默认不跨节点。Oracle RAC并行查询优先在本节点分配并行进程，因本地调度延迟低、避免跨实例传输；跨节点需对象启用PARALLEL属性且GCS/GES正常通信。
Oracle RAC中并行查询默认是否跨节点执行？
默认不跨节点。oracle rac的并行查询（parallel query）在未显式干预时，px coordinator 会优先将并行服务器进程（ora<em>p000</em>*）分配到本节点的实例上，即使其他节点空闲。这是因为本地调度延迟更低、内存访问更直接，且避免跨实例传输中间结果。
- 跨节点并行需满足两个前提：目标对象（表/分区）启用了
PARALLEL属性，且实例间通过Global Cache Service (GCS)和Global Enqueue Service (GES)正常通信 - 即使启用了并行，若查询涉及本地临时表、
NOLOGGING操作或某些隐式串行化操作（如DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS中的采样），仍可能退化为单节点执行 - 查看执行计划时，注意
IN-OUT列是否为PCWP（Parallel Combine with Parent）或PCWC（Parallel Combine with Child）——这些表明存在跨节点数据分发；若只有PQ（Parallel Query）而无PCW*，大概率未跨节点
如何强制并行查询跨RAC节点执行？
不能“强制”，但可通过资源与配置引导调度器向多节点分发：
- 在SQL中使用
/<em>+ PARALLEL(t, DOP) </em>/提示，并确保DOP大于单节点可用并行进程数（即大于PARALLEL_THREADS_PER_CPU × CPU_COUNT）；例如单节点最多支持16个并行进程，设DOP=24后，RAC会自动将剩余8个进程分配到其他节点 - 设置实例级参数
PARALLEL_FORCE_LOCAL = FALSE（默认值，无需修改），但必须确认PARALLEL_INSTANCE_GROUP未限制为单实例名（如设为'inst1'就会禁用跨节点） - 使用服务（Service）绑定多个实例，并让应用连接该服务；RAC服务的
LOAD_BALANCE = TRUE和FAILOVER_TYPE = SELECT可提升协调器初始分配的分散性 - 避免在SQL中混用
/<em>+ NO_PARALLEL </em>/或对象级ALTER TABLE t PARALLEL 1，这类设置会覆盖语句级提示
Parallel度（DOP）设太高反而拖慢查询？
会，尤其在RAC环境下放大争用风险：
- DOP超过系统总并行槽位（
PARALLEL_MAX_SERVERS）时，进程排队等待，出现大量PX Idle Wait或DFS lock handle等待事件 - 跨节点DOP过高会加剧全局缓存块传输（
gc cr block 2-way,gc current block busy），尤其当查询扫描同一张大表的不同分区但分区未按节点局部化分布时 - 实际有效DOP ≠ 请求DOP：Oracle会根据运行时资源动态降级（
downgraded），可在V$PQ_TQSTAT中查SERVER_TYPE和NUM_ROWS，对比各节点实际参与数 - 建议从
DOP = CPU_COUNT × 2起步，在RAC中再乘以活跃实例数（如2节点×8 CPU×2 = 32），然后观察V$SYSSTAT中parallel operations downgraded是否增长；若频繁降级，说明PARALLEL_MAX_SERVERS不足或I/O成为瓶颈
为什么有时加了PARALLEL提示也没触发并行？
常见原因不是语法错，而是隐式抑制：
- 表上定义了
PARALLEL 1或NOLOGGING但未启用并行DML（ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML对查询无效，但影响优化器路径选择） - 查询含不支持并行的操作：如
SELECT ... FOR UPDATE、CONNECT BY（12c前）、部分XML函数、或引用了PL/SQL函数（未声明DETERMINISTIC或PARALLEL_ENABLE） - 统计信息过期或缺失，导致优化器误判为小表，走索引快速全扫而非并行全表扫描；检查
DBA_TAB_STATISTICS.STALE_STATS = 'YES' - 使用了绑定变量且未启用自适应游标共享（ACS），第一次硬解析选了串行计划，后续复用；可查
V$SQL.IS_BIND_SENSITIVE和V$SQL.IS_SHAREABLE
RAC跨节点并行真正难控的不是怎么开，而是怎么稳——它高度依赖实时负载均衡、全局缓存效率和统计信息时效性。一个节点CPU跑满、另一个磁盘I/O卡住，DOP再高也只会把压力传导过去，而不是分摊掉。
