對於一個大的任務，一般的做法是利用一個進程，串行的執行，如果系統資源足夠，可以採用parallel技術，把一個大的任務分成若干個小的任務，同時啓用n個進程/線程，並行的處理這些小的任務，這些併發的進程稱爲並行執行服務器(parallel executeion server)，這些併發進程由一個稱爲併發協調進程的進程來管理。
啓用Parallel前的忠告：只有在需要處理一個很大的任務，如需要幾十分鐘，幾個小時的作業中，並且要有足夠的系統資源的情況下(這些資源包括cpu，內存，io),您才應該考慮使用parallel。否則，在一個多併發用戶下，系統本身資源負擔已經很大的情況下，啓用parallel，將會導致某一個會話試圖佔用了所有的資源，其他會話不得不去等待，從而導致系統系能反而下降的情況，一般情況下，oltp系統不要使用parallel，oltp系統中可以考慮去使用。
Parallel分類
l 並行查詢parallel query
l 並行dml parallel dml pdml
l 並行ddl parallel ddl pddl
一、 並行查詢
並行查詢允許將一個sql select語句劃分爲多個較小的查詢，每個部分的查詢併發地運行，然後將各個部分的結果組合起來，提供最終的結果，多用於全表掃描，索引全掃描等，大表的掃描和連接、創建大的索引、分區索引掃描、大批量插入更新和刪除
1. 啓用並行查詢
SQL> ALTER TABLE T1 PARALLEL;
告知oracle，對T1啓用parallel查詢，但並行度要參照系統的資源負載狀況來確定。
利用hints提示，啓用並行，同時也可以告知明確的並行度，否則oracle自行決定啓用的並行度，這些提示只對該sql語句有效。
SQL> select /*+ parallel(t1 8) */ count(*)from t1;
SQL> select degree from user_tables where table_name='T1';
DEGREE
--------------------
DEFAULT
並行度爲Default，其值由下面2個參數決定
SQL> show parameter cpu
NAME TYPE VALUE
----------------------------------------------- ------------------------------
cpu_count integer 2
parallel_threads_per_cpu integer 2
cpu_count表示cpu數
parallel_threads_per_cpu表示每個cpu允許的並行進程數
default情況下，並行數爲cpu_count*parallel_threads_per_cpu
2. 取消並行設置
SQL> alter table t1 noparallel;
SQL> select degree from user_tables wheretable_name='T1';
DEGREE
----------------------------------------
1
3. 數據字典視圖
v$px_session
sid：各個並行會話的sid
qcsid：query coordinator sid,查詢協調器sid
二、 並行dml
並行dml包括insert，update，delete，merge，在pdml期間，oracle可以使用多個並行執行服務器來執行insert，update，delete，merge，多個會話同時執行，同時每個會話(併發進程)都有自己的undo段，都是獨立的一個事務，這些事務要麼由pdml協調器進程提交，要麼都rollback。
在一個有充足I/o帶寬的多cpu主機中，對於大規模的dml，速度可能會有很大的提升，尤其是在大型的數據倉庫環境中。
並行dml需要顯示的啓用
SQL> alter session enable parallel dml;
Disable並行dml
SQL> alter session disable parallel dml;
三、 並行ddl
並行ddl提供了dba使用全部機器資源的能力，常用的pddl有
create table as select ……
create index
alter index rebuild
alter table move
alter table split
在這些sql語句後面加上parallel子句
例
SQL> alter table t1 move parallel;
Table altered
SQL> create index T1_IDX on T1 (OWNER,OBJECT_TYPE)
2 tablespace SYSTEM
3 parallel;
4 ；
1． 用途
強行啓用並行度來執行當前SQL。這個在Oracle 9i之後的版本可以使用，之前的版本現在沒有環境進行測試。也就是說，加上這個說明，可以強行啓用Oracle的多線程處理功能。舉例的話，就像電腦裝了多核的CPU，但大多情況下都不會完全多核同時啓用（2核以上的比較明顯），使用parallel說明，就會多核同時工作，來提高效率。
但本身啓動這個功能，也是要消耗資源與性能的。所有，一般都會在返回記錄數大於100萬時使用，效果也會比較明顯。
2． 語法
/*+parallel(table_short_name,cash_number)*/
這個可以加到insert、delete、update、select的後面來使用（和rule的用法差不多，有機會再分享rule的用法）
開啓parallel功能的語句是：
alter session enable parallel dml;
這個語句是DML語句哦，如果在程序中用，用execute的方法打開。
3． 實例說明
用ERP中的transaction來說明下吧。這個table記錄了所有的transaction，而且每天數據量也算相對比較大的（根據企業自身業務量而定）。假設我們現在要查看對比去年一年當中每月的進、銷情況，所以，一般都會寫成：
select to_char(transaction_date,'yyyymm') txn_month,
sum(
decode(
sign(transaction_quantity),1,transaction_quantity,0
)
) in_qty,
sum(
decode(
sign(transaction_quantity),-1,transaction_quantity,0
)
) out_qty
from mtl_material_transactions mmt
where transaction_date >= add_months(
to_date(
to_char(sysdate,'yyyy')||'0101','yyyymmdd'),
-12)
and transaction_date <= add_months(
to_date(
to_char(sysdate,'yyyy')||'1231','yyyymmdd'),
-12)
group by to_char(transaction_date,'yyyymm')
這個SQL執行起來，如果transaction_date上面有加index的話，效率還算過的去；但如果沒有加index的話，估計就會半個小時內都執行不出來。這是就可以在select 後面加上parallel說明。例如：
select /*+parallel(mmt,10)*/
to_char(transaction_date,'yyyymm') txn_month,
...
這樣的話，會大大提高執行效率。如果要將檢索出來的結果insert到另一個表tmp_count_tab的話，也可以寫成：
insert /*+parallel(t,10)*/
into tmp_count_tab
(
txn_month,
in_qty,
out_qty
)
select /*+parallel(mmt,10)*/
to_char(transaction_date,'yyyymm') txn_month,
...
插入的機制和檢索機制差不多，所以，在insert後面加parallel也會加速的。關於insert機制，這裏暫不說了。
Parallel後面的數字，越大，執行效率越高。不過，貌似跟server的配置還有oracle的配置有關，增大到一定值，效果就不明顯了。所以，一般用8,10,12,16的比較常見。我試過用30，發現和16的效果一樣。不過，數值越大，佔用的資源也會相對增大的。如果是在一些package、function or procedure中寫的話，還是不要寫那麼大，免得佔用太多資源被DBA開K。
4． Parallel也可以用於多表
多表的話，就是在第一後面，加入其他的就可以了。具體寫法如下：
/*+parallel(t,10) (b,10)*/
5． 小結
關於執行效率，建議還是多按照index的方法來提高效果。Oracle有自帶的explan road的方法，在執行之前，先看下執行計劃路線，對寫好的SQL tuned之後再執行。實在沒辦法了，再用parallel方法。Parallel比較邪惡，對開發者而言，不是好東西，會養成不好習慣，導致很多bad SQL不會暴漏，SQL Tuning的能力得不到提升。我有見過某些人create table後，從不create index或primary key，認爲寫SQL時加parallel就可以了。
（轉自：http://blog.csdn.net/jojo52013145/article/details/7460121 抱歉，原文無法查獲）