处理实现高效率Oracle全局并行处理（oracle 全局并行）

处理实现高效率：Oracle全局并行处理

Oracle数据库作为当今市场上最为流行的关系型数据库之一，在大数据处理的领域发挥着不可替代的作用。在进行大数据处理时，Oracle数据库中的全局并行处理功能也成为了提高处理效率的重要工具之一。

全局并行处理（Global Parallelism）是Oracle数据库中一种多进程运算的技术，它能够对一个查询语句进行并行处理，从而大大缩短查询的响应时间，提升查询效率。全局并行处理采用分布式、分级的结构，在多个节点中分别处理查询数据，最后在一个节点上进行汇总，实现了高效的数据处理。

全局并行处理可以分为两种类型：查询并行和DML并行。查询并行是利用多个进程同时搜索数据，把数据分散到多个CPU中进行处理，再把结果汇总，这种方式适用于需要返回大量数据的查询。DML并行则是利用多个进程同时执行数据更新操作，因此可以大大缩短更新时间，推荐用于大规模数据操作。

如何实现全局并行处理？

实现Oracle全局并行处理需要对系统进行良好的构建。首先需要保证系统具有良好的硬件和网络基础设施，扩充计算能力、存储能力和数据传输带宽，为Oracle数据库提供充足的计算资源。在进行并行处理之前，需要进行初始设置，即创建一个全局并行操作（GPO），通过参数设置来调整多线程的数量、块大小、数据提取方法等，以满足不同类型的查询和更新操作的需求。

下面通过一个实例来展示如何使用全局并行处理提高查询速度：

CREATE TABLE test_tab (

id NUMBER,

data VARCHAR2(1000)

);

可以使用以下查询语句针对test_tab表执行全局并行处理：

SELECT /*+ PARALLEL(test_tab, 4) */ *

FROM test_tab;

PARALLEL提示语句告诉Oracle数据库使用4个CPU来同时执行查询操作，因此可以大大提高查询速度。

对于大数据处理场景下的Oracle数据库，全局并行处理是一个重要的性能优化手段。通过对系统和参数设置的良好构建，可以实现高效的查询和更新操作，实现更快、更准确的数据处理。