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并行查询的执行
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并行执行（Parallel Execution）是将一个较大的任务切分为多个较小的任务，启动多个线程或者进程来并行处理这些小任务，这样可以利用更多的 CPU 与 IO 资源来缩短操作的响应时间。
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并行执行分为并行查询（Parallel Query）、并行 DDL（Parallel DDL）和并行 DML（Parallel DML）。目前 OceanBase 数据库仅支持并行查询，并行 DDL 与并行 DML 还未支持。
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启动并行查询的方式有以下两种：
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* 通过 PARALLEL HINT 指定并行度（dop）的方式启动并行查询。
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* 针对查询分区数大于 1 的分区表会自动启动并行查询。
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启用分区表并行查询
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针对分区表的查询，如果查询的目标分区数大于 1，系统会自动启用并行查询，dop 的值由系统默认指定为 1。
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如下例所示，创建一个分区表 ptable，对 ptable 进行全表数据的扫描操作，通过 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划。
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```javascript
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obclient>CREATE TABLE PTABLE(c1 INT , c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 16;
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Query OK, 0 rows affected (0.12 sec)
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obclient>EXPLAIN SELECT * FROM ptable\G;
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*************************** 1. row ***************************
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Query Plan:
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|ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST |
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-------------------------------------------------------
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|0 |EXCHANGE IN DISTR | |1600000 |1246946|
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|1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10000|1600000 |1095490|
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|2 | PX PARTITION ITERATOR| |1600000 |1095490|
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|3 | TABLE SCAN |ptable |1600000 |1095490|
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=======================================================
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Outputs & filters:
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-------------------------------------
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0 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
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1 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil), dop=1
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2 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
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3 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil),
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access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p[0-15])
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```
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通过执行计划可以看出，分区表默认的并行查询的 dop 为 1。如果 OceanBase 集群一共有 3 个 OBServer，表 ptable 的 16 个分区分散在 3 个 OBServer 中，那么每一个 OBServer 都会启动一个工作线程（Worker Thread）来执行分区数据的扫描工作，一共需要启动 3 个工作线程来执行表的扫描工作。
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针对分区表，添加 PARALLEL HINT 启动并行查询，并指定 dop，通过 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划。
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```javascript
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obclient>EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(8) */ * FROM ptable\G;
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*************************** 1. row ***************************
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Query Plan:
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=======================================================
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|ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST |
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-------------------------------------------------------
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|0 |EXCHANGE IN DISTR | |1600000 |1246946|
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|1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10000|1600000 |1095490|
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|2 | PX PARTITION ITERATOR| |1600000 |1095490|
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|3 | TABLE SCAN |ptable |1600000 |1095490|
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=======================================================
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Outputs & filters:
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-------------------------------------
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0 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
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1 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil), dop=8
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2 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
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3 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil),
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access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p[0-15])
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```
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通过执行计划可以看出，并行查询的 dop 为 8。如果查询分区所在的 OBServer 的个数小于等于 dop，那么工作线程（总个数等于 dop）会按照一定的策略分配到涉及的 OBServer 上；如果查询分区所在的 OBServer 的个数大于 dop，那么每一个 OBServer 都会至少启动一个工作线程，一共需要启动的工作线程的数目会大于 dop。
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例如，当 `dop=8`，如果 16 个分区均匀的分布在 4 台 OBServer 节点上，那么每一个 OBServer 上都会启动 2 个工作线程来扫描其对应的分区（一共启动 8 个工作线程）；如果 16 个分区分布在 16 台 OBServer 节点上（每一个节点一个分区），那么每一台 OBServer 上都会启动 1 个工作线程来扫描其对应的分区（一共启动 16 个工作线程）。
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如果针对分区表的查询，查询分区数目小于等于 1，系统不会启动并行查询。如下例所示，对 ptable 的查询添加一个过滤条件 `c1=1`。
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```javascript
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obclient>EXPLAIN SELECT * FROM ptable WHERE c1 = 1\G;
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*************************** 1. row ***************************
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Query Plan:
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======================================
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|ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST |
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--------------------------------------
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|0 |TABLE SCAN|ptable|990 |85222|
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======================================
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Outputs & filters:
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-------------------------------------
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0 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter([ptable.c1 = 1]),
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access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p1)
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```
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通过计划可以看出，查询的目标分区个数为 1，系统没有启动并行查询。如果希望针对一个分区的查询也能够进行并行执行，就只能通过添加 PARALLEL HINT 的方式进行分区内并行查询，通过 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划。
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```javascript
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obclient>EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(8) */ * FROM ptable WHERE c1 = 1\G;
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*************************** 1. row ***************************
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Query Plan:
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=================================================
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|ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST |
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-------------------------------------------------
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|0 |EXCHANGE IN DISTR | |990 |85316|
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|1 | EXCHANGE OUT DISTR|:EX10000|990 |85222|
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|2 | PX BLOCK ITERATOR| |990 |85222|
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|3 | TABLE SCAN |ptable |990 |85222|
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=================================================
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Outputs & filters:
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-------------------------------------
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0 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
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1 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil), dop=8
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2 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
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3 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter([ptable.c1 = 1]),
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access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p1)
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```
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**注意**
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* 如果希望在查询分区数等于 1 的情况下，能够采用 HINT 的方式进行分区内并行查询，需要对应的 dop 的值大于等于 2。
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* 如果 dop 的值为空或者小于 2 将不启动并行查询。
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启用非分区表并行查询
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非分区表本质上是只有 1 个分区的分区表，因此针对非分区表的查询，只能通过添加 PARALLEL HINT 的方式启动分区内并行查询，否则不会启动并行查询。
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如下例所示，创建一个非分区表 stable，对 stable 进行全表数据的扫描操作，通过 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划。
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```javascript
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obclient>CREATE TABLE stable(c1 INT, c2 INT);
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Query OK, 0 rows affected (0.12 sec)
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obclient>EXPLAIN SELECT * FROM stable\G;
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*************************** 1. row ***************************
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Query Plan:
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======================================
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|ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST |
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--------------------------------------
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|0 |TABLE SCAN|stable|100000 |68478|
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======================================
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Outputs & filters:
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-------------------------------------
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0 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil),
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access([stable.c1], [stable.c2]), partitions(p0)
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```
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通过执行计划可以看出，非分区表不使用 HINT 的情况下，不会启动并行查询。
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针对非分区表，添加 PARALLEL HINT 启动分区内并行查询，并指定 dop（大于等于 2），通过 EXPLAIN 命令查看生成的执行计划。
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```javascript
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obclient>EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(4)*/ * FROM stable\G;
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*************************** 1. row ***************************
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Query Plan:
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=================================================
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|ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST |
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-------------------------------------------------
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|0 |EXCHANGE IN DISTR | |100000 |77944|
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|1 | EXCHANGE OUT DISTR|:EX10000|100000 |68478|
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|2 | PX BLOCK ITERATOR| |100000 |68478|
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|3 | TABLE SCAN |stable |100000 |68478|
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=================================================
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Outputs & filters:
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-------------------------------------
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0 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil)
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1 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil), dop=4
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2 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil)
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3 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil),
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access([stable.c1], [stable.c2]), partitions(p0)
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```
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启用多表并行查询
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在查询中，多表 JOIN 查询最为常见。
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如下例所示，首先创建两张分区表 p1table 和 p2table：
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```javascript
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obclient>CREATE TABLE p1table(c1 INT ,c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 2;
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Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
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obclient>CREATE TABLE p2table(c1 INT ,c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 4;
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Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
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```
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查询 p1table 与 p2table 的 JOIN 结果，JOIN 条件是 `p1table.c1=p2table.c2`，执行计划如下：
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```javascript
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obclient>EXPLAIN SELECT * FROM p1table p1 JOIN p2table p2 ON p1.c1=p2.c2\G;
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*************************** 1. row ***************************
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Query Plan:
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====================================================================
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|ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST |
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--------------------------------------------------------------------
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|0 |EXCHANGE IN DISTR | |784080000|614282633|
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|1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10001|784080000|465840503|
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|2 | HASH JOIN | |784080000|465840503|
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|3 | EXCHANGE IN DISTR | |200000 |155887 |
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|4 | EXCHANGE OUT DISTR (BROADCAST)|:EX10000|200000 |136955 |
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|5 | PX PARTITION ITERATOR | |200000 |136955 |
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|6 | TABLE SCAN |p1 |200000 |136955 |
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|7 | PX PARTITION ITERATOR | |400000 |273873 |
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|8 | TABLE SCAN |p2 |400000 |273873 |
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====================================================================
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Outputs & filters:
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-------------------------------------
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0 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil)
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1 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), dop=1
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|
2 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil),
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equal_conds([p1.c1 = p2.c2]), other_conds(nil)
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3 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil)
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|
4 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil), dop=1
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5 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil)
|
|
6 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil),
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access([p1.c1], [p1.c2]), partitions(p[0-1])
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|
7 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil)
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|
8 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil),
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access([p2.c1], [p2.c2]), partitions(p[0-3])
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```
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默认情况下针对 p1table 与 p2table（两张表需要查询的分区数都大于 1）都会采用并行查询，默认的 dop 为 1。同样，也可以通过使用 PARALLEL HINT 的方式来改变并行度。
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如下例所示，改变 JOIN 的条件为 `p1table.c1=p2table.c2` 和 `p2table.c1=1`，这样针对 p2table 仅仅会选择单个分区，执行计划如下所示：
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```javascript
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obclient>EXPLAIN SELECT * FROM p1table p1 JOIN p2table p2 ON p1.c1=p2.c2 AND p2.c1=1\G;
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*************************** 1. row ***************************
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|
Query Plan:
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=============================================================
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|
|ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST |
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|
-------------------------------------------------------------
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|0 |EXCHANGE IN DISTR | |1940598 |1807515|
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|
|1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10001|1940598 |1440121|
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|2 | HASH JOIN | |1940598 |1440121|
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|
|3 | EXCHANGE IN DISTR | |990 |85316 |
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|
|4 | EXCHANGE OUT DISTR (PKEY)|:EX10000|990 |85222 |
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|5 | TABLE SCAN |p2 |990 |85222 |
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|6 | PX PARTITION ITERATOR | |200000 |136955 |
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|7 | TABLE SCAN |p1 |200000 |136955 |
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=============================================================
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|
Outputs & filters:
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-------------------------------------
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|
0 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil)
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|
1 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), dop=1
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|
2 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil),
|
|
equal_conds([p1.c1 = p2.c2]), other_conds(nil)
|
|
3 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil)
|
|
4 - (#keys=1, [p2.c2]), output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), dop=1
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|
5 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter([p2.c1 = 1]),
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|
access([p2.c1], [p2.c2]), partitions(p1)
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|
6 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil)
|
|
7 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil),
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|
access([p1.c1], [p1.c2]), partitions(p[0-1])
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|
```
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通过计划可以看出，p2table 仅需要扫描一个分区，在默认情况下不进行并行查询；p1table 需要扫描两个分区，默认情况下进行并行查询。同样，也可以通过添加 PARALLEL HINT 的方式改变并行度，使 p2table 针对一个分区的查询变为分区内并行查询。
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关闭并行查询
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---------------------------
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分区表在查询的时候会自动启动并行查询（查询分区个数大于 1），如果不想启动并行查询，可以使用添加 HINT `/*+ NO_USE_PX */` 来关闭并行查询。
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例如，针对分区表 ptable，添加 HINT `/*+ NO_USE_PX */` 来关闭并行查询，通过生成的执行计划可以看出对 ptable 表的扫描没有进行并行查询。
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```javascript
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obclient>EXPLAIN SELECT /*+ NO_USE_PX */ * FROM ptable\G;
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|
*************************** 1. row ***************************
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|
Query Plan:
|
|
=================================================
|
|
|ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST |
|
|
-------------------------------------------------
|
|
|0 |EXCHANGE IN DISTR | |1600000 |1246946|
|
|
|1 | EXCHANGE OUT DISTR| |1600000 |1095490|
|
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|2 | TABLE SCAN |ptable|1600000 |1095490|
|
|
=================================================
|
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|
|
Outputs & filters:
|
|
-------------------------------------
|
|
0 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
|
|
1 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil)
|
|
2 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil),
|
|
access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p[0-15])
|
|
```
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并行执行相关的系统视图
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--------------------------------
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OceanBase 数据库提供了系统视图 `gv$sql_audit/v$sql_audit` 来查看并行执行的运行状态以及一些统计信息。
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`gv$sql_audit/v$sql_audit` 包含字段较多，其中与并行执行相关的字段为：qc_id、dfo_id、sqc_id 和 worker_id。
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详细信息请参考 [(g)v$sql_audit 介绍](../../12.sql-optimization-guide-1/4.sql-optimization-1/3.monitor-sql-execution-performance-1/1.g-v-sql_audit-introduction.md)。
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