什么是并行查询执行，以及应该在何时使用它？

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　　并行查询执行是指一种数据库优化技术，即将单个查询分解为多个子任务，这些子任务在不同的CPU核心、处理器或服务器上并发处理。其核心目的是通过利用并行处理硬件，显著减少执行复杂或数据密集型查询所需的时间。这种方法在需要高性能分析处理的场景中至关重要，例如数据仓库和商业智能领域，在这些场景中，查询通常会扫描海量数据集、执行复杂的连接操作或大型聚合运算。

　　推荐的实时数据仓库解决方案数据库关键原理包括拆分查询工作负载。数据库引擎识别查询计划中可独立执行的部分，对涉及的数据进行分区（例如按表块范围、哈希值或轮询方式），并将这些任务分配给可用的处理器。核心功能包括并行扫描、连接、排序和聚合。有效使用需要充足的硬件资源（CPU、I/O带宽、内存）和可扩展的存储。虽然对于合适的工作负载，它能显著改善查询响应时间，但其实现由数据库引擎透明管理，会根据系统负载和资源可用性自动决定并行度。这提高了分析系统的吞吐量。

　　并行查询执行主要应用于针对大型数据集的资源密集型、读取导向的分析查询。其主要价值在于大幅减少执行时间，支持对大量历史数据或聚合数据进行近实时决策。可将其用于复杂报告生成、大规模数据分析以及ETL流程中的转换步骤，尤其适用于专用数据仓库或OLAP系统。当顺序执行速度过慢、硬件资源未被充分利用且工作负载能从并行处理开销中获益时，应考虑使用它。然而，对于小型数据集或OLTP事务，由于可能存在协调开销，其益处较小。