Oracle数据库的并行操作特性是提高性能的关键工具，尤其对于处理大数据量和复杂查询时。并行查询（Parallel Query）是这一特性的核心组成部分，它允许数据库系统利用多个操作系统级别的Server Process同时处理SQL查询，从而显著缩短执行时间。在OLAP（在线分析处理）和数据仓库环境中，这种技术尤其常见。
在决定是否使用并行查询之前，需要考虑两个重要因素。首先是任务的规模，即任务是否足够大以值得采取并行处理。通常，只有那些运行时间较长（如几分钟或几小时）的查询才适合并行处理。需要确保系统有足够的闲置资源，包括CPU和内存。如果系统经常处于高负载状态，强行并行可能会导致资源争用，反而降低整体性能。
环境准备是实施并行查询的重要步骤。在本例中，选择了Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0作为实验平台，数据表T包含超过一百万条记录。为了评估并行查询的效果，首先执行了一个非并行的查询，通过`v$sqlarea`和`dbms_xplan.display_cursor`收集和分析查询计划。
在Oracle中，可以通过设置`PARALLEL`选项来启用并行查询。例如，可以使用`SELECT /*+ PARALLEL(t, d) */`来指定表`t`的并行度为`d`。并行度是决定查询如何分割以及多少个进程参与处理的关键参数。较高的并行度可以更快地完成查询，但同时也可能增加资源消耗和潜在的竞态条件。
并行查询的工作原理是将大的查询任务分解成多个较小的子任务，这些子任务由并行服务器进程（PX Server Processes）并发执行。每个进程处理一部分数据，然后将结果合并以得到最终答案。Oracle会自动管理这些进程，包括任务分配、结果整合和错误处理。
除了并行查询，Oracle还支持其他类型的并行操作，如并行DML（Parallel DML），用于加速插入、更新和删除操作；并行DDL（Parallel DDL），用于快速创建大表或重建索引；并行恢复（Parallel Recovery），在数据库恢复过程中缩短恢复时间；以及过程代码并行化（Procedural Parallel），允许存储过程和函数的并行执行。
在实际应用中，合理配置并行度、监控资源使用和调整并行策略是优化性能的关键。这可能涉及调整数据库的初始化参数，如`PARALLEL_DEGREE_POLICY`（控制并行度自动调整策略）、`MAX_PARALLELISM`（限制最大并行度）等。同时，还需要密切关注系统的负载和性能指标，以确保并行操作带来的收益大于其潜在的负面影响。
Oracle的并行操作特性提供了强大的性能提升手段，但正确使用和配置至关重要。通过并行查询，可以有效地处理大规模数据，缩短查询时间，但需谨慎评估和规划，以防止资源过度消耗和潜在的性能问题。
