openGauss 中的并行查询限制：OLTP 场景下禁用并行与 OLAP 场景下调整的实践

1. 并行查询技术概述

在数据库领域，并行查询是一项能够显著提升查询性能的技术。openGauss作为一款企业级开源关系型数据库，提供了强大的并行查询能力。简单来说，并行查询就是将一个大任务拆分成多个小任务，由多个工作线程同时处理，最后将结果合并返回。

想象一下，你有一个大型超市，如果只有一个收银台，顾客排长队等待结账会很慢。但如果开放多个收银台并行工作，整体处理速度就会大幅提升。数据库的并行查询也是类似的道理。

openGauss的并行查询主要涉及以下几个关键参数：

max_active_statements: 控制最大活跃语句数
query_dop: 控制查询并行度
enable_parallel_query: 是否启用并行查询开关

-- 查看当前并行查询相关参数设置
SHOW max_active_statements;
SHOW query_dop;
SHOW enable_parallel_query;

2. OLTP场景下的并行查询限制

2.1 为什么OLTP需要禁用并行查询

OLTP(在线事务处理)场景的特点是短小精悍的事务，高并发，快速响应。在这种场景下使用并行查询往往会适得其反。原因主要有以下几点：

资源争用加剧：并行查询会消耗更多CPU、内存和IO资源，在高并发OLTP场景下容易导致资源耗尽
响应时间不稳定：并行查询的线程调度和结果合并会增加额外开销，对于简单查询反而可能变慢
事务隔离问题：并行处理可能增加锁冲突的概率，影响事务的隔离性

2.2 OLTP禁用并行的配置实践

在openGauss中，我们可以通过以下方式为OLTP应用禁用并行查询：

-- 为特定会话禁用并行查询
SET enable_parallel_query = off;

-- 为特定用户设置默认禁用并行查询
ALTER USER oltp_user SET enable_parallel_query TO off;

-- 在事务块中临时禁用并行查询
BEGIN;
SET LOCAL enable_parallel_query = off;
-- 执行OLTP事务操作
COMMIT;

2.3 OLTP禁用并行的真实案例

假设我们有一个电商平台的订单处理系统，主要处理大量的短事务：

-- 典型OLTP操作示例：下单处理
BEGIN;
-- 禁用当前事务的并行查询
SET LOCAL enable_parallel_query = off;

-- 1. 插入订单主表
INSERT INTO orders (order_id, user_id, amount, status) 
VALUES ('ORD20230001', 1001, 5999.00, 'pending');

-- 2. 插入订单明细
INSERT INTO order_items (order_id, product_id, quantity, price)
VALUES 
('ORD20230001', 'P1001', 1, 4999.00),
('ORD20230001', 'P1002', 2, 500.00);

-- 3. 更新库存
UPDATE products SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 'P1001';
UPDATE products SET stock = stock - 2 WHERE product_id = 'P1002';

-- 4. 更新用户积分
UPDATE users SET points = points + 60 WHERE user_id = 1001;
COMMIT;

在这个案例中，禁用并行查询可以确保每个事务快速完成，避免因并行处理导致的事务冲突和资源争用。

3. OLAP场景下的并行查询优化

3.1 OLAP场景特点与并行查询优势

OLAP(在线分析处理)场景与OLTP截然不同，它通常具有以下特点：

查询复杂，涉及大量数据扫描和聚合
并发量相对较低
响应时间要求不如OLTP严格
通常是大批量数据处理

在这种场景下，并行查询可以发挥巨大优势，通过多线程并行扫描和计算，显著缩短查询响应时间。

3.2 OLAP并行查询调优参数

openGauss提供了多个参数来优化OLAP场景的并行查询：

-- 设置全局并行度(建议设置为CPU核数的1/2到2/3)
ALTER SYSTEM SET query_dop = 8;

-- 为特定查询设置并行度(优先级高于全局设置)
SELECT /*+ parallel(4) */ COUNT(*) FROM large_table WHERE create_date > '2023-01-01';

-- 启用并行查询
ALTER SYSTEM SET enable_parallel_query = on;

3.3 OLAP并行查询优化案例

假设我们有一个数据仓库，存储了5年的销售数据，需要进行复杂的分析查询：

-- 复杂分析查询示例：按年月统计各地区销售情况
EXPLAIN (VERBOSE, COSTS)
SELECT 
    region,
    EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
    EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS user_count,
    SUM(amount) AS total_amount,
    AVG(amount) AS avg_amount
FROM sales_orders
WHERE order_date BETWEEN '2018-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY region, EXTRACT(YEAR FROM order_date), EXTRACT(MONTH FROM order_date)
ORDER BY region, year, month;

在没有并行查询的情况下，这个查询可能需要几分钟才能完成。通过合理设置并行度，我们可以显著提升性能：

-- 使用并行查询优化后的版本
SELECT /*+ parallel(8) */ 
    region,
    EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
    EXTRACT(MONTH FROM order_date) AS month,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS user_count,
    SUM(amount) AS total_amount,
    AVG(amount) AS avg_amount
FROM sales_orders
WHERE order_date BETWEEN '2018-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY region, EXTRACT(YEAR FROM order_date), EXTRACT(MONTH FROM order_date)
ORDER BY region, year, month;

3.4 并行查询与分区表的结合使用

在OLAP场景中，分区表与并行查询是绝佳组合。我们可以通过以下示例展示如何结合使用：

-- 创建按时间范围分区的销售表
CREATE TABLE sales_orders_partitioned (
    order_id VARCHAR(32),
    user_id INT,
    region VARCHAR(20),
    product_id VARCHAR(20),
    amount NUMERIC(12,2),
    order_date TIMESTAMP
) PARTITION BY RANGE (order_date)
(
    PARTITION p2018 VALUES LESS THAN ('2019-01-01'),
    PARTITION p2019 VALUES LESS THAN ('2020-01-01'),
    PARTITION p2020 VALUES LESS THAN ('2021-01-01'),
    PARTITION p2021 VALUES LESS THAN ('2022-01-01'),
    PARTITION p2022 VALUES LESS THAN ('2023-01-01'),
    PARTITION p2023 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'),
    PARTITION pmax VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

-- 并行查询与分区剪枝结合的高效查询
SELECT /*+ parallel(6) */ 
    region,
    EXTRACT(YEAR FROM order_date) AS year,
    COUNT(*) AS order_count
FROM sales_orders_partitioned
WHERE order_date BETWEEN '2021-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY region, EXTRACT(YEAR FROM order_date);

在这个例子中，openGauss会同时利用分区剪枝(只扫描相关分区)和并行查询(每个分区内部并行处理)来最大化查询性能。

4. 并行查询的注意事项与最佳实践

4.1 并行查询的资源管理

并行查询虽然强大，但需要谨慎管理资源：

CPU资源：并行度不应超过CPU核心数，通常建议设置为CPU核数的50-75%
内存资源：并行查询会消耗更多内存，需确保work_mem参数设置合理
IO带宽：大量并行扫描可能造成IO瓶颈，需考虑存储性能

-- 监控并行查询资源使用
SELECT pid, query, query_dop, state 
FROM pg_stat_activity 
WHERE query_dop > 1;

-- 调整工作内存以防止并行查询内存溢出
ALTER SYSTEM SET work_mem = '64MB';

4.2 并行查询的适用场景判断

不是所有查询都适合并行化，以下情况通常能获得较好的并行加速效果：

大表全表扫描
需要处理大量数据的聚合操作
多表连接且连接条件选择性高
排序操作涉及大量数据

而以下情况并行效果可能不明显：

点查询(通过索引直接定位少量数据)
非常简单的查询
已经高度优化的查询

4.3 并行查询的常见陷阱

并行度设置过高：导致资源争用和性能下降
小查询并行化：并行开销可能超过收益
并行查询导致计划不稳定：相同的查询有时快有时慢
并行查询与事务隔离级别冲突：某些隔离级别下可能出现不一致

-- 不恰当的并行查询示例：小表全扫描
-- 这个查询数据量很小，并行化反而更慢
SELECT /*+ parallel(4) */ * FROM small_table WHERE status = 'active';

-- 更好的方式是让优化器自行决定
SELECT * FROM small_table WHERE status = 'active';

5. 总结与建议

openGauss的并行查询是一项强大的性能优化技术，但必须根据应用场景合理使用。通过本文的分析和实践示例，我们可以得出以下结论：

OLTP场景：建议禁用并行查询，优先保证事务的响应时间和并发能力
OLAP场景：合理配置并行查询可以显著提升复杂查询性能
混合场景：可以通过会话级或用户级参数为不同负载设置不同的并行策略

实际应用中，建议：

为OLTP和OLAP使用不同的数据库用户或连接池
通过测试确定最佳并行度，不要盲目设置高并行度
定期监控并行查询的资源使用情况
结合分区、索引等其他优化技术使用

最后，记住并行查询不是银弹，它只是众多优化手段中的一种。合理的数据库设计、索引策略和SQL优化往往比单纯依赖并行查询更能带来稳定的性能提升。

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