【问底】陈焕生：深入理解Oracle 的并行执行

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-08-07 01:35 192阅读 0赞

# allowtransparency="true" frameborder="0" scrolling="no" src="http://hits.sinajs.cn/A1/weiboshare.html?url=http%3A%2F%2Fwww.csdn.net%2Farticle%2F2015-02-10%2F2823906&type=3&count=&appkey=&title=Oracle%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%98%AF%E4%B8%80%E7%A7%8D%E5%88%86%E8%80%8C%E6%B2%BB%E4%B9%8B%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%B3%95%E3%80%82%E6%89%A7%E8%A1%8C%E4%B8%80%E4%B8%AAsql%20%E6%97%B6%EF%BC%8C%E5%88%86%E9%85%8D%E5%A4%9A%E4%B8%AA%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E5%90%8C%E6%97%B6%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%89%AB%E6%8F%8F%EF%BC%8C%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E8%81%9A%E5%90%88%E7%AD%89%E6%93%8D%E4%BD%9C%EF%BC%8C%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%9B%B4%E5%A4%9A%E7%9A%84%E8%B5%84%E6%BA%90%EF%BC%8C%E5%BE%97%E5%88%B0%E6%9B%B4%E5%BF%AB%E7%9A%84sql%20%E5%93%8D%E5%BA%94%E6%97%B6%E9%97%B4%E3%80%82%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%98%AF%E5%85%85%E5%88%86%E5%88%A9%E7%94%A8%E7%A1%AC%E4%BB%B6%E8%B5%84%E6%BA%90%EF%BC%8C%E5%A4%84%E7%90%86%E5%A4%A7%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%97%B6%E7%9A%84%E6%A0%B8%E5%BF%83%E6%8A%80%E6%9C%AF%E3%80%82&pic=&ralateUid=&language=zh\_cn&rnd=1423832369086" width="22" height="16"> **摘要：**Oracle并行执行是一种分而治之的方法。执行一个sql 时，分配多个并行进程同时执行数据扫描，连接以及聚合等操作，使用更多的资源，得到更快的sql 响应时间。并行执行是充分利用硬件资源，处理大量数据时的核心技术。  Oracle并行执行是一种分而治之的方法。执行一个sql 时，分配多个并行进程同时执行数据扫描，连接以及聚合等操作，使用更多的资源，得到更快的sql 响应时间。并行执行是充分利用硬件资源，处理大量数据时的核心技术。     在本文中，在一个简单的星型模型上，我会使用大量例子和sql monitor 报告，力求以最直观简单的方式，向读者阐述并行执行的核心内容：  • Oracle 并行执行为什么使用生产者——消费者模型。   • 如何阅读并行执行计划。   • 不同的数据分发方式分别适合什么样的场景。   • 使用partition wise join 和并行执行的组合提高性能。   • 数据倾斜会对不同的分发方式带来什么影响。   • 由于生产者-‐消费者模型的限制，执行计划中可能出现阻塞点。   • 布隆过滤是如何提高并行执行性能的。   • 现实世界中，使用并行执行时最常见的问题。  术语说明：  S： 时间单位秒。  K： 数量单位一千。  M： 数量单位一百万， 或者时间单位分钟。  DoP： Degree of Parallelism， 并行执行的并行度。  QC： 并行查询的 Query Coordinator。  PX 进程： Parallel Execution Slaves。  AAS： Average active session， 并行执行时平均的活动会话数。  分发： pq distribution method， 并行执行的分发方式， 包括 replicate， broadcast， hash 和 adaptive分发等 4 种方式， 其中 adaptive 分发是 12c 引入的的新特性， 我将在本篇文章中一一阐述。  Hash join 的左边： 驱动表， the build side of hash join， 一般为小表。  Hash join 的右边： 被驱动表， the probe side of hash join， 一般为大表。  布隆过滤： bloom filter， 一种内存数据结构， 用于判断一个元素是否属于一个集合。  测试环境和数据  Oracle版本为12.1.0.2.2，两个节点的RAC，硬件为ExadataX3-‐8。  这是一个典型的星型模型，事实表lineorder有3亿行记录，维度表part/customer分别包含1.2M  和1.5M行记录，3个表都没有进行分区，lineorder大小接近30GB。 ![Image 1][]  ![54d9a827f2f9d.jpg][]     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]  select   owner seg\_owner，   segment\_name seg\_segment\_name， round(bytes/1048576，2) SEG\_MB   from   dba\_segments where   owner = 'SID'  and segment\_name in ('LINEORDER'，'PART'，'CUSTOMER')   /   OWNER SEGMENT\_NAME SEGMENT\_TYPE SEG\_MB   \------ ------------ ------------ -------- SID LINEORDER TABLE 30407.75   SID CUSTOMER TABLE 168   SID PART TABLE 120   本篇文章所有的测试，除非特别的说明，我关闭了12c的adaptive plan特性，参数optimizer\_adaptive\_features被默认设置为false。Adaptive相关的特性如cardinality feedback，adaptive distribution method，adaptive join都不会启用。如果检查执行计划的outline数据，你会发现7个优化器相关的隐含参数被设置为关闭状态。事实上，12c优化器因为引入adaptive plan特性，比以往版本复杂得多，剖析12c的优化器的各种新特性，我觉得非常具有挑战性，或许我会在另一篇文章里尝试一下。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]  select \* from table(dbms\_xplan.display\_cursor('77457qc9a324k',0,’outline’));   ...   Outline Data   \-------------   /\*+  BEGIN\_OUTLINE\_DATA  IGNORE\_OPTIM\_EMBEDDED\_HINTS  OPTIMIZER\_FEATURES\_ENABLE('12.1.0.2')  DB\_VERSION('12.1.0.2')  OPT\_PARAM('\_optimizer\_use\_feedback' 'false')  OPT\_PARAM('\_px\_adaptive\_dist\_method' 'off')  OPT\_PARAM('\_optimizer\_dsdir\_usage\_control' 0)  OPT\_PARAM('\_optimizer\_adaptive\_plans' 'false')  OPT\_PARAM('\_optimizer\_strans\_adaptive\_pruning' 'false')  OPT\_PARAM('\_optimizer\_gather\_feedback' 'false')  OPT\_PARAM('\_optimizer\_nlj\_hj\_adaptive\_join' 'false')  OPT\_PARAM('optimizer\_dynamic\_sampling' 11)  ALL\_ROWS  ……  END\_OUTLINE\_DATA  \*/  并行初体验  串行执行  以下sql对customers和lineorder连接之后，计算所有订单的全部利润。 串行执行时不使用parallel hint：  **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]  select /\*+ monitor \*/  sum(lo\_revenue)   from   lineorder, customer   where   lo\_custkey = c\_custkey;   串行执行时，sql执行时间为1.5分钟，dbtime为1.5分钟。执行计划有5行，一个用户进程工作完成了对customer，lineorder两个表的扫描，hashjoin，聚合以及返回数据的所有操作。此时AAS(average active sessions)为1，sql执行时间等于db time。几乎所有的dbtime都为db cpu，72%的cpu花在了第二行的hash join操作。因为测试机器为一台Exadata X3——8，30GB的IO请求在一秒之内处理完成。Celloffload Efficiency等于87%意味着经过存储节点扫描，过滤不需要的列，最终返回计算节点的数据大小只有30GB的13%。     ![54d9a97e15b9e_middle.jpg][]     并行执行  使用hint parallel(4)，指定DoP=4并行执行同样的sql：     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]  select /\*+ monitor parallel(4)\*/  sum(lo\_revenue)   from   lineorder, customer   where   lo\_custkey = c\_custkey;   SQL执行时间为21s，db time为1.4分钟。DoP=4，在两个实例上执行。执行计划从5行增加为9行，从下往上分别多了’PXBLOCKITERATOR’， ‘SORTAGGREGATE’， ‘PXSENDQC(RANDOM)’ 和 ’PXCOORDINATOR’ 这四个操作。  其中3到8行的操作为并行处理，sql的执行顺序为：每个PX进程扫描维度表customer(第6行)，以数据块地址区间作为单位(第7行)扫描四分之一的事实表lineorder(第8行)，接着进行hash join(第5行)，然后对连接之后的数据做预先聚合(第4行)，最后把结果给QC(第三行)。QC接收数据(第2行)之后，做进一步的汇总(第1行)，最后返回数据(第0行)。  SQL执行时间比原来快了4倍，因为最消耗时间的操作，比如对lineorder的全表扫描，hashjoin和聚合，我们使用4个进程并行处理，因此最终sql执行时间为串行执行的1/4。另一方面，dbtime并没有明显下降，并行时1.4m，串行时为1.5m，从系统的角度看，两次执行消耗的系统资源是一样的。  ![54d9ae0ad211e_middle.jpg][]     DoP=4时，因为没有涉及数据的分发(distribution)，QC只需分配一组PX进程，四个PX进程分别为实例1和2的p000/p0001。我们可以从系统上查看这4个PX进程。每个PX进程消耗大致一样的db time，CPU和IO资源。AAS=4，这是最理想的情况，每个PX进程完成同样的工作量，一直保持活跃。没有串行点，没有并行执行倾斜。  AAS=4，查看活动信息时，为了更好的展示活动信息，注意点掉”CPU Cores”这个复选框。     ![54d9b060107a0_middle.jpg][]     在Linux系统上显示这四个PX进程。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]  \[oracle@exa01db01 sidney\]$ ps -ef | egrep "p00\[01\]\_SSB"  oracle 20888 1 4 2014 ? 18:50:59 ora\_p000\_SSB1   oracle 20892 1 4 2014 ? 19:01:29 ora\_p001\_SSB1   \[oracle@exa01db01 sidney\]$ ssh exa01db02 'ps -ef | egrep "p00\[01\]\_SSB"'  oracle 56910 1 4 2014 ? 19:01:03 ora\_p000\_SSB2   oracle 56912 1 4 2014 ? 18:53:30 ora\_p001\_SSB2   小结  本节的例子中，DoP=4，并行执行时分配了4个PX进程，带来4倍的性能提升。SQL monitor报告包含了并行执行的总体信息和各种细节，比如QC，DoP，并行执行所在的实例，每个PX进程消耗的资源，以及执行SQL时AAS。  生产者-消费者模型  在上面并行执行的例子中，每个px进程都会扫描一遍维度表customer，然后扫描事实表lineorder进行hash join。这时没有数据需要进行分发，只需要分配一组px进程。这种replicate维度表的行为，是12c的新特性，由参数\_px\_replication\_enabled控制。  更常见情况是并行执行时，QC需要分配两组PX进程，互为生产者和消费者协同工作，完成并行执行计划。架构图1如下：  ![54d9b16e89601_middle.jpg][]     Broadcast分发，一次数据分发  为了举例说明两组px进程如何协作的，设置\_px\_replication\_enabled为false。QC会分配两组PX进程，一组为生产者，一组为消费者。  见下图，此时sql执行时间为23s，执行时间变慢了2s，dbtime仍为1.5分钟。  ![54d9b23e87e44_middle.jpg][]     最大的变化来自执行计划，现在执行计划有12行。增加了对customer的并行扫描 PXBLOCKITERATOR (第8行)，分发’PXSENDBROADCAST’和接收’PXRECEIVE’。执行计划中出现了两组PX进程，除了之前蓝色的多人标志，现在出现了红色的多人标志。此时，SQL的执行顺序为：     4个红色的PX进程扮演生产者角色，扫描维度表customer，把数据通过broadcast的方式分发给每一个扮演消费者的蓝色PX进程。因为DoP=4，每一条被扫描出来的记录被复制了4份，从sqlmonitor的第9行，customer全表扫描返回1。5m行数据，第8行的分发和第7行的接受之时，变成了6m行记录，每个作为消费者的蓝色px进程都持有了一份完整包含所有custome记录的数据，并准备好第5行hashjoin的buildtable。  4个作为消费者的蓝色PX进程，以数据块地址区间为单位扫描事实表lineorder(第10/11行);同时和已经持有的customer表的数据进hashjoin(第5行)，然后对满足join条件的数据做预聚合(第4行)，因为我们查询的目标是对所有lo\_revenue求和，聚合之后每个PX进程只需输出一个总数。  4个蓝色的PX进程反过来作为生产者，把聚合的数据发给消费者QC(第3行和第2行)。由QC对接收到4行记录做最后的聚合，然后返回给用户。  使用broadcast的分发方式，只需要把customer的数据广播给每个消费者。Lineorder的数不需要重新分发。因为lineorder的数据量比customer大的多，应该避免对lineorder的数据进行分发，这种执行计划非常适合星型模型的数据。  ![54d9b33993ef1_middle.jpg][]     观察sql monitor报告中Parallel标签下的信息，红色的PX进程为实例1、2上的p002/p003进程，蓝色的PX进程为p000/p001进程，因为蓝色的PX进程负责扫描事实表lineorder，hash join和聚合，所以消耗几乎所有的db time。  ![54d9b3afdcf05_middle.jpg][]     生产者-消费者模型工作原理  并行查询之后，可以通过视图V$PQ\_TQSTAT，验证以上描述的执行过程。  实例1、2上的p002/p003进程作为生产者，几乎平均扫描customer的1/4记录，把每一条记录广播给4个消费者PX进程，发送的记录数之和为6m行。通过table queue0(TQ\_ID=0)，每个作为消费者的p000/p001进程，接收了完整的1。5m行customer记录，接收的记录数之和为 6m行。  实例1、2上的p000/p0001进程作为生产者，通过table queue1(TQ\_ID=1)，把聚合的一条结果记录发给作为消费者的QC。QC作为消费者，接收了4行记录。  **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]  SELECT   dfo\_number, tq\_id, server\_type, instance, process, num\_rows   FROM   V$PQ\_TQSTAT   ORDER BY   dfo\_number DESC, tq\_id, server\_type desc, instance, process;   DFO\_NUMBER TQ\_ID SERVER\_TYPE INSTANCE PROCESS NUM\_ROWS   \---------- ---------- -------------- ---------- --------- ----------   1 0 Producer 1 P002 1461932   1 0 Producer 1 P003 1501892   1 0 Producer 2 P002 1575712   1 0 Producer 2 P003 1460464   1 0 Consumer 1 P000 1500000   1 0 Consumer 1 P001 1500000   1 0 Consumer 2 P000 1500000   1 0 Consumer 2 P001 1500000   1 1 Producer 1 P000 1   1 1 Producer 1 P001 1   1 1 Producer 2 P000 1   1 1 Producer 2 P001 1   1 1 Consumer 1 QC 4   13 rows selected.   那么，以上的输出中，DFO\_NUMBER和TQ\_ID这两列表示什么意思呢?  DFO代表Data Flow Operator，是执行计划中可以并行执行的操作。一个QC代表一棵DFO树(tree)，包含多个DFO;同一个QC中所有并行操作的DFO\_NUMBER是相同的，此例中，所有DFO\_NUMBER为1。执行计划包含多个QC的例子也不少见，比如使用unionall的语句，unionall每个分支都是独立的DFO树，不同的DFO树之间可以并行执行。本篇文章仅讨论执行计划只有一个QC的情况。  TQ代表table queue，用以PX进程之间或者和QC通信连接。以上执行计划中，table queue0为PX进程之间的连接，table queue1为PX进程和QC之间的连接。生产者通过table queue分发数据，消费者从tablequeue接收数据。不同的table queue编号，代表了不同的数据分发。通过table queue，我们可以理解Oracle并行执行使用生产者-‐消费者模型的本质：  同一棵DFO树中，最多只有两组PX进程。每个生产者进程都存在一个和每个消费者进程的连接，每个PX进程和QC都存在一个连接。假设DoP=n，连接总数为(n\*n+2\*n)，随着n的增长，连接总数会爆炸型增长。Oracle并行执行设计时，采用生产者和消费者模型，考虑到连接数的复杂度，每个DFO最多只分配两组PX进程。假设DoP=100时，两组PX进程之间的连接总数为10000。假设可以分配三组PX进程一起完成并行执行计划，那么三组PX之间连接总数会等于1百万，维护这么多连接，是一个不可能的任务。  同一棵DFO树中，两组PX进程之间，同一时间只存在一个活跃的数据分发。如果执行路径很长，数据需要多次分发，两组PX进程会变换生产者消费者角色，相互协作，完成所有并行操作。每次数据分发，对应的tablequeue的编号不同。一个活跃的数据分发过程，需要两组PX进程都参与，一组为生产者发送数据，一组为消费者接收数据。因为一个DFO里最多只有两组PX进程，意味着，PX进程之间，同一时间只能有一个活跃的数据分发。如果PX进程在执行计划中需要多次分发数据，可能需要在执行计划插入一些阻塞点，比如BUFFERSORT和HASHJOINBUFFERED这两个操作，保证上一次的数据分发完成之后，才开始下一次分发。在后面的章节，我将会说明这些阻塞点带来什么影响。这个例子中，tablequeue0和1可以同时工作是因为：tablequeue0是两组PX进程之间的链接，tablequeue1为PX进程和QC之间的连接，tablequeue0与tablequeue1是相互独立的，因此 可以同时进行。  PX进程之间或者与QC的连接至少存在一个(单节点下至多三个，RAC环境下至多四个)消息缓冲区用于进程间数据交互，该消息缓冲区默认在Largepool中分配(如果没有配置Largepool则在Sharedpool中分配)。多个缓冲区是为了实现异步通信，提高性能。  每个消息缓冲区的大小由参数parallel\_execution\_message\_size控制，默认为16k。  当两个进程都在同一个节点的时候，通过在Largepool(如果没有配置Largepool则Sharedpool)中传递和接收消息缓冲进行数据交互。当两个进程位于不同节点时。通过RAC心跳网络进行数据交互，其中一方接收的数据需要缓存在本地Largepool(如果没有配置Largepool则Sharedpool)里面。  小结  为了说明并行执行的生产者--消费者模型是如何工作的，我使用了broad cast分发，QC分配两组PX进程，一组为生产者，一组为消费者。QC和PX进程之间，两组PX进程之间通过table queue进行数据分发，协同完成整个并行执行计划。视图V$PQ\_TQSTAT记录了并行执行过程中，数据是如何分发的。通过对DFO，table queue的描述，我阐述生产者-‐消费者模型的工作原理和通信过程，或许有些描述对你来说过于突然，不用担心，后面的章节我会通过更多的例子来辅助理解。  如何阅读并行执行计划  Table queue 的编号代表了并行执行计划中，数据分发的顺序。理解执行计划中的并行操作是如何被执行的，原则很简单：跟随 **Tablequeue**的顺序。     通过sqlmonitor报告判断sql的执行顺序，需要结合name列的tablequeue名字比如：TQ10000(代表DFO=1，tablequeue0)，：TQ10001(代表DFO=1，tablequeue1)，还有PX进程的颜色，进行确定。  下面的例子为dbms\_xplan。display\_cursor 的输出。对于并行执行计划，会多出来三列：     1. TQ列：为Q1：00或者Q1：01，其中Q1代表第一个DFO，00或者01代表tablequeue的编号。  a. ID7~9的操作的TQ列为Q1，00，该组PX进程，作为生产者首先执行，然后通过broadcast 的分发方式，把数据发给消费者。  b. ID10~11，3~6的操作的TQ列为Q1，01，该组PX进程作为消费者接受customer的数据之后，扫描lineorder，hashjoin，聚合之后，又作为生产者通过tablequeue2把数据 发给QC。  2. In-‐out 列：表明数据的流动和分发。  • PCWC：parallelcombinewithchild。  • PCWP：parallelcombinewithparent。  • P-‐>P： paralleltoparallel。  • P-‐>S： paralleltoSerial。  3. PQDistribute 列：数据的分发方式。此执行计划中，我们使用了broadcast 的方式，下面的章节   我会讲述其他的分发方式。  ![54dabddecbb35_middle.jpg][]     **HASH分发方式， 两次数据分发**  除了broadcast分发方式，另一种常见的并行分发方式为hash。为了观察使用hash分发时sql的 执行情况，我对sql使用pq\_distributehint 。  **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)   leading(customer lineorder)   use\_hash(lineorder)   pq\_distribute(lineorder hash hash) \*/   sum(lo\_revenue)   from    lineorder, customer   where    lo\_custkey = c\_custkey;   使用hash分发方式时，sql的执行时间为29s，dbtime为2.6m。相对于broadcast方式，sql的执行时间和dbtime都增加了大约40%。  ![54dabef8e3dbb_middle.jpg][]  执行计划如下，执行计划为14行，增加了对lineorder的hash分发，第11行的’PXSENDHASH’对3亿行数据通过hash函数分发，第10行的’PXRECEIVE’通过tablequeue1接收3亿行数据，这两个操作消耗了38%的dbcpu。这就是为什么SQL执行时间和dbtime变长的原因。此时，SQL的执行顺序为：  红色的PX进程作为生产者，并行扫描customer(第8~9行)，对于连接键c\_custkey运用函数，根据每行记录的hash值，通过table queue0，发给4个蓝色消费者的其中一个(第7行)。Hash分发方式并不会复制数据，sql monitor报告的第6~9行，actual rows列都为1.5m。  红色的PX进程作为生产者，并行扫描li neorder(第12~13行)，对于连接键l o\_custkey运用同样的dhash函数，通过tablequeue1 ，发给4个蓝色消费者的其中一个(第11行)。同样的hash函数保证了customer和li neorder相同的连接键会发给同一个消费者，保证hashj oin结果的正确。因为3亿行数据都需要经过hash函数计算，然后分发(这是进程间的通信，或者需要通过RAC心跳网络通信)，这些巨大的额外开销，就是增加38% cpu的原因。  4个蓝色的PX进程作为消费者接收了customer的1.5M行记录(第 6 行)，和lineorder的3亿行记录(第10行)，进行hash join(第5行)，预聚合(第4行)。  4个蓝色的PX进程反过来作为生产者，通过table queue2，把聚合的数据发给消费者QC(第3 行和第2行)。由QC对接收到4行记录做最后的聚合， 然后返回给用户(第1和0行)。  ![54dac27978e98_middle.jpg][]  观察sql monitor报告中Parallel标签下的信息，红色的px进程为实例1、2上的p002/p003进程，蓝色的PX进程为p000/p001进程。作为生产者的红色PX进程负责扫描事实表lineorder，对3亿行数据进行hash分发，占了超过1/3的db time。     ![54dac2c9590ad_middle.jpg_45415][]     因为涉及3亿行数据的分发和接收，作为生产者的红色PX进程和作为消费者的蓝色PX进程需要同时活跃，SQL monitor报告中的activity信息显示大部分时间，AAS超过并行度4，意味这两组PX进程同时工作。不像replicate或者broadcast分发时，AAS为4，只有一组PX进程保持活跃。     ![54dac32849bd8_middle.jpg][]     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  SELECT   dfo\_number, tq\_id, server\_type, instance, process, num\_rows   FROM   V$PQ\_TQSTAT   ORDER BY   dfo\_number DESC, tq\_id, server\_type desc, instance, process;   DFO\_NUMBER TQ\_ID SERVER\_TYPE INSTANCE PROCESS NUM\_ROWS   \---------- ---------- -------------- ---------- --------- ----------   1 0 Producer 1 P002 299928364   1 0 Producer 1 P003 299954384   1 0 Producer 2 P002 300188788   1 0 Producer 2 P003 299951708   1 0 Consumer 1 P000 300005811   1 0 Consumer 1 P001 300005811   1 0 Consumer 2 P000 300005811   1 0 Consumer 2 P001 300005811   1 1 Producer 1 P000 1   1 1 Producer 1 P001 1   1 1 Producer 2 P000 1   1 1 Producer 2 P001 1   1 1 Consumer 1 QC 4   13 rows selected.   **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)\*/  sum(lo1.lo\_revenue)   from   lineorder\_hash32 lo1, lineorder\_hash32 lo2   where   lo1.lo\_orderkey = lo2.lo\_orderkey;   并行查询之后，通过视图V$PQ\_TQSTAT，进一步验证以上描述的执行过程。并行执行过程涉及3  个tablequeue0/1/2，V$PQ\_TQSTAT包含21行记录。  1.　实例1、2上的p002/p003进程作为生产者，平均扫描customer的1/4记录，然后通过tablequeue0(TQ\_ID=0)，发给作为消费者的p000/p001进程。发送和接收的customer记录之和都为 1.5m。  • 发送的记录数：1500000= 365658+364899+375679+393764  • 接收的记录数：1500000= 374690+374924+375709+374677  2. 　实例1、2上的p002/p0003进程作为生产者，平均扫描lineorder的1/4记录，通过table queue1(TQ\_ID=1) ，发给作为消费者的p000/p001进程。发送和接收的lineorder 记录之和都为300005811。  • 发送的记录数：300005811= 74987629+75053393+74979748+74985041  • 接收的记录数：300005811= 74873553+74968719+75102151+75061388  3.　实例1、2上的p000/p0001进程作为生产者，通过tablequeue2(TQ\_ID=2)，把聚合的一条结果记 录发给作为消费者的QC。QC作为消费者，接收了4行记录。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  SELECT   dfo\_number, tq\_id, server\_type, instance, process, num\_rows   FROM   V$PQ\_TQSTAT   ORDER BY   dfo\_number DESC, tq\_id, server\_type desc, instance, process;   DFO\_NUMBER TQ\_ID SERVER\_TYPE INSTANCE PROCESS NUM\_ROWS   \---------- ---------- ---------------- ---------- --------- ----------   1 0 Producer 1 P002 365658   1 0 Producer 1 P003 364899   1 0 Producer 2 P002 375679   1 0 Producer 2 P003 393764   1 0 Consumer 1 P000 374690   1 0 Consumer 1 P001 374924   1 0 Consumer 2 P000 375709   1 0 Consumer 2 P001 374677   1 1 Producer 1 P002 74987629   1 1 Producer 1 P003 75053393   1 1 Producer 2 P002 74979748   1 1 Producer 2 P003 74985041   1 1 Consumer 1 P000 74873553   1 1 Consumer 1 P001 74968719   1 1 Consumer 2 P000 75102151   1 1 Consumer 2 P001 75061388   1 2 Producer 1 P000 1   1 2 Producer 1 P001 1   1 2 Producer 2 P000 1   1 2 Producer 2 P001 1   1 2 Consumer 1 QC 4   21 rows selected.   小结  数组大小m，可以把错误判断的几率控制在很小的范围之内。  我们观察hash分发时sql的并行执行过程。Hash分发与broadcast最大的区分在于对hashjoin的 两边都进行分发。这个例子中，对lineorder 的hash分发会增加明显的dbcpu 。下一节，我将使用另一个例子，说明hash分发适用的场景。  Replicate，Broadcast和Hash的选择  我们已经测试过replicate，broadcast，和hash这三种分发方式。  Replicate ：每个PX进程重复扫描hashjoin 的左边，buffercache 被用来缓存hashjoin 左边的小表，减少重复扫描所需的物理读。相对于broadcast 分发，replicate 方式只需一组PX进程。但是repli cate不能替换br oadcast分发。因为repli cate仅限于hashj oin左边是表的情况，如果hashjoin的左边的结果集来自其他操作，比如j oin或者视图，那么此时无法使用repli cate。  个作为消费者的PX进程。一般适用于hashj  Hash分发的本质：把hashjoin的左边和右边(两个数据源)，通过同样hash函数重新分发，切 分为N个工作单元(假设DoP=N)，再进行join ，目的是减少PX进程进行join 操作时，需要连接的数据量。Hash分发的代价需要对hashjoin 的两边都进行分发。对于customer连接li neorder的例子，因为维度表customer的数据量比事实表li neorder小得多，对customer进行repli cate或者broadcast 分发显然是更好的选择，因为这两种方式不用对lineorder 进行重新分发。如果是两个大表join 的话，join操作会是整个执行计划的瓶颈所在，hash分发是唯一合适的方式。为了减低join的代价，对hashj oin左边和右边都进行hash分发的代价是可以接 受的。  Hash分发，有时是唯一合理的选择  我们使用lineorder上的自连接来演示，为什么有时hash分发是唯一合理的选择。测试的SQL如 下：  **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)\*/  sum(lo1.lo\_revenue)   from   lineorder lo1, lineorder lo2   where   lo1.lo\_orderkey = lo2.lo\_orderkey;   SQL执行时间为2.4分钟，dbtime为10.5分钟。  ![54dacd7654b88_middle.jpg][]     优化器默认选择hash分发方式，执行计划为14行，结构与之前的Hash分发的例子是一致的。不 同的是，第5行的hash join消耗了73%的db time，使用了9GB的临时表空间，表空间的IO占12%的db time。大约15%的db time用于Lineorder的两次hash分发和接收，相对上一个例子的占38%比例，这两次HASH分发的整体影响降低了一倍多。     ![54dacde364245_middle.jpg][]     红色的PX进程为实例1、2上的p002/p003进程，蓝色的PX进程为p000/p001进程。作为生产者的红色PX进程占总db time的15%左右。     ![54dace1d667ab_middle.jpg][]     SQL执行开始，对lineorder两次hash分发时，AAS大于4，分发完成之后，只有蓝色的PX进程进行 hash join操作，AAS=4。     ![54dace59ec866_middle.jpg][]     从V$PQ\_TQSTAT视图可以确认，对于lineorder的存在两次分发，通过table queue0和1，作为消费者的4个PX进程接收到的两次数据是一样的，保证重新分发不会影响join结果的正确性。每个蓝色PX 进程需要hash join的左边和右边均为3亿行数据的1/4，通过hash分发，3亿行记录连接3亿行记录的工作平均的分配四个独立PX进程各自处理，每个PX进程处理75M行记录连接75M行记录。  **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  SELECT   dfo\_number, tq\_id, server\_type, instance, process, num\_rows   FROM   V$PQ\_TQSTAT   ORDER BY   dfo\_number DESC, tq\_id, server\_type desc, instance, process;   DFO\_NUMBER TQ\_ID SERVER\_TYPE INSTANCE PROCESS NUM\_ROWS   \---------- ---------- -------------- ---------- --------- ----------   1 0 Producer 1 P002 75055725   1 0 Producer 1 P003 74977459   1 0 Producer 2 P002 74995276   1 0 Producer 2 P003 74977351   1 0 Consumer 1 P000 74998419   1 0 Consumer 1 P001 74995836   1 0 Consumer 2 P000 74976974   1 0 Consumer 2 P001 75034582   1 1 Producer 1 P002 74986798   1 1 Producer 1 P003 74985268   1 1 Producer 2 P002 74984883   1 1 Producer 2 P003 75048862   1 1 Consumer 1 P000 74998419   1 1 Consumer 1 P001 74995836   1 1 Consumer 2 P000 74976974   1 1 Consumer 2 P001 75034582   1 2 Producer 1 P000 1   1 2 Producer 1 P001 1   1 2 Producer 2 P000 1   1 2 Producer 2 P001 1   1 2 Consumer 1 QC 4   21 rows selected.   **使用 broadcast 分发，糟糕的性能**  对于lineorder,lineorder的自连接， 如果我们使用broadcast分发，会出现什么情况呢? 我们测试一下：  **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)  leading(lo1 lo2)  use\_hash(lo2)  pq\_distribute(lo2 broadcast none) \*/  15   sum(lo1.lo\_revenue)   from   lineorder lo1, lineorder lo2   where   lo1.lo\_orderkey = lo2.lo\_orderkey;   使用broadcase分发，SQL的执行时间为5.9分钟，db time为23.8分钟。相比hash分发，执行时间和 db time都增加了接近1.5倍。  ![54dacff82957c_middle.jpg][]     红色的PX进程作为生产者，对lineorder进行并行扫描之后，3亿行记录通过tablequeue0广播给4个作为消费者的蓝色PX进程(第6~9行)，相当于复制了4份，每个蓝色的PX进程都接收了3亿行记录.这次broadcast分发消耗了11%的db time，因为需要每行记录传输给每个蓝色PX进程，消耗的db cpu比使用hash分发时两次hash分发所消耗的还多。  第5行的hash join的所消耗的临时表空间上升到27GB，临时表空间IO占的db time的38%。因为每个蓝色PX进程进行hash join的数据变大了，hash join的左边为3亿行数据，hash join的右边为3亿行记录的1/4.  ![54daec6371440_middle.jpg][]     蓝色PX进程为消费者负责hash join，所消耗的db time都大幅增加了。  ![54daf1cb0b7f9_middle.jpg][]     hash join时，临时表空间读等待事件’direct path read temp’明显增加了。     ![54db061886a8e_middle.jpg][]  V$PQ\_TQSTAT的输出中，实例1、2上的p000/p001进程作为消费者，都接收了3亿行数据，造成后续hash join的急剧变慢。Broadcast分发对hash join左边进行广播的机制，决定了它不适合hash join两边都为大表的情况。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  SELECT   dfo\_number, tq\_id, server\_type, instance, process, num\_rows   FROM   V$PQ\_TQSTAT   ORDER BY   dfo\_number DESC, tq\_id, server\_type desc, instance, process;   DFO\_NUMBER TQ\_ID SERVER\_TYPE INSTANCE PROCESS NUM\_ROWS   \---------- ---------- -------------- ---------- --------- ----------   1 0 Producer 1 P002 299928364   1 0 Producer 1 P003 299954384   1 0 Producer 2 P002 300188788   1 0 Producer 2 P003 299951708   1 0 Consumer 1 P000 300005811   1 0 Consumer 1 P001 300005811   1 0 Consumer 2 P000 300005811   1 0 Consumer 2 P001 300005811   1 1 Producer 1 P000 1   1 1 Producer 1 P001 1   1 1 Producer 2 P000 1   1 1 Producer 2 P001 1   1 1 Consumer 1 QC 4   13 rows selected.   小结，Broadcast和Hash分发的陷阱  通过前一节和本节的例子，我们知道，如果选择了不合理的分发方式，SQL执行时性能会明显下降     对于broadcast分发：只对hash join的左边进行分发，但是采用广播分发，hash join时左边的数据量并没有减少，如果hash join左边的包含大量数据，并行对hash join性能改善有限。对大量数据的broadcast分发也会消耗额外的db cpu，比如本节中lineorder自连接的例子。  Replicate 同理。  对于hash分发：对hash join的两边都进行分发，使每个PX进程进行hash join时，左边和右边的数据量都为原始的1/N，N为并行度。Hash分发的潜在陷阱在于：  •两次分发，尤其对大表的分发，可能带来明显的额外开销，比如前一节customer连接lineorder 的例子。使用Partition wise join可以消除分发的需要，后面会举例说明。  •如果数据存在倾斜，连接键上的少数值占了大部分的数据，通过hash分发，同一个键值的记录会分发给同一个PX进程，某一个PX进程会处理大部分数据的hash join，引起并行执行倾斜。我会在后面的章节说明这种情况和解决方法。  SQL解析时，优化器会根据hash join左边和右边估算的cardinality，并行度等信息，选择具体何种分发方式。维护正确的统计信息，对于优化器产生合理的并行执行计划是至关重要的。  **Partition Wise Join，消除分发的额外开销**  无论对于broadcast或者hash分发，数据需要通过进程或者节点之间通信的完成传输，分发的数据越多，消耗的db cpu越多。并行执行时，数据需要分发，本质上是因为Oracle采用share---everything的集中存储架构，任何数据对每个实例的PX进程都是共享的。为了对hash join操作分而治之，切分为N个独立的工作单元(假设 DoP=N)，必须提前对数据重新分发，数据的分发操作就是并行带来的额外开销。     使用full或者partial partition wise join技术，可以完全消除分发的额外开销，或者把这种开销降到最低。如果hash join有一边在连接键上做hash分区，那么优化器可以选择对分区表不分发，因为hash分区已经对数据完成切分，这只需要hash分发hash join的其中一边，这是partial partition wise join。如果hash join的两边都在连接键上做了hash join分区，那么每个PX进程可以独立的处理对等的hash分区， 没有数据需要分发，这是full partition wise join。hash分区时，hash join的工作单元就是对等hash分区包含的数据量，应该控制每个分区的大小，hash join时就可能消除临时表空间的使用，大幅减少所需的PGA。  Partition Wise Join，不需要数据分发。  如果在lineorder的列lo\_orderkey上做hash分区，分区数为32个。每个分区的大小接近1G。  **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  SEGMENT\_NAME SEG\_PART\_NAME SEGMENT\_TYPE SEG\_MB   \------------------ --------------- -------------------- ----------   LINEORDER\_HASH32 SYS\_P3345 TABLE PARTITION 960   LINEORDER\_HASH32 SYS\_P3344 TABLE PARTITION 960   ...   LINEORDER\_HASH32 SYS\_P3315 TABLE PARTITION 960   LINEORDER\_HASH32 SYS\_P3314 TABLE PARTITION 960   \----------   30720   32 rows selected.   使用lo\_orderkey 连接时，lineorder不需要再分发。我们继续使用自连接的sql，演示full partition wise join。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)\*/  sum(lo1.lo\_revenue)   from   lineorder\_hash32 lo1, lineorder\_hash32 lo2   where   lo1.lo\_orderkey = lo2.lo\_orderkey;   此时sql执行时间为1.6分钟，dbtime 6分钟;不分区使用hash分发时，执行时间为2.4分钟，db time 10.5 分钟。使用Partition Wise join快了三分之一。执行计划中只有一组蓝色的PX进程，不需要对数据进行分发。因为lineorder\_hash32的3亿行数据被切分为32个分区。虽然并行度为4，每个PX进程hash join时，工作单元为一对匹配的hash分区，两边的数据量都为3亿的1/32。更小的工作单元，使整个hash join消耗的临时表空间下降为 448MB。每个PX进程消耗8对hash分区，可以预见，当我们把并行度提高到8/16/32，每个PX进程处理的hash分区对数，应该分别为4/2/1，sql执行时间会线性的下降。     ![54dafae74b441_middle.jpg][]     蓝色的PX进程为、的p000/p001进程。每个PX进程消耗的db time是平均的，每个PX进程均处理了8对分区的扫描和hash join。     ![54dafb3b6b550_middle.jpg][]     AAS绝大部分时间都为4。     ![54dafb722e2d3_middle.jpg][]     唯一的数据连接为tablequeue0，每个PX进程向QC发送一行记录。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  SELECT   dfo\_number, tq\_id, server\_type, instance, process, num\_rows   FROM   V$PQ\_TQSTAT   ORDER BY   dfo\_number DESC, tq\_id, server\_type desc, instance, process;   DFO\_NUMBER TQ\_ID SERVER\_TYPE INSTANCE PROCESS NUM\_ROWS   \---------- ---------- ------------- ---------- ---------- ----------   1 0 Producer 1 P000 1   1 0 Producer 1 P001 1   1 0 Producer 2 P000 1   1 0 Producer 2 P001 1   1 0 Consumer 1 QC 4   5 rows selected   当DoP大于分区数时，Partition Wise Join不会发生  当并行执行的DoP大于hash分区数时，partition wise join不会发生，这时优化器会使用 broadcast local的分发。使用DoP=64执行同样的sql：     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(64)\*/ sum(lo1。lo\_revenue)   from   lineorder\_hash32 lo1， lineorder\_hash32 lo2 where   lo1。lo\_orderkey = lo2。lo\_orderkey   DoP=64，查询执行时间为15秒，db time为11.3分钟。     ![54dafc781ad6c_middle.jpg][]     执行计划中出现了两组PX进程。优化器选择对hash join的右边进行broadcast local分发。如果hash join的左边比较小的话，broadcast local会发生在hash join的左边。因为DoP是分区数的两倍，hash join两边的lineorder\_hash64的每个分区，由2个PX进程共同处理。处理一对匹配分区的两个蓝色的PX进程和两个红色的PX进程，会处在同一个实例上。数据只会在同一个实例的PX进程之间，不会跨实例传输，降低数据分发成本，这是broadcast local的含义。SQL的执行顺序如下：     以数据库地址区间为单位，蓝色的PX进程并行扫描hash join左边的lineorder\_hash32(第7行)，因为DoP是分区数的两倍，每个分区由两个蓝色PX进程共同扫描，这两个PX进程在同一个实例上。每个蓝色的PX进程大约扫描每个分区一半的数据，大约4.7M行记录，并准备好第5行hash join的build table。  红色的PX进程并行扫描hash join右边的lineorder\_hash32，每个红色的PX进程大概扫描4.7M行记录，然后tablequeue0，以broadcast local的方式，分发给本实例两个红色的PX进程(数据分发时，映射到本实例某些PX进程，避免跨节点传输的特性，称为slaves mapping，除了broadcast local，还有hash local，random local等分发方式)。通过broadcast local分发，数据量从300M行变成600M行。  每个蓝色的PX进程通过tablequeue0接收了大概9.4M行数据，这是整个匹配分区的数据量。然后进行hash join，以及之后的聚合操作。每个蓝色的PX进程hash join操作时，左边的数据量为lineorder\_hash32的1/64(=1/DoP)，右边的数据为lineorder\_hash32的1/32(=1/分区数)。如果继续提高DoP，只有hash join左边的数据量减少，右边的数据量并不会减少; 同时，更多的PX进程处理同一个分区，会提高broadcast分发成本。所以当DoP大于分区数时，并行执行的随着DoP的提高，扩展性并不好。  ![54db01e73e17e_middle.jpg][]  查看一个蓝色的PX进程，实例1p005进程的执行信息，可以确认hash join的左边为lineorder\_hash32的1/64，hash join的右边为lineorder\_hash32的1/32。  ![54db02ecb6165_middle.jpg][]  小结  数据仓库设计时，为了取得最佳的性能，应该使用partition wise join和并行执行的组合。在大表最常用的连接键上，进行hash分区，hash join时使优化器有机会选择partition wise join。Range-hash或者list-hash是常见的分区组合策略，一级分区根据业务特点，利用时间范围或者列表对数据做初步的切分，二级分区使用hash分区。查询时，对一级分区裁剪之后，优化器可以选择partition wise join。  设计partition wise join时，应该尽可能提高hash分区数，控制每个分区的大小。Partition wise join时，每对匹配的分区由一个PX进程处理，如果分区数据太多，可能导致join操作时使用临时空间，影响性能。另一方面，如果分区数太少，当DoP大于分区数时，partition wise join会失效，使用更大的DoP对性能改善非常有限。  数据倾斜对不同分发方式的影响  数据倾斜是指某一列上的大部分数据都是少数热门的值(Popular Value)。Hash join时，如果hash join的右边连接键上的数据是倾斜的，数据分发导致某个PX进程需要处理所有热门的数据，拖长sql执行时间，这种情况称为并行执行倾斜。如果优化器选择了hash分发，此时join两边的数据都进行hash分发，数据倾斜会导致执行倾斜。同值记录的hash值也是一样的，会被分发到同一PX进程进行hash join。工作分配不均匀，某个不幸的PX进程需要完成大部分的工作，消耗的db time会比其他PX进程多，SQL执行时间会因此被明显延长。对于replicate或者broadcast分发，则不存在这种执行倾斜的风险，因为hash join右边(一般为大表)的数据不用进行分发，PX进程使用基于数据块地址区间或者基于分区的granule，平均扫描hash join右边的数据，再进行join操作。     为了演示数据倾斜和不同分发的关系，新建两个表，customer\_skew包含一条c\_custkey=-1 的记录，lineorder\_skew 90%的记录，两亿七千万行记录lo\_custkey=-1。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  sid@SSB> select count(\*) from customer\_skew where c\_custkey = -1;   COUNT(\*)   \----------   1   sid@SSB> select count(\*) from customer\_skew;   COUNT(\*)   \----------   1500000   sid@SSB> select count(\*) from lineorder\_skew where lo\_custkey = -1;   COUNT(\*)   \----------   270007612   sid@SSB> select count(\*) from lineorder\_skew;   COUNT(\*)   \----------   21   300005811   Replicate方式，不受数据倾斜的影响  测试sql如下：     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4) \*/  sum(lo\_revenue)   from   lineorder\_skew, customer\_skew   where   lo\_custkey = c\_custkey;   SQL执行时间为23秒，db time为1.5m。优化器默认的执行计划选择replicate的方式，只需分配一组PX进程，与broadcast分发的方式类似。每个蓝色的PX进程重复扫描customer，并行扫描lineorder\_skew时，是采用基于地址区间的granule为扫描单位，见第7行的’PX BLOCK ITERATOR’。     ![54db0564a9b7f_middle.jpg][]     4个蓝色的PX进程消耗的db time是平均的，对于replicate方式，lineorder\_skew的数据倾斜并没有造成4个PX进程的执行倾斜。     ![54db06970a259_middle.jpg][]     当优化器使用replicate方式时，可以通过执行计划中outline中的hint PQ\_REPLICATE确认。以下部分dbms\_xplan。display\_cursor输出没有显示，只显示outline数据。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select \* from table(dbms\_xplan.display\_cursor('77457qc9a324k',0,’outline’));   Plan hash value: 4050055921   ...   Outline Data   \-------------   /\*+  BEGIN\_OUTLINE\_DATA  22  IGNORE\_OPTIM\_EMBEDDED\_HINTS  OPTIMIZER\_FEATURES\_ENABLE('12.1.0.2')  DB\_VERSION('12.1.0.2')  ……  ALL\_ROWS  OUTLINE\_LEAF(@"SEL$1")  FULL(@"SEL$1" "CUSTOMER\_SKEW"@"SEL$1")  FULL(@"SEL$1" "LINEORDER\_SKEW"@"SEL$1")  LEADING(@"SEL$1" "CUSTOMER\_SKEW"@"SEL$1" "LINEORDER\_SKEW"@"SEL$1")  USE\_HASH(@"SEL$1" "LINEORDER\_SKEW"@"SEL$1")  PQ\_DISTRIBUTE(@"SEL$1" "LINEORDER\_SKEW"@"SEL$1" BROADCAST NONE)  PQ\_REPLICATE(@"SEL$1" "LINEORDER\_SKEW"@"SEL$1")  END\_OUTLINE\_DATA  \*/  Hash分发，数据倾斜造成执行倾斜  通过hint使用hash分发，测试sql如下：     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)  leading(customer\_skew lineorder\_skew)  use\_hash(lineorder\_skew)  pq\_distribute(lineorder\_skew hash hash) \*/  sum(lo\_revenue)   from   lineorder\_skew, customer\_skew   where   lo\_custkey = c\_custkey;   使用hash分发，SQL执行时间为58秒，dbtime 2.1分钟。对于replicate时sql执行时间23秒，dbtime 1.5分钟。有趣的是，整个sql消耗的db time只增加了37秒，而执行时间确增加了35秒，意味着所增加的dbtime并不是平均到每个PX进程的。如果增加的dbtime平均到每个PX进程，而且并行执行没有倾斜的话，那么sql执行时间应该增加37/4，约9秒，而不是现在的35秒。红色的PX 进程作为生产者，分别对customer\_skew和lineorder\_skew 完成并行扫描并通过tablequeue0/1，hash分发给蓝色的PX进程。对lineorder\_skew的分发，占了45%的db cpu。     ![54db08c6412e8_middle.jpg][]     实例2的蓝色PX进程p001消耗了57.1秒的dbtime，sql执行时间58秒，这个PX进程在sql执 行过程中一直是活跃状态。可以预见，lineorder\_skew所有lo\_custkey=-1的数据都分发到这个进程处理。而作为生产者的红色PX进程，负责扫描lineorder\_skew并进行分发，它们的工作量是平均的。     ![54db094200b21_middle.jpg][]     大部分时候AAS=2，只有实例2的p001进程不断的从4个生产者接收数据并进行hash join。     ![54db097d4fb10_middle.jpg][]     从V$PQ\_TQSTAT视图我们可以确认，对hash join右边分发时，通过tablequeue1，作为消费者的实例2的P001，接收了两亿七千多万的数据。这就是该PX进程在整个sql执行过程中一直保持活跃的原因。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  SELECT   dfo\_number, tq\_id, server\_type, instance, process, num\_rows   FROM   V$PQ\_TQSTAT   ORDER BY   dfo\_number DESC, tq\_id, server\_type desc, instance, process;   DFO\_NUMBER TQ\_ID SERVER\_TYPE INSTANCE PROCESS NUM\_ROWS   \---------- ---------- ------------- ---------- ---------- ----------   1 0 Producer 1 P004 375754   1 0 Producer 1 P005 365410   1 0 Producer 2 P003 393069   1 0 Producer 2 P004 365767   1 0 Consumer 1 P002 375709   1 0 Consumer 1 P003 374677   1 0 Consumer 2 P001 374690   1 0 Consumer 2 P002 374924   1 1 Producer 1 P004 75234478   1 1 Producer 1 P005 74926098   1 1 Producer 2 P003 74923913   1 1 Producer 2 P004 74921322   1 1 Consumer 1 P002 7497409   1 1 Consumer 1 P003 7467378   1 1 Consumer 2 P001 277538575   1 1 Consumer 2 P002 7502449   24   1 2 Producer 1 P002 1   1 2 Producer 1 P003 1   1 2 Producer 2 P001 1   1 2 Producer 2 P002 1   1 2 Consumer 1 QC 4   21 rows selected.   12c的sqlmonitor报告作了增强，并行执行倾斜时，包含了消耗最大的PX进程的采样信息。在plan statistics页面，下拉菜单选择’Parallel Server 3(instance 2，p001)’， 从执行计划的第10行，‘PX RECEIVE’，以及Actual Rows列的数据278M，也可以确认实例2的p001进程接收了两亿七千多万数据。     ![54db0a781ad9c_middle.jpg][]     小节  对于实际的应用，处理数据倾斜是一个复杂的主题。比如在倾斜列上使用绑定变量进行过滤，绑定变量窥视(bind peeking)可能造成执行计划不稳定。本节讨论了数据倾斜对不同分发方式的带来影响：     通常，replicate或者broadcast分发不受数据倾斜的影响。  对于hash分发，hash join两边连接键的最热门数据，会被分发到同一PX进程进行join操作，容易造成明显的并行执行倾斜。  12c引入adaptive分发，可以解决hash分发时并行执行倾斜的问题。我将在下一篇文章” 深入理解Oracle的并行执行倾斜(下)”演示adaptive分发这个新特性。  HASH JOIN BUFFERED，连续hash分发时执行计划中的阻塞点  到目前为止，所有的测试只涉及两个表的连接。如果多于两个表，就需要至少两次的hash join，数据分发次数变多，生产者消费者的角色可能互换，执行计划将不可避免变得复杂。执行路径变长，为了保证并行执行的正常进行，执行计划可能会插入相应的阻塞点，在hash join时，把符合join条件的数据缓存到临时表，暂停数据继续分发。本节我使用一个三表连接的sql来说明连续hash join时，不同分发方式的不同行为。     使用Broadcast分发，没有阻塞点。  测试三个表连接的sql如下，加入part表，使用hint让优化器两次hash join都使用broadcast分发。Replicate SQL查询性能类似。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)  LEADING(CUSTOMER LINEORDER PART)  USE\_HASH(LINEORDER)  USE\_HASH(PART)  SWAP\_JOIN\_INPUTS(PART)  PQ\_DISTRIBUTE(PART NONE BROADCAST)  NO\_PQ\_REPLICATE(PART)  PQ\_DISTRIBUTE(LINEORDER BROADCAST NONE)  NO\_PQ\_REPLICATE(LINEORDER)  25  \*/  sum(lo\_revenue)   from   lineorder, customer, part   where   lo\_custkey = c\_custkey   and lo\_partkey = p\_partkey;   SQL执行时间为42秒，dbtime为2.6分钟。  AAS=(sql db time)/(sql 执行时间)=(2.6\*60)/42=3.7，接近4，说明4个PX进程基本一直保持活跃。  ![54db0cf9bcb62_middle.jpg][]     执行计划是一颗完美的右深树，这是星型模型查询时执行计划的典型形式。生产者对两个维度进行broadcast分发，消费者接受数据之后准备好两次hash join的build table， 最后扫描事实表，并进行hash join。我们通过跟随table queue顺序的原则，阅读这个执行计划。     红色PX进程作为生产者并行扫描part，通过tablequeue0广播给每个蓝色的消费者PX进程 (第7~9行)。每个蓝色的PX进程接收part的完整数据(第6行)，1.2M行记录，并准备好第5行hash join的build table。  红色PX进程作为生产者并行扫描customer，通过tablequeue1广播broadcast给每个蓝色的 消费者PX进程(第12~14行)。每个蓝色的PX进程接收customer的完整数据(第11行)，1.5M行记录，并准备好第10行hash join的build table。  蓝色的PX进程并行扫描事实表lineorder，对每条符合扫描条件(如果sql语句包含对lineorder的过滤条件)的3亿行记录，进行第10行的hash join，对于每一条通过第10行的 hash join的记录，马上进行第5行的hash join，接着再进行聚合。从sql monitor报告的 Timeline列信息，对lineorder的扫描和两个hash join操作是同时进行的。执行计划中没有阻塞点，数据在执行路径上的流动不需要停下来等待。大部分的db cpu消耗在两次hash join操作。最优化的执行计划，意味着经过每个hash join的数据越少越好。对于这类执行计划，你需要确保优化器把最能过滤数据的join，放在最接近事实表的位置执行。  ![54db0e60aa35f_middle.jpg][]     连续hash分发，执行计划出现阻塞点  使用以下hints，强制SQL使用hash分发。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)  LEADING(CUSTOMER LINEORDER PART)  USE\_HASH(LINEORDER)  USE\_HASH(PART)  SWAP\_JOIN\_INPUTS(PART)  PQ\_DISTRIBUTE(PART HASH HASH)  26  PQ\_DISTRIBUTE(LINEORDER HASH HASH)  \*/  sum(lo\_revenue)   from   lineorder, customer, part   where   lo\_custkey = c\_custkey   and lo\_partkey = p\_partkey;   SQL执行时间为1.5分钟，dbtime为8.1分钟。相对于增加了14GB的IO操作。     ![54db0f1b003b6_middle.jpg][]     连续两次hash join都使用HASH分发，每次hash join左右两边都需要分发，PX进程之间发生4次数据分发。执行计划中最显著的地方来自第12行的HASH JOIN BUFFERED，这是一个阻塞性的操作。下面，我们依然通过跟随table queue顺序的原则，阅读执行计划，并解析为什么出现HASH JOIN BUFFERED这个阻塞操作，而不是一般的HASH JOIN。  **1.　**蓝色的PX进程作为生产者，并行扫描customer，通过tablequeue0，hash分发给作为消费者的红色PX进程(第14~16行)。每个红色的PX进程接收了1/4的customer的数据(第13行)， 大约为370k行记录，并准备好第12行‘HASH JOIN BUFFERED’的build table。与broadcast分发区别的是，此时执行计划是从第16行，扫描靠近lineorder的customer开始的，而不是从第一个没有’孩子’的操作(第9行扫描part)开始的。这是hash分发和串行执行计划以及broadcast分发不同的地方。  **2.　**蓝色的PX进程作为生产者，并行扫描lineorder，通过tablequeue1，hash分发作为消费者的红色PX进程(第18~20行)。每个红色PX进程接收了1/4的lineorder数据(第17行)，大约75M行记录。每个红色PX进程在接收通过tablequeue1接收数据的同时，进行第12行的hash join，并把join的结果集在PGA中作缓存，使数据暂时不要继续往上流动。如果结果集过 大的话，需要把数据暂存到临时空间，比如我们这个例子，用了7GB的临时空间。你可以理解为把join的结果集暂存到一个临时表。那么，为什么执行计划需要在这里插入一个阻塞点，阻止数据继续往上流动呢?  这里涉及生产者消费者模型的核心：同一棵DFO树中，最多只能有两组PX进程，一个数据分发要求两组PX进程协同工作; 这意味着同一时刻，两组PX进程之间，最多只能存在一个活跃的数据分发，一组作为生产者发送数据，一组作为消费者接收数据，每个PX进程只能扮演其中一种角色，不能同时扮演两种角色。当红色的PX进程通过tablequeue1向蓝色的PX进程分发lineorder数据，同时，蓝色的PX进程正在接收lineorder数据，并进行hash join。观察timeline列的时间轴信息，第12，17~20行是同时进行的。 但是此时红色的PX进程不能反过来作为生产者，把hash join的结果分发给蓝色进程，因为此时有两个限制：  • 蓝色的PX进程作为生产者，正忙着扫描lineorder;此时，无法反过来作为消费者，接收来自红色PX进程的数据。  • 第5行hash jon操作的build table还没准备好，这时表part甚至还没被扫描。  所以Oracle需要在第12行hash join这个位置插入一个阻塞点，变成HASH JOIN BUFFER操作，把join的结果集缓存起来。当蓝色的PX进程完成对lineorder的扫描和分发，红色的PX进程完成第12行的hash join并把结果完全暂存到临时空间之后。Tablequeue2的数据分发就开始了。  **3.　**红色的PX进程作为生产者， 并行扫描part，通过tablequeue2，分发给作为消费者的蓝色PX进程(第7~9行)。每个蓝色PX进程接收了1/4的part数据(第6行)，大概300k行记录，并准备好第5行hash join的build table。  **4.　**红色的PX进程作为生产者，把在第12行”HASH JOIN BUFFERED”操作，存在临时空间的对于customer和lineorder连接的结果集，读出来，通过table queue 3，分发给蓝色的PX进程(第11~12行)。“HASH JOIN BUFFERED”这个操作使用了7GB的临时空间，写IO7GB，读IO 7GB，IO总量为 14GB。  5.　每个蓝色的PX进程作为消费者，接收了大约75M行记录。对于通过tablequeue3接收到的 数据，同时进行第5行的hash join，并且通过join操作的数据进行第4行的聚合操作。当tablequeue3上的数据分发结束，每个蓝色的PX进程完成hash join和聚合操作之后，再把各自的聚合结果，一行记录，通过tablequeue4，分发给QC(第3~5行)。QC完成最后的聚合，返回给客户端。  ![54db17537550d_middle.jpg][]     **小结**  因为使用星型模型测试，这个例子使用Broadcast分发或者replicate才是合理的。实际应用中，连续的hash分发并不一定会出现HASH JOIN BUFFERED这个阻塞点，如果查询涉及的表都较小，一般不会出现HASH JON BUFFERED。即使执行计划中出现BUFFER SORT，HASH JOIN BUFFERED等阻塞操作，也不意味着执行计划不是最优的。如果sql性能不理想，HASH JOIN BUFFERED操作消耗了大部分的CPU和大量临时空间，通过sql monitor报告，你可以判断这是否是合理的：  检查estimated rows和actual rows这两列，确定优化器对hash Join左右两边cardinality估算是否出现偏差，所以选择hash分发。  同样检查hash join操作的estimated rows和actual rows这两列，优化器对hash join结果集cardinality的估算是否合理。优化器会把hash join的两边视为独立事件，对join结果集cardinality的估算可能过于保守，estimate rows偏小。对于星型模型的一种典型情况：如果多个维度表参与连接，执行路径很长，一开始维度表的分发方式为broadcast，事实表不用分发，经过几次join之后，结果集cardinality下降很快，后续hash join两边的estimated rows接近，导致优化器选择hash分发。  通过检查每个join所过滤的数据比例，确定优化器是否把最有效过滤数据的join最先执行，保证在执行路径上流动的数据量最少。  Hash join和布隆过滤  布隆过滤在并行执行计划中的使用非常普遍，我将在本章节解释这一数据结构及其作用。 从11.2版本开始，串行执行的sql也可以使用布隆过滤。  **关于布隆过滤**  布隆过滤是一种内存数据结构，用于判断某个元素是否属于一个集合。布隆过滤的工作原理图2如下：  引用自维基百科：http：//en.wikipedia.org/wiki/Bloom\_filter  ![54dbfec0905bb_middle.jpg][]     如图，布隆过滤是一个简单的bit数组，需要定义两个变量：     　　1.　m：数组的大小，这个例子中，m=18.  　　2.　k：hash函数的个数，这个例子中，k=3，  一个空的布隆过滤所有bit都为0。增加一个元素时，该元素需要经过三个hash函数计算， 得到3个hash值，把数组中这三个位置都置为1。集合\{x，y，z\}的3个元素，分布通过三次hash计算，把数组9个位置设置为1。判断某个元素是否属于一个集合，比如图中的w， 只需对w进行三次hash计算产生三个值，右边的位置在数组中不命中，该位置为0，可以确定，w不在\{x，y，z\}这个集合。由于存在hash碰撞，布隆过滤的判断会过于乐观(false positive)，可能存在元素不属于\{x，y，z\}，但是通过hash计算之后三个位置都命中，被错误认定为属于\{x，y，z\}。根据集合元素的个数，合理的设置数组大小m，可以把错误判断的几率控制在很小的范围之内。  **布隆过滤对hash join性能的改进**     布隆过滤的优势在于使用的很少内存，就可以过滤大部分的数据。如果hash join的左边包含过滤条件，优化器可能选择对hash join左边的数据集生成布隆过滤，在扫描hash join右边时使用这个布隆布隆作为过滤条件，第一时间把绝大部分不满足join条件数据排除。减少数据分发和join操作所处理的数据量，提高性能。  使用布隆过滤时的性能  使用布隆过滤时的性能对customer使用c\_nation=’CHINA’条件，只计算来自中国地区的客户订单的利润总和。我们观察使用布隆过滤和不使用布隆过滤时性能的差别。  **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)\*/ sum(lo\_revenue) from lineorder, customer    where lo\_custkey = c\_custkey and c\_nation = 'CHINA';   SQL执行时间为1秒，dbtime为7.9 秒。优化器默认选择replicate的方式。执行计划中多了JOIN FILTER CREATE和JOIN FILTER USE这两个操作。SQL的执行顺序为每个PX进程重复扫描customer表(第7行)，对符合c\_nation=’CHINA’数据集，60K(240K/4)行记录，在c\_custkey列生成布隆过滤：BF0000(第6行JOIN FILTER CREATE)。在扫描lineorder时使用这个布隆过滤(第8行JOIN FILTER USE)。虽然lineorder总行数为300M，sql没有过滤条件，只使用布隆过滤，扫描之后只返回28M行记录，其他272M行记录被过滤掉了。每个PX进程在hash join操作时，只需处理60K行customer记录和7M(28M/4)行lineorder记录的连接，大大降低join操作的成本。对于Exadata，Smart Scan支持布隆过滤卸载到存储节点，存储节点扫描lineorder时，使用布隆过滤排除272M行记录，对于符合条件的数据，把不需要的列也去掉。Cell offload Efficiency=98%，意味着只有30GB的2%从存储节点返回给PX进程。如果不使用布隆过滤，Cell Offload Efficieny不会高达98%，我们将在下个例子看到。对于非Exadata平台，由于没有Smart Scan特性，数据的过滤操作需要由PX进程完成，布隆过滤的效果不会这么明显。12C的新特性Database In-‐memory，支持扫描列式存储的内存数据时，使用布隆过滤。     ![54dc00e90a187_middle.jpg][]     执行计划中出现第10行对LINEORDER的扫描时，使用了布隆过滤条件：SYS\_OP\_BLOOM\_FILTER(：BF0000，"LO\_CUSTKEY")     ![54dc01849bba0_middle.jpg][]     **不使用布隆过滤时的性能**     接着，我们通过hint NO\_PX\_JOIN\_FILTER，禁用布隆过滤，观察此时的sql执行性能。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)  NO\_PX\_JOIN\_FILTER(LINEORDER)\*/  sum(lo\_revenue)   from   lineorder, customer   where   lo\_custkey = c\_custkey   and c\_nation = 'CHINA';   SQL执行时间为9秒，dbtime为33.7秒。比使用布隆过滤时，性能下降明显。优化器依然选择replicate的方式，执行计划中没有PX JOIN CREATE和PX JOIN USE操作。db time增加为原来4倍的原因：     当PX扫描lineorder时，返回300M行记录。没有布隆过滤作为条件，每个PX进程需要从存储节点接收75M行记录。  进行第5行的hash join操作时，每个PX进程需要连接60k行customer记录和75M行lineorder记录。Join操作的成本大幅增加。  由于没有布隆过滤，Cell Offload Efficiency下降为83%。     ![54dc02848d74b_middle.jpg][]     HASH分发时布隆过滤的生成，传输，合并与使用  我们通过hint强制使用hash分发，观察此时sql执行计划中布隆过滤的生成和使用。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4)  leading(customer lineorder)  use\_hash(lineorder)  pq\_distribute(lineorder hash hash) \*/  sum(lo\_revenue)   from   lineorder, customer   where   lo\_custkey = c\_custkey   and c\_nation = 'CHINA';   此时sql执行时间为4秒，db time为19.4秒。执行计划第6行为JOIN FILTER CREATE; 第13行为JOIN FILTER USE。此例，PX 进程分布在多个RAC两个实例，Hash分发时涉及布隆过滤的生成，传输，合并和使用，较为复杂，具体过程如下：     布隆过滤的产生：4个蓝色的PX进程作为消费者，通过tablequeue0，接收红色的PX进程hash分发的customer数据，每个蓝色的PX进程接收15K行记录。接收customer记录的同时，实例1的两个蓝色PX进程在SGA共同生成一个布隆过滤，假设为B1; 实例2的两个蓝色PX进程在SGA共同生成一个布隆过滤，假设为B2。因为位于SGA中，布隆过滤B1对于实例1的 两个红色的PX进程是可见的，同样，B2对于实例2的两个红色PX进程也是可见的。  布隆过滤的传输：当红色的PX进程完成对hash join左边customer的扫描，就会触发布隆过滤B1/B2的传输。实例1的红色PX进程把B1发给实例2的蓝色PX进程; 实例2的红色PX进程把B2发给实例1的蓝色PX进程。  布隆过滤的合并：实例1的蓝色PX进程合并B1和接收到的B2; 实例2的蓝色PX进程合并B2和接收到的B1。合并之后，实例1和2产生相同布隆过滤。  布隆过滤的使用：实例1和2的4个红色的PX进程作为生产者，并行扫描lineorder时使用 合并之后的布隆过滤进行过滤。Lineorder过滤之后为49M行记录，此时的布隆过滤似乎没有replicate时的有效。Cell Offloadload Efficiency为97%。  如果并行执行只在一个实例，则红色的PX进程不需要对布隆过滤进行传输，蓝色的PX进程也无需对布隆过滤进行合并。     因为hash join的成本大大降低了，对于lineorder 49M行记录的hash分发，成为明显的平均，占53%的db time。  ![54dc051c7e731_middle.jpg][]     **小结**     本节阐述了布隆过滤的原理，以及在Oracle中的一个典型应用：对hash join性能的提升。布隆过滤的本质在于把hash join的连接操作提前了，对hash join右边扫描时，就第一时间把不符合join条件的大部分数据过滤掉。大大降低后续数据分发和hash join操作的成本。不同的分布方式，布隆过滤的生成和使用略有不同：  对于broadcast分发和replicate，每个PX进程持有hash join左边的完整数据，对连接键生成一个完整的布隆过滤，扫描hash join右边时使用。如果sql涉及多个维度表，维度表全部使用broadcast分发，优化器可能对不同的维度表数据生成多个的布隆过滤，在扫描事实表时同时使用。  对于hash分发，作为消费者的PX进程接收了hash join左边的数据之后，每个PX进程分别对各自的数据集生成布隆过滤，再广播给作为生产者的每个PX进程，在扫描hash join右边时使用。  真实世界中，优化器会根据统计信息和sql的过滤条件自动选择布隆过滤。通常使用布隆过滤使都会带来性能的提升。某些极端的情况，使用布隆过滤反而造成性能下降，两个场景：     当hash join左边的数据集过大，比如几百万行，而且连接键上的唯一值很多，优化器依然选择使用布隆过滤。生成的布隆过滤过大，无法在CPU cache中完整缓存。那么使用布隆过滤时，对于hash join右边的每一行记录，都需要到内存读取布隆过滤做判断，导致性能问题。  如果Join操作本身无法过滤数据，使用布隆过滤时hash join右边的数据都会命中。优化器可能无法意识到join操作无法过滤数据，依然选择使用布隆布隆。如果hash join右边数据集很大，布隆过滤可能会消耗明显的额外cpu。  并行执行计划中典型的串行点  现实世界中，由于使用不当，并行操作无法并行，或者并行执行计划效率低下，没有获得期望的性能提升。本节举几个典型例子。     在sql中使用rownum，导致出现PX SEND 1 SLAVE操作，所有数据都需要分发到一个PX进，以给每一行记录赋值一个唯一的rownum值，以及BUFFER SORT等阻塞操作。  使用用户自定义的pl/sql函数，函数没有声明为parallel\_enable，导致使用这个函数的sql无法并行。  并行DML时，没有enable parallel dml，导致DML操作无法并行。  **Rownum，导致并行执行计划效率低下**     在’数据倾斜对不同分发方式的影响’小节中，我们新建一个表lineorder\_skew把lineorder的lo\_custkey列90%的值修改为-1。因为lo\_custkey是均匀分布的，我们可以通过对lo\_custkey列求模，也可以通过对rownum求模，把90%的数据修改为-1。使用如下的case when语句：     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  1. case when mod(lo\_orderkey, 10) > 0 then -1 else lo\_orderkey end   lo\_orderkey   **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  2. case when mod(rownum, 10) > 0 then -1 else lo\_orderkey end lo\_orderkey   通过以下的建表sql来测试两种用法时的sql执行性能，并行度为16。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  create table lineorder\_skew1 parallel 16   as select   case when mod(lo\_orderkey, 10) > 0 then -1 else lo\_orderkey end   lo\_orderkey,   lo\_linenumber,   lo\_custkey,   lo\_partkey,   lo\_suppkey,   lo\_orderdate,   lo\_orderpriority,   lo\_shippriority,   lo\_quantity,   lo\_extendedprice,   lo\_ordtotalprice,   lo\_discount,   lo\_revenue,   lo\_supplycost,   lo\_tax,   lo\_commitdate,   lo\_shipmode,   lo\_status   from lineorder;   不使用rownum时，create table执行时间为1分钟，db time为15.1分钟。QC只分配了一组 PX进程，每个蓝色的PX进程以基于数据块地址区间为单位，并行扫描lineorder表，收集统计信息，并加载到lineorder\_skew1表。没有数据需要分发，每个PX进程一直保持活跃，这是最有效率的执行路径。     ![54dc0a6259a9b_middle.jpg][]     大部分时间，AAS=16。     ![54dc0a9e925b5_middle.jpg][]     使用rownum时，create table执行时间为22.3分钟，db time为38.4分钟。SQL的执行时间为使用lo\_orderkey时的22倍。   ![54dc0aef9c439_middle.jpg][]  执行计划中出现两组PX进程，PX SEND 1 SLAVE和BUFFER SORT两个操作在之前的测试没有出现过。根据跟随table queue顺序的原则，我们来阅读这个执行计划：     蓝色的PX进程并行扫描lineorder，通过tablequeue0把所有数据分发给一个红色的PX进程 (第10~12行)。因为rownum是一个伪列，为了保证每一行记录拥有一个唯一行号，对所有数据的rownum赋值这个操作只能由一个进程完成，为rownum列赋值成为整个并行执行计划的串行点。这就是出现PX SEND 1 SLAVE操作，性能急剧下降的原因。这个例子中，唯一活跃的红色PX进程为实例1 p008进程。Lineorder的300M行记录都需要发送到实例1 p008进程进行rownum赋值操作，再由这个进程分发给16个蓝色的PX进程进行数据并行插入操作。  实例1 p008进程接收了16个蓝色PX进程分发的数据，给rownum列赋值(第8行count操作)之后，需要通过tablequeue1把数据分发给蓝色的PX进程。但是因为通过tablequeue0的数据分发的还在进行，所以执行计划插入一个阻塞点BUFFER SORT(第7行)，把rownum赋值之后的数据缓存到临时空间，大小为31GB。  Tablequeue0的数据分发结束之后，实例1 p008把31GB数据从临时空间读出，通过tablequeue1分发给16个蓝色的PX进程进行统计信息收集和插入操作  ![54dc0d1dedbd4_middle.jpg][]     红色的PX进程只有实例1 p008是活跃的。消耗了16.7分钟的db time。对于整个执行计划而言，两次数据分发也消耗了大量的db cpu。通过Table queue 0把300M行记录从16个蓝色的PX进程分发给1个红色的 PX 进程。通过Table queue 1把300M行记录从1个红色的PX进程分发给16个蓝色的PX进程。     ![54dc0dda9d72c_middle.jpg][]     虽然DoP=16，实际AAS=1.5，意味着执行计划效率低下。     ![54dc0e67642fd_middle.jpg][]     现实世界中，在应用中应该避免使用rownum。Rownum的生成操作会执行计划的串行点，增加无谓的数据分发。对于使用rownum的sql，提升并行度往往不会改善性能，除了修改sql代码，没有其他方法。     **自定义PL/SQL函数没有设置parallel\_enable，导致无法并行**     Rownum会导致并行执行计划出现串行点，而用户自定义的pl/sql函数，如果没有声明为parallel\_enable，会导致sql只能串行执行，即使用hint parallel指定sql并行执行。我们来测试一下，创建package pk\_test，包含函数f，返回和输入参数一样的值。函数的声明中没有parallel\_enable，不支持并行执行。  **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  create or replace package pk\_test authid current\_user   as   function f(p\_n number) return number;   end;   /   create or replace package body pk\_test   as   function f(p\_n number) return number   as   l\_n1 number;   begin   select 0 into l\_n1 from dual;   return p\_n - l\_n1;   end;   end;   /   以下例子中在where语句中使用函数pk\_test.f，如果在select列表中使用函数pk\_test.f，也会导致执行计划变成串行执行。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  select /\*+ monitor parallel(4) \*/  count(\*)   from   customer   where   c\_custkey = pk\_test.f(c\_custkey);   查询执行时间为54秒，db time也为54秒。虽然我们指定使用Dop=4并行执行，执行计划实际是串行的。     ![54dc0fb5242b2_middle.jpg][]     在函数的声明时设置parallel\_enable，表明函数支持并行执行，再次执行sql。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  create or replace package pk\_test authid current\_user   as   function f(p\_n number) return number parallel\_enable;   end;   /   create or replace package body pk\_test   as   function f(p\_n number) return number parallel\_enable   as   l\_n1 number;   begin   select 0 into l\_n1 from dual;   return p\_n - l\_n1;   end;   end;   /   此时查询的执行时间为12秒，db time为46.4秒。并行执行如期发生，并行度为4。     ![54dc1018c080a_middle.jpg][]     除非有特殊的约束，创建自定义pl/sql函数时，都应该声明为parallel\_enable。pl/sql函数声明时没有设置parallel\_enable导致无法并行是一个常见的问题，我曾在多个客户的系统中遇到。在11g中，这种情况发生时，执行计划中可能会出现PX COORDINATOR FORCED SERIAL操作，这是一个明显的提示; 或者你需要通过sql monitor报告定位这种问题。仅仅通过dbms\_xplan。display\_cursor检查执行计划是不够的，这种情况执行计划的note部分，还是会显示DoP=4。     **并行DML，没有enable parallel dml，导致DML操作无法并行。**     这是ETL应用中常见的问题，没有在session级别enable或者force parallel dml，导致dml操作无法并行。使用customer的1.5M行数据演示一下。     建一个空表customer\_test：     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  create table customer\_test as select \* from customer where 1=0;   我们使用并行直接路径插入的语句作为例子。分别执行两次insert，第一次没有enable parallel dml，insert语句如下：     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  insert /\*+ append parallel(4) \*/ into customer\_test select \* from customer;   Insert语句执行时间9秒。虽然整个语句的并行度为4，但是执行计划中，第2行直接路径插入操作LOAD AS SELECT是串行执行的。     ![54dc11576592b_middle.jpg][]     此时执行计划的Note部分会显示PDML没有启用：  **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  Note   \-----   \- PDML is disabled in current session   启用parallel dml之后，重新执行insert语句。     **\[js\]** [view plain][] [copy][view plain]  alter session enable parallel dml;   此时insert语句执行时间为3秒，执行计划中第三行，LOAD AS SELECT操作是可以并行的。     ![54dc11e1371e2_middle.jpg][]     **小节**     我列举了使用并行执行时，常见的三种问题：     使用rownum。  自定义pl/sql函数没有声明parallel\_enable。  并行DML时没有enable parallel dml。  希望通过以上三个例子，希望读者对调试并行执行计划有一个更直观的感受。处理并行执行的问题，sql monitor报告是最好的分析工具。对于并行DDL和DML，Oracle本身有一些限制，可以参见官方文档3，比如：  表上的触发器或者外键约束可能导致DML无法并行。  包含LOB字段的非分区表，不支持并行DML和DDL;包含LOB字段的分区表，只支持分区间的并行DML和DDL。  远程表(通过db link)不支持并行DML;临时表不支持并行update，merge，delete。  总结  这篇长长的文章更像是我在Real-World Performance Group的工作总结。在大量实际项目中，我们发现很多开发或者DBA并没有很好理解并行执行的工作原理，设计和使用并行执行时，往往也没取得最佳的性能。对于并行执行，已经有很多的Oracle书籍和网上文章讨论过，在我看来，这些内容更偏重于并行执行原理的解释，缺乏实际的使用案例。我希望在本文通过真实的例子和数据，以最简单直接的方式，向读者阐述Oracle并行执行的核心内容，以及在现实世界中，如果规避最常见的使用误区。也希望本文所使用sql monitor报告分析性能问题的方法，对读者有所启示! 如果现在你对以下并行执行的关键点，都胸有成竹的话，我相信现实世界中Oracle的并行执行问题都不能难倒你。  Oracle并行执行为什么使用生产者-消费者模型。  如何阅读并行执行计划。  不同的数据分发方式分别适合什么样的场景。  使用partition wise join和并行执行的组合提高性能。  数据倾斜会对不同的分发方式带来什么影响。  由于生产者-消费者模型的限制，执行计划中可能出现阻塞点。  布隆过滤是如何提高并行执行性能的。  现实世界中，使用并行执行时最常见的问题。  致谢  本文目前的内容和质量，源于对初稿的多次审校和迭代。本文的两个难点，1)连续hash分发时出现阻塞点; 2)hash分发时使用布隆过滤的具体过程，得到了我英国同事Mike Hallas的解答和确认。我的同事董志平对初稿的做了详细的审校，指出多处纰漏。本文的一些内容是在他的建议下增加的，比如Partition Wise Join时，DoP大于分区数时partition wise join会失效，比如replicate方式为什么不能完全替代broadcast分发。我的同事徐江和李常勇，我的朋友蒋健阅读初稿之后，也提供了诸多反馈，在此一并感谢!     作者简介：陈焕生， 英文名 Sidney。Oracle Real---World Performance Group 成员，senior performance engineer，专注于OLTP，OLAP系统在Exadata平台和In---Memory特性上的最佳实践。本文经作者授权发布在CSDN。  **更多《问底》内容：**  [【问底】严澜：数据挖掘入门（一）——分词][Link 1]  [【问底】Yao Yu谈Twitter的百TB级Redis缓存实践][Yao Yu_Twitter_TB_Redis]  [【问底】王帅：深入PHP内核（一）——弱类型变量原理探究][PHP]  [【问底】王帅：深入PHP内核（二）——SAPI探究][PHP_SAPI]  [【问底】王帅：深入PHP内核（三）——内核利器哈希表与哈希碰撞攻击][PHP 1]  [【问底】静行：FastJSON实现详解][FastJSON]  [【问底】李平：大型网站的灵魂——性能][Link 2]  [【问底】许鹏：使用Spark+Cassandra打造高性能数据分析平台（一）][Spark_Cassandra]  [【问底】许鹏：使用Spark+Cassandra打造高性能数据分析平台（二）][Spark_Cassandra 1]  [【问底】徐汉彬：大规模网站架构的缓存机制和几何分形学][Link 3]  [【问底】徐汉彬：亿级Web系统搭建——单机到分布式集群][Web]  [【问底】徐汉彬：Web系统大规模并发——电商秒杀与抢购][Web 1]  [【问底】徐汉彬：PHP7和HHVM的性能之争][PHP7_HHVM]  [【问底】OpenStack在天河二号的大规模部署实践][OpenStack]  [【问底】Michael G. 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[Spark_Cassandra]: http://www.csdn.net/article/2014-10-24/2822278-how-to-bulida-spark-and-cassandra-based-high-performance-data-pipeline
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[OpenStack]: http://www.csdn.net/article/2014-12-11/2823077
[Michael G. Noll_Kafka_Spark Streaming]: http://www.csdn.net/article/2014-12-31/2823384-kafka-spark-streaming-integration-example-tutorial
[Rsync]: http://www.csdn.net/article/2015-01-26/2823709
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