配置 max degree of parallelism 服务器配置选项
由于公司的业务在急速增长中，发现数据库服务器已经基本撑不住这么多并发。一方面，要求开发人员调整并发架构，利用缓存减少查询。一方面从数据库方面改善并发。数据库的并行度可设置如下：
1）cost threshold for parallelism：数据库引擎在编译的时候，预估执行计划的cost；若此cost消耗超过cost threshold for parallelism设置的值；sqlserver就会使用并行执行计划。
2）max degree of parallelism：并行执行计划最多能使用多少线程并行执行语句。默认值为0
在OLTP环境中，会存在大量的并发查询，因此会存在以下两种情况：
1）单个查询的并发过高，可能会导致等待并发同步的消耗
若SQL Server中有大量的CXPACKET等待类型，则可能由于是并发过高的原因，CXPACKET等待类型是由于等待一个或多个线程同步，而出现的等待类型。
然而并非说CXPACKET等待类型等待就是不好，我们只是需要减少此等待类型。具体查询如下
SELECT '查看百分比是否>10%,如果大于10%，考虑降低并行度' select cast([signal_wait_time_ms] as decimal(30,2))/[wait_time_ms] as [百分比],* from sys.dm_os_wait_stats (nolock) where [wait_time_ms]<>0 AND wait_type='CXPACKET'
2）单个查询的并发过高，占用大量cpu资源，导致其他线程无法使用
若有许多查询长期处于Runnable的状态，则可能是由于并发的影响，其他进程拿不到cpu执行。从而大量线程无法running。具体查询如下
SELECT '查看cpu任务' SELECT scheduler_id, current_tasks_count, runnable_tasks_count FROM sys.dm_os_schedulers (nolock) WHERE scheduler_id < 255
如何设置合理的并行度呢？
--配置最大并行度 sp_configure 'max degree of parallelism',1 go --使设置生效 Reconfigure go sp_configure 'cost threshold for parallelism',10--设置为10s go --使设置生效 Reconfigure go
1）在OLTP服务器环境中
a）对并发度要求高，对每个用户请求都要及时响应，一般建议将max degree of parallelism 设置为1；因此cost threshold for parallelism 的值没有作用，默认为5即可
b）对并发度要求不高，经常会有复杂查询的数据库，若cpu个数<8,一般建议将max degree of parallelism 设置为cpu数量;若cpu个数>=8建议将值设为8；cost threshold for parallelism 默认即可
2）在OLAP服务器环境中
由于查询均比较复杂，则可将max degree of parallelism 设置为0，同时如果考虑到等待消耗问题，则可以考虑将cost threshold for parallelism 的值设置为10，以降低并发执行的可能
3）在OLTP和OLAP混合环境中
a）对并发度要求高，则可以考虑将max degree of parallelism 设置为<=4，cost threshold for parallelism 值默认即可
b）对并发度要求不高，经常会有复杂查询的数据库，若cpu个数<8,一般建议将max degree of parallelism 设置为cpu数量;若cpu个数>=8建议将值设为8；cost threshold for parallelism 默认即可
OLAP和OLTP的 概念和区别
联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）主要是执行基本的、日常的事务处理，比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易。OLTP的特点一般有：
1.实时性要求高；
2.数据量不是很大；
3.交易一般是确定的，所以OLTP是对确定性的数据进行存取；(比如存取款都有一个特定的金额)
4.并发性要求高并且严格的要求事务的完整,安全性。(比如这种情况:有可能你和你的家人同时在不同的银行取同一个帐号的款)，
联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。典型的应用就是复杂的动态的报表系统。OLAP的特点一般有：
1.实时性要求不是很高，很多应用的顶多是每天更新一下数据；
2.数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大;
3.因为重点在于决策支持，所以查询一般是动态的，也就是说允许用户随时提出查询的要求。所以在OLAP中通过一个重要概念“维”来搭建一个动态查询的平台（或技术），供用户自己去决定需要知道什么信息。
以下是大致的区分：
OLTP OLAP
用户： 操作人员,低层管理人员 决策人员,高级管理人员
功能： 日常操作处理 分析决策
DB设计： 面向应用 面向主题
数据： 当前的,最新的细节的,二维的分立的 历史的,聚集的,多维的集成的, 统一的
存取： 读/写数十条记录 读上百万条记录
工作单位： 简单的事务 复杂的查询
用户数： 上千个 上百个
DB大小：100MB-GB 100GB-TB
这些概念（或技术）都是应用层面的，这个和用什么数据库系统是无关的。有兴趣的朋友如果愿意了解OLAP的具体应用而又不愿意花太大的力气，不妨到科研、教育、文化和卫生系统去看一看，他们那里一般都有一个叫做SPSS的统计分析软件，这是一个和SQLSERVER在同一层次上的世界级的、最权威的统计分析软件，其菜单上有一个“分析”项目，其下拉的第一个项目就是OLAP，当然也可以自己装一个试试。
OLTP与OLAP是两种很高级的应用，以上只是点到了一些最表面的东西，给大家一个抛砖引玉的作用。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行