--- title: "启用和关闭并行查询 | OceanBase 文档中心" description: 启用和关闭并行查询 本文主要通过具体示例介绍 OceanBase 数据库如何启用分区表并行查询、非分区表并行查询、多表并行查询和关闭并行查询，以及并行执行相关的系统视图。 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，并行度 DOP 值由系统默认指定为 1。 如下例所示，… image: https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*OSPzQ6GUQF4AAAAAQHAAAAgAeiGDAQ/original --- 切换语言 - 中文站 - 简体中文 - International - English - 日本站 - 日本語 文档反馈![](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*P8CuR4UJ_FkAAAAAAAAAAAAADiGDAQ/original) OceanBase 数据库分布式版 - V 4.0.0 社区版 # 启用和关闭并行查询 更新时间：2026-06-22 13:53:16 [编辑](https://github.com/oceanbase/oceanbase-doc/edit/V4.0.0/zh-CN/700.reference/100.oceanbase-database-concepts/700.user-interface-and-query-language/100.SQL/500.distributed-execution-plan-2/300.enable-and-disable-parallel-query.md) 本文主要通过具体示例介绍 OceanBase 数据库如何启用分区表并行查询、非分区表并行查询、多表并行查询和关闭并行查询，以及并行执行相关的系统视图。 ## 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，并行度 DOP 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。通过执行计划可以看出，分区表默认的并行查询的 `dop` 值为 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。 ```sql obclient> CREATE TABLE PTABLE(c1 INT , c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 16; Query OK, 0 rows affected obclient> EXPLAIN SELECT * FROM ptable\G Query Plan: ====================================================== |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | ------------------------------------------------------ |0 |PX COORDINATOR | |1600000 |737992| |1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10000|1600000 |618888| |2 | PX PARTITION ITERATOR| |1600000 |618888| |3 | TABLE SCAN |ptable |1600000 |618888| ====================================================== Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([INTERNAL_FUNCTION(ptable.c1, ptable.c2)]), filter(nil) 1 - output([INTERNAL_FUNCTION(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]) ``` 针对分区表，通过添加 `PARALLEL` Hint 启动并行查询，并指定 `dop` 值，通过 `EXPLAIN` 命令查看生成的执行计划。 ```sql obclient> EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(8) */ * FROM ptable\G Query Plan: ================================================== |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | -------------------------------------------------- |0 |PX COORDINATOR | |1600000 |737992| |1 | EXCHANGE OUT DISTR|:EX10000|1600000 |618888| |2 | PX BLOCK ITERATOR| |1600000 |618888| |3 | TABLE SCAN |ptable |1600000 |618888| ================================================== Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([INTERNAL_FUNCTION(ptable.c1, ptable.c2)]), filter(nil) 1 - output([INTERNAL_FUNCTION(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` 值为 8。如果查询分区所在的 OBServer 的个数小于等于 `dop` 值，那么工作线程（总个数等于 `dop` 值）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` 值，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` 值。 例如，当 `dop` 值为 8 时，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`。 ```sql 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) ``` 通过执行计划可以看出，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。 ```sql obclient> EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(8) */ * FROM ptable WHERE c1 = 1\G Query Plan: ================================================ |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST| ------------------------------------------------ |0 |PX COORDINATOR | |990 |457 | |1 | EXCHANGE OUT DISTR|:EX10000|990 |383 | |2 | PX BLOCK ITERATOR| |990 |383 | |3 | TABLE SCAN |ptable |990 |383 | ================================================ Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([INTERNAL_FUNCTION(ptable.c1, ptable.c2)]), filter(nil) 1 - output([INTERNAL_FUNCTION(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(p1) ``` > **说明** > > > > 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 值大于等于 2。 如果 DOP 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。 ```sql obclient> CREATE TABLE stable(c1 INT, c2 INT); Query OK, 0 rows affected 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` 值（大于等于 2），通过 `EXPLAIN` 命令查看生成的执行计划。 ```sql obclient> EXPLAIN SELECT /*+ PARALLEL(4)*/ * FROM stable\G Query Plan: ================================================= |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | ------------------------------------------------- |0 |PX COORDINATOR | |100000 |46125| |1 | EXCHANGE OUT DISTR|:EX10000|100000 |38681| |2 | PX BLOCK ITERATOR| |100000 |38681| |3 | TABLE SCAN |stable |100000 |38681| ================================================= Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([INTERNAL_FUNCTION(stable.c1, stable.c2)]), filter(nil) 1 - output([INTERNAL_FUNCTION(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。对于多表的场景，如果查询的分区数都大于 1，每张表都会采用并行查询。 如下例所示，首先创建两张分区表 `p1table` 和 `p2table`。 ```sql obclient> CREATE TABLE p1table(c1 INT ,c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 2; Query OK, 0 rows affected obclient> CREATE TABLE p2table(c1 INT ,c2 INT) PARTITION BY HASH(c1) PARTITIONS 4; Query OK, 0 rows affected ``` 查询 `p1table` 与 `p2table` 的 `JOIN` 结果，`JOIN` 条件是 `p1table.c1=p2table.c2`，所得执行计划如下所示。 ```sql *************************** 1. row *************************** Query Plan: =============================================================== |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | --------------------------------------------------------------- |0 |PX COORDINATOR | |784080000|295962589| |1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10001|784080000|179228805| |2 | HASH JOIN | |784080000|179228805| |3 | PX PARTITION ITERATOR | |200000 |77361 | |4 | TABLE SCAN |p1 |200000 |77361 | |5 | EXCHANGE IN DISTR | |400000 |184498 | |6 | EXCHANGE OUT DISTR (PKEY)|:EX10000|400000 |154722 | |7 | PX PARTITION ITERATOR | |400000 |154722 | |8 | TABLE SCAN |p2 |400000 |154722 | =============================================================== Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([INTERNAL_FUNCTION(p1.c1, p1.c2, p2.c1, p2.c2)]), filter(nil) 1 - output([INTERNAL_FUNCTION(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), access([p1.c1], [p1.c2]), partitions(p[0-1]) 5 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil) 6 - (#keys=1, [p2.c2]), output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), dop=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` 值为 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： ```sql 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 |PX COORDINATOR | |1940598 |1394266| |1 | EXCHANGE OUT DISTR |:EX10001|1940598 |1105349| |2 | MERGE JOIN | |1940598 |1105349| |3 | SORT | |200000 |657776 | |4 | PX PARTITION ITERATOR | |200000 |77361 | |5 | TABLE SCAN |p1 |200000 |77361 | |6 | SORT | |990 |2092 | |7 | EXCHANGE IN DISTR | |990 |457 | |8 | EXCHANGE OUT DISTR (PKEY)|:EX10000|990 |383 | |9 | TABLE SCAN |p2 |990 |383 | ============================================================== Outputs & filters: ------------------------------------- 0 - output([INTERNAL_FUNCTION(p1.c1, p1.c2, p2.c1, p2.c2)]), filter(nil) 1 - output([INTERNAL_FUNCTION(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), sort_keys([p1.c1, ASC]), local merge sort 4 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil) 5 - output([p1.c1], [p1.c2]), filter(nil), access([p1.c1], [p1.c2]), partitions(p[0-1]) 6 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), sort_keys([p2.c2, ASC]) 7 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil) 8 - (#keys=1, [p2.c2]), output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), is_single, dop=1 9 - output([p2.c1], [p2.c2]), filter(nil), access([p2.c1], [p2.c2]), partitions(p1) 1 row in set ``` 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。 ## 并行执行相关的系统视图 OceanBase 数据库提供了系统视图 `GV$OB_SQL_AUDIT/V$OB_SQL_AUDIT` 来查看并行执行的运行状态以及一些统计信息。 `GV$OB_SQL_AUDIT/V$OB_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$OB_SQL_AUDIT](https://www.oceanbase.com/docs/community-observer-cn-10000000000900830)。 上一篇 下一篇 ![有帮助](https://gw.alipayobjects.com/mdn/ob_asset/afts/img/A*y6ocSqN8cqsAAAAAAAAAAAAAARQnAQ)![无帮助](https://gw.alipayobjects.com/mdn/ob_asset/afts/img/A*BG9IQJyLHF8AAAAAAAAAAAAAARQnAQ)![反馈](https://gw.alipayobjects.com/mdn/ob_asset/afts/img/A*eTWdQKCRKHwAAAAAAAAAAAAAARQnAQ)[AI](https://www.oceanbase.com/obi) 咨询热线