并行查询是数据库处理大规模数据集的关键性能优化技术。本文详细介绍达梦数据库的并行设置方法、查看并行执行情况及实际应用案例，帮助您充分利用多核处理能力提升查询性能。

1. 并行查询参数配置

达梦数据库的并行查询主要通过以下几个关键参数控制：

1.1 PARALLEL_POLICY - 并行策略设置

-- 查看当前并行策略设置
SELECT para_name, para_value, para_type 
FROM v$dm_ini 
WHERE para_name = 'PARALLEL_POLICY';

参数值含义：

0: 不支持并行（默认值）
1: 自动并行模式
2: 手动并行模式

1.2 PARALLEL_THRD_NUM - 并行线程数

当开启本地并行（PARALLEL_POLICY>0）时，使用PARALLEL_THRD_NUM指定本地并行查询使用的线程数，取值范围为1~1024，默认值为10。

需要注意的是，若PARALLEL_POLICY=1，且PARALLEL_THRD_NUM=1，则系统会根据CPU核心数自动设置并行线程数。

1.3 MAX_PARALLEL_DEGREE - 最大并行度

使用自动并行模式时，需要设置MAX_PARALLEL_DEGREE参数，同时确保PARALLEL_POLICY=1。不过从实际应用经验来看，一般建议避免使用自动并行，手工设置并行更适合大多数场景。

2. 查看当前并行相关配置

SELECT para_name, para_value, para_type 
FROM v$dm_ini 
WHERE para_name LIKE '%PARA%';

执行结果：

行号     PARA_NAME                      PARA_VALUE PARA_TYPE
---------- ------------------------------ ---------- ---------
1          BATCH_PARAM_OPT                0          IN FILE
2          CLT_CONST_TO_PARAM             0          IN FILE
3          HAGR_PARALLEL_OPT_FLAG         0          SESSION
4          MAX_PARALLEL_DEGREE            1          SESSION
5          PARALLEL_POLICY                0          IN FILE
6          PARALLEL_THRD_NUM              10         IN FILE
7          PARALLEL_MODE_COMMON_DEGREE    1          SESSION
8          HFINS_PARALLEL_FLAG            0          SYS
9          SEC_INDEX_PARALLEL_INSERT_FLAG 0          SYS
10         RLOG_PARALLEL_ENABLE           0          IN FILE
11         PARALLEL_PURGE_FLAG            0          IN FILE
12         AP_PARALLEL_DEGREE             10         IN FILE

3. 修改并行配置方法

3.1 通过dm.ini文件修改（实例级）

编辑达梦数据库配置文件dm.ini，设置PARALLEL_POLICY参数值：

PARALLEL_POLICY = 2 # 设置为手动并行模式
PARALLEL_THRD_NUM = 10 # 设置并行线程数为10
修改完成后需要重启数据库服务使配置生效：

dm.ini配置修改

3.2 会话级修改

– 修改当前会话的并行策略为手动模式
SET PARALLEL_POLICY = 2;

– 设置当前会话的并行线程数
SET PARALLEL_THRD_NUM = 8;

4. 使用并行查询与执行计划分析

4.1 通过SQL HINT指定并行度

– 使用PARALLEL提示指定并行度为4
SELECT /*+ PARALLEL(4) / DEPARTMENT_ID, COUNT()
FROM EMPLOYEES
GROUP BY DEPARTMENT_ID;

4.2 比较执行计划

带并行的执行计划：

SQL> EXPLAIN SELECT /*+PARALLEL(4)*/ DEPARTMENT_ID, COUNT(*) FROM EMPLOYEES GROUP BY DEPARTMENT_ID;

1   #NSET2: [1, 1, 30] 
2     #PRJT2: [1, 1, 30]; exp_num(2), is_atom(FALSE) 
3       #HAGR2: [1, 1, 30]; grp_num(1), sfun_num(1); 
4       #LOCAL COLLECT: [1, 1, 30]; op_id(1) n_grp_by (0) n_cols(0) n_keys(0) for_sync(FALSE)
5           #HAGR2: [1, 1, 30]; grp_num(1), sfun_num(1); 
6             #CSCN2: [0, 3, 30]; INDEX33555497(EMPLOYEES)

不带并行的执行计划：

SQL> EXPLAIN SELECT DEPARTMENT_ID, COUNT(*) FROM EMPLOYEES GROUP BY DEPARTMENT_ID;

1   #NSET2: [1, 1, 30] 
2     #PRJT2: [1, 1, 30]; exp_num(2), is_atom(FALSE) 
3       #HAGR2: [1, 1, 30]; grp_num(1), sfun_num(1); 
4         #CSCN2: [0, 3, 30]; INDEX33555497(EMPLOYEES)

执行计划分析：观察带并行的执行计划中出现了#LOCAL COLLECT操作符，这是并行执行的明显标志。此操作符负责协调各并行线程并收集结果，是达梦数据库并行处理机制的核心组件。

5. 并行查询适用场景

5.1 适合并行的查询类型

大表全表扫描：对包含百万级以上记录的表执行全表扫描
复杂聚合操作：包含GROUP BY、聚合函数的复杂查询
多表连接：涉及多个大表的复杂连接操作
大量数据排序：需要对大量数据进行ORDER BY操作

5.2 不适合并行的查询类型

小表查询：数据量小于10万行的表通常不需要并行
高选择性索引查询：通过高效索引只访问少量数据的查询
OLTP事务处理：频繁的小批量事务操作
单行查询：通过主键或唯一索引获取单行数据

6. 并行度设置与性能优化

6.1 并行度设置原则

小型服务器（4核以下）：并行度 = CPU核心数
中型服务器（4-16核）：并行度 = CPU核心数 × 0.75
大型服务器（16核以上）：并行度 = CPU核心数 × 0.5

6.2 性能优化实例

聚合查询示例（500万行数据表）：

-- 不使用并行：执行时间15秒
SELECT region, product_category, SUM(sales_amount) 
FROM sales_data 
GROUP BY region, product_category;

-- 使用并行：执行时间2.5秒
SELECT /*+ PARALLEL(8) */ region, product_category, SUM(sales_amount) 
FROM sales_data 
GROUP BY region, product_category;

性能提升：6倍

6.3 最佳实践

选择适当的并行模式：手动并行模式(PARALLEL_POLICY=2)通常比自动并行更可控
合理设置并行度：根据系统资源和查询特性设置合适的并行度
适用场景识别：针对适合并行的查询类型有选择地应用并行技术
结合其他优化技术：并行查询与表分区、索引优化等技术结合使用效果更佳
常见问题排查：当并行设置未生效时，检查PARALLEL_POLICY参数设置和执行计划
达梦数据库的并行查询功能是提升大数据量处理性能的有力工具。通过合理配置并行参数和正确使用并行语法，可以充分发挥多核硬件优势，显著提升查询执行效率。

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