[TOC] # 并行查询的执行 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。 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。 启动并行查询的方式有以下两种: * 通过 PARALLEL HINT 指定并行度(dop)的方式启动并行查询。 * 针对查询分区数大于 1 的分区表会自动启动并行查询。 ## 启用分区表并行查询 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。 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。 ~~~ obclient>CREATE TABLE PTABLE(c1 INT , c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 16; Query OK, 0 rows affected (0.12 sec) obclient>EXPLAIN SELECT * FROM ptable\G; *************************** 1. row *************************** Query Plan: ======================================================= |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | ------------------------------------------------------- |0 |EXCHANGE IN DISTR | |1600000 |1246946| |1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10000|1600000 |1095490| |2 | PX PARTITION ITERATOR| |1600000 |1095490| |3 | TABLE SCAN |ptable |1600000 |1095490| ======================================================= Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil) 1 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil), dop=1 2 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil) 3 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil), access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p[0-15]) ~~~ 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。 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。 ~~~ obclient>EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(8) */ * FROM ptable\G; *************************** 1. row *************************** Query Plan: ======================================================= |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | ------------------------------------------------------- |0 |EXCHANGE IN DISTR | |1600000 |1246946| |1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10000|1600000 |1095490| |2 | PX PARTITION ITERATOR| |1600000 |1095490| |3 | TABLE SCAN |ptable |1600000 |1095490| ======================================================= Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil) 1 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil), dop=8 2 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil) 3 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil), access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p[0-15]) ~~~ 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。 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)。 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`。 ~~~ obclient>EXPLAIN SELECT * FROM ptable WHERE c1 = 1\G; *************************** 1. row *************************** Query Plan: ====================================== |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | -------------------------------------- |0 |TABLE SCAN|ptable|990 |85222| ====================================== Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter([ptable.c1 = 1]), access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p1) ~~~ 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。 ~~~ obclient>EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(8) */ * FROM ptable WHERE c1 = 1\G; *************************** 1. row *************************** Query Plan: ================================================= |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | ------------------------------------------------- |0 |EXCHANGE IN DISTR | |990 |85316| |1 | EXCHANGE OUT DISTR|:EX10000|990 |85222| |2 | PX BLOCK ITERATOR| |990 |85222| |3 | TABLE SCAN |ptable |990 |85222| ================================================= Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil) 1 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil), dop=8 2 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter(nil) 3 - output([ptable.c1], [ptable.c2]), filter([ptable.c1 = 1]), access([ptable.c1], [ptable.c2]), partitions(p1) ~~~ **注意** * 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。 * 如果 dop 的值为空或者小于 2 将不启动并行查询。 ## 启用非分区表并行查询 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。 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。 ~~~ obclient>CREATE TABLE stable(c1 INT, c2 INT); Query OK, 0 rows affected (0.12 sec) obclient>EXPLAIN SELECT * FROM stable\G; *************************** 1. row *************************** Query Plan: ====================================== |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | -------------------------------------- |0 |TABLE SCAN|stable|100000 |68478| ====================================== Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil), access([stable.c1], [stable.c2]), partitions(p0) ~~~ 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。 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。 ~~~ obclient>EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(4)*/ * FROM stable\G; *************************** 1. row *************************** Query Plan: ================================================= |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | ------------------------------------------------- |0 |EXCHANGE IN DISTR | |100000 |77944| |1 | EXCHANGE OUT DISTR|:EX10000|100000 |68478| |2 | PX BLOCK ITERATOR| |100000 |68478| |3 | TABLE SCAN |stable |100000 |68478| ================================================= Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil) 1 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil), dop=4 2 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil) 3 - output([stable.c1], [stable.c2]), filter(nil), access([stable.c1], [stable.c2]), partitions(p0) ~~~ ## 启用多表并行查询 在查询中,多表 JOIN 查询最为常见。 如下例所示,首先创建两张分区表 p1table 和 p2table: ~~~ obclient>CREATE TABLE p1table(c1 INT ,c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 2; Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) obclient>CREATE TABLE p2table(c1 INT ,c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 4; Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) ~~~ 查询 p1table 与 p2table 的 JOIN 结果,JOIN 条件是`p1table.c1=p2table.c2`,执行计划如下: ~~~ obclient>EXPLAIN SELECT * FROM p1table p1 JOIN p2table p2 ON p1.c1=p2.c2\G; *************************** 1. row *************************** Query Plan: ==================================================================== |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | -------------------------------------------------------------------- |0 |EXCHANGE IN DISTR | |784080000|614282633| |1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10001|784080000|465840503| |2 | HASH JOIN | |784080000|465840503| |3 | EXCHANGE IN DISTR | |200000 |155887 | |4 | EXCHANGE OUT DISTR (BROADCAST)|:EX10000|200000 |136955 | |5 | PX PARTITION ITERATOR | |200000 |136955 | |6 | TABLE SCAN |p1 |200000 |136955 | |7 | PX PARTITION ITERATOR | |400000 |273873 | |8 | TABLE SCAN |p2 |400000 |273873 | ==================================================================== Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil) 1 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), dop=1 2 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), equal_conds([p1.c1 = p2.c2]), other_conds(nil) 3 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil) 4 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil), dop=1 5 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil) 6 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil), access([p1.c1], [p1.c2]), partitions(p[0-1]) 7 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil) 8 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), access([p2.c1], [p2.c2]), partitions(p[0-3]) ~~~ 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。 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: ~~~ obclient>EXPLAIN SELECT * FROM p1table p1 JOIN p2table p2 ON p1.c1=p2.c2 AND p2.c1=1\G; *************************** 1. row *************************** Query Plan: ============================================================= |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | ------------------------------------------------------------- |0 |EXCHANGE IN DISTR | |1940598 |1807515| |1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10001|1940598 |1440121| |2 | HASH JOIN | |1940598 |1440121| |3 | EXCHANGE IN DISTR | |990 |85316 | |4 | EXCHANGE OUT DISTR (PKEY)|:EX10000|990 |85222 | |5 | TABLE SCAN |p2 |990 |85222 | |6 | PX PARTITION ITERATOR | |200000 |136955 | |7 | TABLE SCAN |p1 |200000 |136955 | ============================================================= Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil) 1 - output([p1.c1], [p1.c2], [p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), dop=1 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 5 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter([p2.c1 = 1]), access([p2.c1], [p2.c2]), partitions(p1) 6 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil) 7 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil), access([p1.c1], [p1.c2]), partitions(p[0-1]) ~~~ 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。 ## 关闭并行查询 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。 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。 ~~~ obclient>EXPLAIN SELECT /*+ NO_USE_PX */ * FROM ptable\G; *************************** 1. row *************************** Query Plan: ================================================= |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | ------------------------------------------------- |0 |EXCHANGE IN DISTR | |1600000 |1246946| |1 | EXCHANGE OUT DISTR| |1600000 |1095490| |2 | TABLE SCAN |ptable|1600000 |1095490| ================================================= 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]) ~~~ ## 并行执行相关的系统视图 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。 `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。 详细信息请参考[(g)v$sql\_audit 介绍](https://open.oceanbase.com/docs/community/oceanbase-database/V3.1.0/g-v-sql_audit-introduction)。