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在《深入解析SQL Server并行執(zhí)行原理及實踐（上）》談完并行執(zhí)行的原理，咱們再來談談優(yōu)化，到底并行執(zhí)行能給我們帶來哪些好處，我們又應該注意什么呢，下面展開。
Amdahl’s Law
再談并行優(yōu)化前我想有必要談談阿姆達爾定律，可惜老爺子去年已經駕鶴先去了。

其中 P：可以并行的百分比
N：算法并行計算使用的“CPU”
這里我們舉個簡單的例子，我們來做一份大餐，如圖1-1所示：

圖1-1
土豆泥，荷蘭豆，雞排還有整體組合各需十分鐘。在這里前三個食材是可以共同執(zhí)行的，也就是說4個步驟中3步可并行 P=3/4，其中3個食材可同時加工N=3，則根據公式S(N)=1/(1-0 。75)+0 。75/3 =2這個操作整體相比完全串行可提升200%即做這個大餐的時間由40分鐘，縮短到20分鐘。
這里實際引申出一個事實，整體的操作時間和整體事務中串行的比例多少有很大關聯，這個引申到我們的并行調優(yōu)中，并行可以改進查詢，但受串行部分影響也是很大的，同時也告之我們沒有必要過度串行優(yōu)化，還是做大餐，即便并行可做的越來越多，但改進的效果卻越發(fā)不明顯，過度無謂的優(yōu)化我們是應該避免的，如圖1-2：

圖1-2
SQL Server中禁止并行的一些操作
上面我們了解了并行的操作性，但在SQL Server并不是所有操作都可以并行的，有些操作符會導致整個執(zhí)行計劃無法并行，而有些會使得某些分支(branch)無法并行，下面羅列出相關的操作符對并行的影響，這些感興趣的朋友可以自行測試。
執(zhí)行計劃禁止并行
T-SQL scalar functions
更新表變量數據
訪問系統(tǒng)表
動態(tài)游標
Branche不能并型
TOP（global）
2012以前窗口函數(Row_Number)
Multi -Statement Function
Backward scan
CTE遞歸
并行執(zhí)行的優(yōu)點
說了一些限制，我們再來簡單說下優(yōu)點，要不開此文章的意義何在。實際上在上半部分文章中大家可能已經感受到它的優(yōu)點了，這里再簡單總結下。實際上在并行中，計算工作是均勻的分配在參與并行的threads中，所有的threads同時工作，無先后之分。某些操作中threads自身的工作完成后還會協助threads工作，雖然會有短暫的CXPACKET等待(數據分布，預估等問題)但基本可以解決或是緩解。
執(zhí)行時分支(Branchs)間有時可以是無順序的，更好地增加了并行。
針對CPU-Bound的操作，SQL Server可以說時隨著CPU(并行度)的增加，性能也基本是線性增加的。
并行相關的設置
SQL Server中有并行相關的一些設置，主要有兩個：并行閾值及最大并行度。
并行閾值：上篇已經提到過，查詢子樹大小觸發(fā)并行的條件，此值的設定仁者見仁智者見智了，一般設定為實例執(zhí)行計劃編譯的平均查詢子樹大小上下幅度不超過20%
最大并行度：查詢中的操作符可同時采用的線程數。這個值便隨著NUMA的誕生應尤為注意，早在SQL 2005研發(fā)階段，NUMA開始出現，而SQL 2005也提供了支持，但程度有限，隨著SQLOS的進一步演化在SQL2008時對其支持已經很不錯了，這里有大家都知道的NUMA架構下的foreign memory問題，實際上SQL Server在采用并行時會試圖將并行的線程都集中在某個NUMA節(jié)點下，所以我們在配置初始參數時并行度最好控制在某個NUMA節(jié)點的核數內，而且最好是偶數，這里面涉及到很多SQLOS的知識，限于篇幅就不深入了。