"陈焕生：深入理解Oracle的并行执行(四)\n深入解析Oracle数据库并行执行机制，特别是针对多表连接时的并行执行策略。本文通过一个三表连接的SQL示例，探讨了在连续Hash Join过程中，不同数据分发方式的影响，以及执行计划中可能存在的阻塞点。"
在Oracle数据库系统中，当涉及到多表连接的复杂查询时，如何高效地执行这些查询成为一个关键问题。本文作者陈焕生通过实例分析，展示了在并行执行环境下，如何处理三个表之间的连接操作。特别关注的是Hash Join操作，因为这种连接方式在大数据量处理时往往能提供较好的性能。
首先，文章指出，随着连接表数量的增加，数据分发的次数也会增多，这可能导致执行计划变得更加复杂。为确保并行执行的顺利进行，执行计划可能会引入阻塞点。在Hash Join操作中，这些阻塞点允许将符合连接条件的数据暂存到临时表，暂时停止数据的进一步分发，从而控制数据流，防止过度消耗内存。
在具体案例中，作者使用了一个包含三个表（part、customer和lineorder）的SQL查询，并通过提示（hint）强制优化器采用Broadcast分发方式进行两次Hash Join。Broadcast分发意味着较小的数据集会被复制到所有并行执行的进程，以减少数据传输的开销。在这种情况下，SQL查询的执行时间是42秒，dbtime（数据库工作时间）为2.6分钟，这意味着四个并行执行进程（PX进程）在大部分时间里保持活跃，接近理想的并行效率。
执行计划呈现出一个典型的右深树结构，这是处理星型模型查询时常见的模式。在这个计划中，生产者进程对两个维度表（part和customer）进行Broadcast分发，消费者进程接收数据后，为两次Hash Join的构建阶段准备数据。然后，消费者进程并行扫描事实表lineorder，对每条满足条件的记录进行Hash Join，并进行后续的聚合操作。
具体步骤如下：
1. 一个红色的PX进程作为生产者，将part表的数据广播给所有蓝色的消费者进程。
2. 另一个红色的PX进程将customer表的数据广播给相同的蓝色消费者进程。
3. 消费者进程并行处理lineorder表，对每条通过Hash Join的记录进行连续的Hash Join和聚合。
通过这种方式，Oracle的并行执行机制能够有效地处理复杂的多表连接查询，尤其是在大数据场景下，通过并行化和精心设计的执行计划，可以显著提高查询效率。然而，这也需要数据库管理员和开发人员深入理解并行执行的工作原理，以便优化查询性能和资源利用率。
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