金沙澳门9159官网在一个有充足I/O带宽的多CPU主机上

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文章关键词:9159com金沙网站,并行排序算法

  并行执行(parallel execution)是Oracle企业版才有的特性(标准版中没有这个特性),指能够将一个大型串行任务(任何DML,或者一般的DDL)物理地划分为多个较小的部分,这些较小的部分可以同时得到处理。

  并行查询:这是指能使用多个操作系统进程或线程来执行一个查询。Oracle会发现能并行执行的操作(如全表扫描或大规模排序),并创建一个查询计划来实现)。

  并行DML(PDML):这在本质上与并行查询很相似,但是PDML主要是使用并行处理来执行修改(INSERT、UPDATE、DELETE和MERGE)。

  并行DDL:并行DDL是指Oracle能并行地执行大规模的DDL操作。例如,索引重建、创建一个新索引、数据加载以及大表的重组等都可以使用并行处理。

  并行恢复:这是指数据库能并行地执行实例(甚至介质)恢复,以减少从故障恢复所需的时间。

  必须有足够的可用资源(CPU、I/O、内存)。在并行全面扫描50GB数据之前,你要确保有足够的空闲CPU(以容纳并行进程),还要有足够的I/O通道。

  如果只有一个小任务(通常OLTP系统中执行的查询就是这种典型的小任务),或者你的可用资源不足(这也是OLTP系统中很典型的情况),其中CPU和I/O资源通常已经得到最大限度的使用,那就根本不用考虑并行执行。

  如果一个任务只需要几秒(或更短时间)就能串行地完成,引入并行执行后,相关的管理开销可能会让整个过程花费更长的时间。

  举例如,写一页文档若12个人来写,需要开会分段等,可能并不如一个人来写更快。而如果写1200页,12个人写需要的时间只为原来的1/12,就算分配任务可能也就1/12,还是比一个人写要快多了。

  并行查询允许将一个SQL SELECT语句划分为多个较小的查询,每个部分的查询并发地运行,然后会将各个部分的结果组合起来,提供最终的答案。

  在并行进程和扫描文件之间并不存在1对1映射,可以多个进程扫描同一个文件。

  query,PQ)从属进程。金沙澳门9159官网各个并行执行服务器都是单独的会话,就像是专业服务器进程一样连接数据库。每个并行执行服务器分别负责扫描表中一个部分(各

  个部分都不重叠),汇总其结果子集,将其输出发回给协调服务器(即原始会话的服务器进程),它再将这些子结果汇总为最终答案。

  在默认情况下,Oracle是不启用并行查询的。启用并行查询有多种方法,可以直接在查询中使用一个提示,或者修改表要求考虑并行执行路径等。

  对于前两种方式,若省略num则Oracle将自动根据负载确定并行度。并行度要随着系统上工作负载的增减而变化。如果有充足的空闲资源,并行度会

  上升;如果可用资源有限,并行度则会下降。这样就不会为机器强加一个固定的并行度。利用这种方法,允许Oracle动态地增加或减少查询所需的并发资源

  一般而言,如果能访问尽可能多的资源(CPU、内存和I/O),并行执行就能最好地发挥作用。但这并不是说如果整个数据集都在一个磁盘上,就从并行

  查询得不到任何好处。不过如果整个数据集都在一个磁盘上,可能确实不如使用多个磁盘那样能有更多收获。即使使用一个磁盘,在响应时间上也可能可以得到一定

  的速度提升。原因在于:给定的一个并行执行服务器在统计行时并不读取这些行,反之亦然。所以,与执行串行相比,两个并行执行服务器可以在更短的时间内完成

  在Oracle 11g Release2及以上版本中,引入了一项新功能来限制资源过度使用:并行语句排除(Parallel

  Queuing,PSQ)。使用PSQ时,数据库会限制并发执行的并行查询数,并把更多的并行请求放在一个执行队列中。CPU资源用尽时数据库会阻止新的

  请求变为活动状态。这些请求并没有失败,它们只是会延迟开始,也就是说它们将排队。资源可用时,数据库就会开始执行队列中的查询。金沙澳门9159官网

  用一个串行进程。在一个有充足I/O带宽的多CPU主机上,对于大规模的DML操作,可能会得到很大的速度提升。

  不过,不能把PDML当成提高OLTP应用速度的一个特性。因为并行操作设计为要充分、完全地利用一台机器上的所有资源。通过这种设计,一个用户可

  以完全使用机器上的所有磁盘、CPU和内存。在某些数据仓库中(有大量数据,而用户很少),这可能正是你想要的。而在一个OLTP系统中(大量用户都在做

  很短、很快的事务),可能就不能希望如此了,你不想让用户能够完全占用机器资源。

  类似于Oracle执行的分布式查询,PDML操作采用同样的方式执行,即每个并行执行服务器相当于一个单独数据库实例中的一个进程。这些事务都结束后,会执行一个相当于快速2PC的过程来提交这些单独的独立事务。这些事务要么都由PDML协调会话提交,要么无一提交。

  PDML操作期间不支持触发器。这是一个很合理的限制,因为触发器可能会向更新增加大量开销,而你使用PDML的本来目的是为了更快一些,这两方面是矛盾的,不能放在一起。

  PDML期间,不支持某些声明方式的引用完整性约束,因为表中的每一片(部分)会在单独的会话中作为单独的事务进行修改。例如,PDML操作不支持自引用完整性。如果真的支持自引用完整性,可能会出现死锁和其他锁定问题。

  如果表是分区的,PDML只可能在有位图索引或LOB列的表上执行,而且并行度取决于分区数。在这种情况下,无法在分区内并行执行一个操作,因为每个分区只有一个并行执行服务器来处理。

  从维护的观点看,以及从管理的角度来说,并行DDL才是Oracle中并行执行最突出的优点。如果认为并行查询主要是为最终用户设计的,那么并行

  DDL则是为DBA/开发人员设计的。如果没有并行执行,DBA将很难真正充分利用硬件的全部能力。但如果利用并行执行,则完全可以做到。以下SQL

  CREATE INDEX:多个并行执行服务器可以扫描表、对数据排序,并把有序的段写出到索引结构。

  CREATE TABLE AS SELECT:执行SELECT的查询可以使用并行查询来执行,表加载本身可以并行完成。

  前4个命令还适用于单个的表/索引分区,也就是说,可以并行地MOVE一个表的单个分区。

  */来实现并行直接路径加载。不用再编写脚本,不必再分解文件,也不用协调要运行的N个脚本。简单地说,通过结合并行DDL和外部表,不仅提供了纯粹的易

  并行DDL依赖于直接路径操作。也就是说,数据不传递到缓冲区缓存以便以后写出;而是由一个操作(如CREATE TABLE AS

  SELECT)来创建新的区段,并直接写入这些区段,数据直接从查询写到磁盘(放在这些新分配的区段中)。每个并行执行服务器执行自己的部分CREATE

  */(直接路径插入)会在一个段的HWM“之上“写,每个并行执行服务器再写至其自己的一组区段,而不会与其他并行执行服务器共享。因此,如果执行一个并

  SELECT,并使用4个并行执行服务器来创建表,就至少有4个分区,可能还会更多。每个并行执行服务器会分配其自己的区段,向其写入,等填满时,再分配

  另一个新的区段,并行执行服务器不会使用由其他并行执行服务器非品牌的区段。

  在数据仓库环境中,执行一个大规模的加载之后,这可能导致“过渡浪费“。假设你想加载1,010MB的数据(大约1GB),而且正在使用一个有

  100MB区段的表空间,你决定使用10个并行执行服务器来加载这个数据。每个并行执行服务器先分配其自己的100MB区段(总共会有10个100MB的

  区段),并在其中填入数据。由于每个并行执行服务器都要加载101MB的数据,所以它会填满第一个区段,然后再继续分配另一个100MB的区段,但实际上

  只会使用这个区段中1MB的空间。现在就有了20区段,其中10个是满的,另外10个则不同,这10个区段中都各有1MB的数据,因此,总共会有

  990MB的空间是”已分配但未使用的“。下一次加载是可以使用这个空间,但是对现在来说,你就有了990MB的死空间。此时区段截断(extend

  trimming)就能派上用场了。Oracle会试图取每个并行执行服务器的最后一个区段,并将其”截断为“可能的最小大小。

  如果使用传统的字典管理表空间,Oracle可以把只包含1MB数据的各个100MB区段转变或1MB的区段。遗憾的是,(在字典管理的表空间中)

  这会留下10个不连续的99MB空闲区段,因为你的分配机制采用的是100MB区段,所以这990MB空间就会用不上!下一次分配100MB时,往往无法

  使用现有的这些空间,因为现在的情况是:有99MB的空闲空间,接下来是1MB的已分配空间,然后又是99MB空闲空间,依此类推。

  SIZE是指表空间中的每个区段大小总是完全相同;AUTOALLOCATE则表示Oracle会使用一种内部算法来确定每个区段应该是多大。这些方法都

  在字典管理的表空间中,如果请求一个100MB区段,倘若Oracle只找到了99MB的自由区段,请求还是会失败。与字典管理表空间不同,有AUTOALLOCATE区段的本地管理表空间可以更为灵活。为了试图使用所有空闲空间,它可以减小所请求的空间大小。

  随着使用并行直接路径操作向表UNIFORM_TEST加载越来越多的数据,过一段时间后,空间利用情况会变得越来越糟糕。对此,我们可能希望使用

  一个更小的统一区段大小,或者使用AUTOALLOCATE。一段时间后,AUTOALLOCATE也可能生成更多的区段,但是由于会发生区段截断,所以

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