一、简单介绍OLTP和OLAP系统的特点小结
答：OLTP和OLAP是我们大家在日常生产库中最常用到的2种系统，简单的说OLTP是基于多事务短时间片的系统，内存的效率决定了数据库的效率。
OLAP是基于大数据集长时间片的系统，SQL执行效率决定了数据库的效率。因此说“并行parallel”技术属于OLAP系统范畴
二、并行技术实现机制和场合
答：并行是相对于串行而言的，一个大的数据块分割成n个小的数据块，同时启动n个进程分别处理n个数据块，最后由并行协调器coordinater整合结果返回给用户。实际上在一个并行执行的过程中还存在着并行进程之间的通信问题（并行间的交互操作）。上面也说过并行是属于大数据处理的技术适合OLAP，并不适合OLTP，因为OLTP系统中的sql执行效率通常都是非常高的。
三、测试并行技术在实际中的应用和规则
（1)在有索引的表leo_t上使用并行技术，但没有起作用的情况
创建一张表
LS@LEO> create table leo_t as select rownum id ,object_name,object_type from dba_objects;
在表id列上创建索引
LS@LEO> create index leo_t_idx on leo_t(id);
收集表leo_t统计信息
LS@LEO> execute dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'LS',tabname=>'LEO_T',method_opt=>'for all indexed columns size
2',cascade=>TRUE);
为表启动4个并行度
LS@LEO> alter table leo_t parallel 4;
启动执行计划
LS@LEO> set autotrace trace explain stat
LS@LEO> select * from leo_t where id=100; 使用索引检索的数据，并没有启动并行
Execution Plan 执行计划
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Plan hash value: 2049660393
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| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 28 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| LEO_T | 1 | 28 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | LEO_T_IDX | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
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Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("ID"=100)
Statistics 统计信息
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1 recursive calls
0 db block gets
4 consistent gets 4次一致性读，即处理4个数据块
0 physical reads
0 redo size
544 bytes sent via SQL*Net to client
381 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
说明：我们在这个表上启动了并行但没有起作用是因为CBO优化器使用了B-tree索引来检索的数据直接就定位到rowid（B-tree索引特点适合重复率比较低的字段），所以才发生了4个一致性读，发现使用索引效率非常高，资源代价比较小没有使用并行的必要了。
（2)读懂一个并行执行计划
LS@LEO> select object_type,count(*) from leo_t group by object_type; 对象类型分组统计
35 rows selected.
Execution Plan 并行执行计划
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Plan hash value: 852105030
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