并行（Parallel）操作特性，是Oracle为更充分利用服务器硬件处理资源，提高特定大数据量操作效率，应对海量生产数据而推出的一种技术特性。通常，我们进行的SQL处理都是单进程操作，对应单个CPU操作单元。所谓的并行操作，就是在软硬件条件允许的情况下，Oracle调用多个处理单元分别进行处理，最后汇合结果的过程。对一些SQL进行有计划的并行操作，可以显著提高系统操作速度。
1、海量数据的困局
互联网络时代给世界带来很多变化，其中一项就是信息的爆炸，数据呈几何级数增长。数据库随之进入海量、洋级时代，TB级数据库已经越来越频繁的出现在各类型应用场景中。开发人员和DBA就不得不面对一个困局，如果处理海量数据。
在传统时代，我们最常借助的一个优化手段是索引。通过检索较少的数据块，获取到符合条件的数据行rowid。“索引进入执行计划，替代全表扫描”成为我们优化的重要导向。但是，索引路径不是用户最终体验。随着数据量的增大（单表上G），即使我们的执行计划很完美，检索索引+数据块定位的时间损耗可能依然不能满足客户需求。其次，一些特定系统类型（如OLAP系统），可能就是要进行全表扫描操作，对所有数据进行检索处理。这些场合下，传统的索引中心优化就无用武之地了。
在计算机科学中，“分治”这种古老的思想一直扮演着重要地位，无论是在软件的算法还是在硬件的体系。近年来，硬件技术，特别是多核CPU、多CPU计算机的逐渐普及，使得多核计算机、服务器开始出现在企业应用领域。多核CPU和多CPU本质上就是多处理单元并行的基础。将一个任务划分为若干个子任务，交由不同的处理单元进行同时处理，之后将结果集合汇总，是通用的单任务多处理进程模型。应该说，并行技术是建立在软硬件技术基础之上的，其中硬件技术是一个决定要素。
2、Oracle的并行处理
Oracle并行处理（Parallel Processing）特性主要是针对SQL语句处理的并行。目前Oracle提供支持并行的操作包括如下类型：
ü 并行查询操作；
ü 并行DDL。对数据对象的DDL操作；
ü 并行DML。进行并行的数据更新修改；
在具体的应用场景上，有如下场景：
ü 数据表、索引范围扫描的查询；
ü 批量增加、修改和删除操作；
ü 数据表、索引对象的创建；
ü “DBMS_STATS”收集统计量；
ü 备份恢复管理器Recovery Manager的使用；
在Oracle中，一共包括三种进程Process类型，分别为客户进程Client Process、服务进程Server Process和后台进程Background Process。其中，进行数据块读取、修改写入等实际操作的都是服务进程Server Process。Server Process是客户进程在数据库实例上的代理进程，保持着一对一的关系。由此，一般的SQL语句都是单进程串行操作的。
Oracle并行操作涉及的过程同一般并行操作的模型基本相似，包括处理单元和协调单元两类进程组成。首先，处理的单一任务划分为若干子任务。在协调进程（Coordinator）的作用下，并行操作被划分为若干子任务，分别传递给多个并行服务进程进行处理。之后，各个进程将处理结果进行汇总，交付给协调进程进行组合，作为统一的结果返回。
并处处理在Oracle中是一个配置过程，包括很多参数配置和概念要素。其中最重要的两个概念就是并行度和并行伺候进程池。下面分别来介绍两个概念和相关的配置项目。
3、并行度和并行伺候进程池
并行度DOP（Degree Of Parallel）定义了进行并行操作时并行流的个数。DOP可以理解成进行并行处理时候，划分的并行处理单元个数。但是，在实际的情况看，进行并行处理的进程个数往往是DOP的两倍，也就是一个并行流实际上是两个处理进程在进行处理工作。这样的配置通常是为了实现进程之间的协调合作，缓解各个处理环节上的速度不匹配现象。
并行度DOP是Oracle并行操作中一个重要的配置参数。目前的Oracle版本中，支持手工配置和自动配置DOP两种方式。如果是手工指定并行度，就需要在SQL语句上，通过hint来制定并行度的个数。自动配置DOP的含义是Oracle根据当前实际负载和并行进程池的状况，经过计算自动的出的适应性并行度。下面是一些Oracle中与并行度相关的参数。
SQL> show parameter parallel
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
fast_start_parallel_rollback string LOW
parallel_adaptive_multi_user boolean TRUE
parallel_automatic_tuning boolean FALSE
parallel_degree_limit string CPU
parallel_degree_policy string MANUAL
parallel_execution_message_size integer 16384
parallel_force_local boolean FALSE
parallel_instance_group string
parallel_io_cap_enabled boolean FALSE
parallel_max_servers integer 10
parallel_min_percent integer 0
parallel_min_servers integer 0
parallel_min_time_threshold string AUTO
parallel_server boolean FALSE
parallel_server_instances integer 1
parallel_servers_target integer 4
parallel_threads_per_cpu integer 2
recovery_parallelism integer 0
上面参数的含义，会在本系列中逐渐使用和介绍。
DOP是一个配置项目，实际的并行工作还需要真是存在的进程完成。从上文的背景介绍中，一个session只对应一个Server Process，进行操作处理实际都需要Server Process来完成。并行处理中，Oracle引入了并行伺候进程池的概念。并行伺候进程池是一个进程的集合，针对需要进行并行处理的SQL操作，会从处理池中分配出适当数量的服务进程来进行处理。
一些与并行服务进程相关的参数，如下：
SQL> show parameter parallel_m
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
parallel_max_servers integer 10
parallel_min_percent integer 0
parallel_min_servers integer 0
4、一个并行Query的示例
下面针对一个大数据量表，演示一下并行SQL的执行计划。首先还是环境准备：
SQL> select * from v$version where rownum<2;
BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - Production
SQL> select count(*) from t;
COUNT(*)
----------
1110542
使用并行操作，最常用的方式是通过Hint进行指定（当然也可以通过对象Parallel属性指定）。下面是没有使用并行和使用并行两个执行计划的差异演示。
SQL> set linesize 10000;
SQL> set pagesize 10000;
SQL> explain plan for select * from t;
已解释。
已用时间: 00: 00: 00.03
SQL> select * from table(dbms_xplan.display(format => 'advanced'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 1601196873
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1156K| 106M| 4464 (1)| 00:00:54 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 1156K| 106M| 4464 (1)| 00:00:54 |
--------------------------------------------------------------------------
（篇幅原因，有删节…）
针对一般的SQL查询，是不使用Parallel Query特性的。下面针对Hint使用：
SQL> explain plan for select /*+ parallel */ * from t;
已解释。
已用时间: 00: 00: 00.06
SQL> select * from table(dbms_xplan.display(format => 'advanced'));
PLAN_TABLE_OUTPUT
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3050126167
----------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1156K| 106M| 2478 (1)| 00:00:30 | | | |
| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 2 | PX SEND QC (RANDOM)| :TQ10000 | 1156K| 106M| 2478 (1)| 00:00:30 | Q1,00 | P->S | QC
| 3 | PX BLOCK ITERATOR | | 1156K| 106M| 2478 (1)| 00:00:30 | Q1,00 | PCWC | |
| 4 | TABLE ACCESS FULL| T | 1156K| 106M| 2478 (1)| 00:00:30 | Q1,00 | PCWP | |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Automatic Degree of Parallelism Information:
--------------------------------------------
- Degree of Parallelism of 2 is derived from scan of object SYS.T
Note
-----
-automatic DOP: Computed Degree of Parallelism is 2
上面的执行计划，可以看出将全表扫描分割为多个DOP进行处理，之后汇总到协调者进程中，返回结果。
同时，使用parallel的hint后，没有显示指定出并行度。Oracle采用自动并行度方式，采用2作为并行度。
最后，时间使用上。估算出的执行计划只需要使用30s，而之前的串行计划则需要接近一分钟时间。
5、谨慎处理并行
最后，想谈谈并行的一些使用注意原则。
ü 慎用并行。并行处理使用的目的是在提高系统软硬件资源使用率，从而提高SQL执行效率。但是，并不是所有SQL使用并行都可以提高性能。同索引一样，使用并行也是有成本付出的，这就是多进程之间启动和协调成本。通常，只有在处理超大规模数据、而且没有其他常规优化方法，并且证明并行可以带来提升的情况下，才考虑使用并行；
ü 统一并行。同其他优化方案一样，并行是否使用，哪个SQL使用并行，并行度取值多少。这些问题不是单个模块和开发人员可以确定的，需要系统整体考虑。如果说索引消耗的是空间和处理资源的话，并行额外付出是处理CPU协调成本。这些优化方法最好有统一的优化方案全局考量和跟踪，决不能各行其是，引起性能新问题；
ü 确定并行。并行处理是需要各种参数进行配合使用的，我们希望使用并行，就要保证实际执行的语句确实在进行并行处理。这要通过不断的跟踪执行计划和处理过程来实现。
Oracle Parallel特性是一柄双刃剑，要小心仔细对待。