如何使用查询并行性来提高性能？

查询并行性通过将数据库操作（例如表扫描、连接、排序）分解为可并发执行的独立子任务，来利用多核系统。这显著减少了涉及大型数据集的复杂查询的执行时间，尤其在联机分析处理（OLAP）系统和数据仓库场景中，其中分析查询占主导地位。 有效的实现依赖于工作负载分区（例如对表数据进行哈希/范围分区）、分配工作线程以及通过调度器协调执行。核心原则包括任务独立性、均衡的工作负载分配和同步的结果组合。其影响深远，能够实现与可用内核和I/O带宽成比例的可扩展处理加速，彻底改变了大规模分析。关键考虑因素包括管理资源开销和事务隔离级别。 使用数据库设置启用并行性（例如SQL Server中的`max degree of parallelism`，Oracle中的`PARALLEL`提示）。为可并行化的运算符（分区数据上的扫描、连接、聚合）设计查询。确保优化的分区键和充足的硬件资源（CPU、内存、I/O）。典型步骤包括：分析查询计划以寻找并行机会、配置系统参数、在有益处的地方定义表分区，以及在计划解释输出中验证并行执行。这通过从海量数据中更快地获取洞察，为报告、BI和决策支持带来了实质性的业务价值，不过小型查询通常按顺序运行以避免开销。