前言
上三篇文章我们介绍了查看查询计划的方式，以及一些常用的连接运算符、联合运算符的优化技巧。
本篇我们分析SQL Server的并行运算，作为多核计算机盛行的今天，SQL Server也会适时调整自己的查询计划，来适应硬件资源的扩展，充分利用硬件资源，最大限度的提高性能。
闲言少叙，直接进入本篇的正题。
技术准备
同前几篇一样，基于SQL Server2008R2版本，利用微软的一个更简洁的案例库（Northwind）进行解析。
一、并行运算符
在我们日常所写的T-SQL语句，并不是所有的最优执行计划都是一样的，其最优的执行计划的形成需要多方面的评估才可以，大部分根据SQL Server本身所形成的统计信息，然后对形成的多个执行计划进行评估，进而选出最优的执行方式。
在SQL Server根据库内容形成的统计信息进行评估的同时，还要参照当前运行的硬件资源，有时候它认为最优的方案可能当前硬件资源不支持，比如：内存限制、CPU限制、IO瓶颈等，所以执行计划的优劣还要依赖于底层硬件。
当SQL Server发现某个处理的数据集比较大，耗费资源比较多时，但此时硬件存在多颗CPU时，SQL Server会尝试使用并行的方法，把数据集拆分成若干个，若干个线程同时处理，来提高整体效率。
在SQL Server中可以通过如下方法，设置SQL Server可用的CPU个数
默认SQL Server会自动选择CPU个数，当然不排除某些情况下，比如高并发的生产环境中，防止SQL Server独占所有CPU，所以提供了该配置的界面。
还有一个系统参数，就是我们熟知的MAXDOP参数，也可以更改此系统参数配置，该配置也可以控制每个运算符的并行数（记住：这里是每个运算符的，而非全部的），我们来查看该参数
这个并行运算符的设置数，指定的是每个运算符的最大并行数，所以有时候我们利用查看系统任务数的DMV视图sys.dm_os_tasks来查看，很可能看到大于并行度的线程数据量，也就是说线程数据可能超过并行度，原因就是两个运算符重新划分了数据，分配到不同的线程中。
这里如没特殊情况的话，建议采用默认设置最佳。
我们举一个分组的例子，来理解并行运算
采用并行运算出了提升性能还有如下几个优点：
下面我们来举个例子，详细的说明一下
并行计划一般应用于数据量比较大的表，小表采用串行的效率是最高的，所以这里我们新建一个测试的大表，然后插入部分测试数据，我们插入250000行，整体表超过6500页，脚本如下
--新建表，建立主键，形成聚集索引CREATE TABLE BigTable( [KEY] INT, DATA INT, PAD CHAR(200), CONSTRAINT [PK1] PRIMARY KEY ([KEY]))GO--批量插入测试数据250000行SET NOCOUNT ON DECLARE @i INTBEGIN TRAN SET @i=0 WHILE @i<250000 BEGIN INSERT BigTable VALUES(@i,@i,NULL) SET @i=@i+1 IF @i%1000=0 BEGIN COMMIT TRAN BEGIN TRAN ENDEND COMMIT TRANGO
我们来执行一个简单查询的脚本
SELECT [KEY],[DATA]FROM BigTable
这里对于这种查询脚本，没有任何筛选条件的情况下，没必要采用并行扫描，因为采用串行扫描的方式得到数据的速度反而比并行扫描获取的快，所以这里采用了clustered scan的方式，我们来加一个筛选条件看看
SELECT [KEY],[DATA]FROM BigTableWHERE DATA<1000
对于这个有筛选条件的T-SQL语句，这里SQL Server果断的采用的并行运算的方式，聚集索引也是并行扫描，因为我电脑为4个逻辑CPU(其实是2颗物理CPU，4线程)，所以这里使用的是4线程并行扫描四次表，每个线程扫描一部分数据，然后汇总。
这里总共用了4个线程，其中线程0为调度线程，负责调度所有的其它线程，所以它不执行扫描，而线程1到线程4执行了这1000行的扫描！当然这里数据量比较少，有的线程分配了0个任务，但是总得扫描次数为4次，所以这4个线程是并行的扫描了这个表。
可能上面获取的结果比较简单，有的线程任务还没有给分配满，我们来找一个相对稍复杂的语句
SELECT MIN([DATA])FROM BigTable
这个执行计划挺简单的，我们依次从右边向左分析，依次执行为：
4个并行聚集索引扫描——>4个线程并行获取出前当前线程的最小数——>执行4个最小数汇总——>执行流聚合获取出4个数中的最小值——>输出结果项。
然后4个线程，每个线程一个流聚合获取当前线程的最小数
然后，将这个四个最小值经过下一个“并行度”的运算符汇聚成一个表
然后下一个就是流聚合，从这个4行数据中获取出最小值，进行输出，关于流聚合我们上一篇文章中已经介绍
以上就一个一个标准的多线程并行运算的过程。
上面的过程中，因为我们使用的并行聚集索引扫描数据，4个线程基本上是平均分摊了任务量，也就是说每个线程扫描的数据量基本相等，下面我们将一个线程使其处于忙碌状态，看看SQL Server会不会将任务动态的平摊到其它几个不忙碌的线程上。
我们在来添加一个大数据量表，脚本如下
SELECT [KEY],[DATA],[PAD] INTO BigTable2FROM BigTable
我们来写一个大量语句的查询，使其占用一个线程，并且我们这里强制指定只用一个线程运行
SELECT MIN(B1.[KEY]+B2.[KEY]) FROM BigTable B1 CROSS JOIN BigTable2 B2OPTION(MAXDOP 1)
以上代码想跑出结果，就我这个电脑配置估计少说五分钟以上，并且我们还强行串行运算，速度可想而知，我们接着执行上面的获取最小值的语句，查看执行计划
SELECT MIN([DATA])FROM BigTable
我们在执行计划中，查看到了聚集索引扫描的线程数量
可以看到，线程1已经数量减少了近四分之的数据，并且从线程1到线程4，所扫描的数据量是依次增加的。
我们上面的语句很明确的指定了MAXDOP为1，理论上讲只可能会影响一个线程，为什么这几个线程都影响呢？其实这个原因很简单，我的电脑是物理CPU只有两核，所谓的线程数只是超线程，所以非传统意义上的真正的4核数，所以线程之间是互相影响的。
我们来看一个并行连接操作的例子，我们查看并行嵌套循环是怎样利用资源的
SELECT B1.[KEY],B1.DATA,B2.DATA FROM BigTable B1 JOIN BigTable2 B2ON B1.[KEY]=B2.[KEY]WHERE B1.DATA<100
上面的语句中，我们在BigTable中Key列存在聚集索引，而查询条件中DATA列不存在，所以这里肯定为聚集索引扫描，对数据进行查找
来看执行计划
我们依次来分析这个流程，结合文本的执行计划分析更为准确，从右边依次向左分析
第一步，就是利用全表通过聚集索引扫描获取出数据，因为这里采用的并行的聚集索引扫描，我们来看并行的线程数和扫描数
四个线程扫描，这里线程3获取出数据100行数据。
然后将这100行数据，重新分配线程，这里每个线程平均分配到25行数据
到此，我们要获取的结果已经均分成4个线程共同执行，每个线程分配了25行数据，下一步就是交给嵌套循环连接了，因为我们上面的语句中需要从BigTable2中获取数据行，所以这里选择了嵌套循环，依次扫描BigTable2获取数据。
关于嵌套循环连接运算符，可以参照我的第二篇文章。
我们知道这是外表的循环数，也就是说这里会有4个线程并行执行嵌套循环。如果每个线程均分25行，数据那么内部表就要执行
4*25=100次。
然后，执行完，嵌套扫描获取结果后，下一步就是，将各个线程执行的结果通过并行运算符汇总，然后输出
上述过程就是一个并行嵌套循环的执行流程。充分利用了四核的硬件资源。
参考文献
结语
此篇文章先到此吧，文章短一点，便于理解掌握，后续关于并行操作还有一部分内容，后续文章补充吧，本篇主要介绍了查询计划中的并行运算符，下一篇我们接着补充一部分SQL Server中的并行运算，然后分析下我们日常所写的增删改这些操作符的优化项，有兴趣可提前关注，关于SQL Server性能调优的内容涉及面很广，后续文章中依次展开分析。
有问题可以留言或者私信，随时恭候有兴趣的童鞋加入SQL SERVER的深入研究。共同学习，一起进步。
文章最后给出上一篇的连接
SQL Server调优系列基础篇
SQL Server调优系列基础篇（常用运算符总结）
SQL Server调优系列基础篇（联合运算符总结）
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