在步骤中的每一个进程都有相同数量的工作要做时，并行处理的效果最好。如果一个伺服进程比另一个进程有更多的工作要做，“空闲”进程将要等待“繁忙”进程，而且我们不会获得与为该SQL工作的进程数量相应的性能提升。

　　Oracle采用的大部分算法都是为达成均衡的数据分配而设计的，这些算法包括“HASH”，“ROUND ROBIN”和“RANDOM”分布机制。然而，当执行排序操作时，Oracle不能使用这些随机的或者伪随机的机制。相反，Oracle必须基于排序字段列分配数据给伺服进程。我们在图12-2中看到的例子，一个并行进程提取从A到K的行，给一个伺服进程来排序，从L到Z行给了另一个进程。

　　如果在排序列的数据分配非常不平衡，这种分配可能就是不均衡的。例如，请看下面这个简单的查询：

　　在前面的步骤五，Oracle从一组伺服进程到另一组分配数据，基于排序列包含的值范围进行。如果数据分布良好，一切就都很好。然而，如果数据分配严重倾斜(可能我们的数据中有数量特别大的Smiths和Zhangs)，对伺服进程的数据分布可能就不均衡了。例如，下面的“V$PQ_TQSTAT”输出展示了这样一种不平衡分布，一个伺服进程分配的数据是另一个的两倍(我故意倾斜分布客户姓氏来做到这一点的)：

　　不幸的是，对于这种数据分布倾斜我们可能也无能为力。Oracle在并行伺服进程之间分配数据行时，似乎没有把数据平行分布考虑进来。如果行分布看起来特别的不平衡，你可以考虑改变DOP或者审查该SQL是否真的适合并行处理。

　　有效的并行机制依赖于跨并行伺服进程均衡的处理分布。“V$PQ_TQSTAT”使你可以计算跨并行伺服进程的负责均衡效率。