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各个数据库之间的关系
各个数据库之间存在着多种不同类型的关系，这些关系可以根据它们之间的交互方式和相互影响来进行分类和描述。
以下是一些常见的数据库之间的关系：
1. 并行关系，在并行关系中，多个数据库实例同时运行，并且彼此之间相互独立。
这种关系通常用于分布式系统中，每个数据库实例都负责处理自己的数据和请求，从而提高整体系统的性能和容错能力。
2. 主从关系，在主从关系中，有一个主数据库实例负责处理所有的写操作，并将这些变更同步到一个或多个从数据库实例中。
从数据库实例通常用于处理读操作，从而分担主数据库的负载，并提供数据备份和冗余。
3. 对等关系，对等关系也被称为点对点关系，其中多个数据库实例之间相互连接，并且彼此之间没有明显的主从关系。
对等关系通常用于构建分布式数据库系统，其中每个节点都可以直接与其他节点通信和交换数据。
4. 嵌套关系，在嵌套关系中，一个数据库实例可以包含另一个数据库实例，从而形成一种层次结构。
这种关系通常用于构建多级权限和数据访问控制系统，其中每个数据库实例都可以独立管理自己的子数据库。
5. 关联关系，在关联关系中，多个数据库实例之间通过共享数据或者引用外部数据建立联系。
这种关系通常用于构建数据仓库和数据集成系统，其中不同的数据库实例可以共享和访问相同的数据集合。
总的来说，数据库之间的关系是多种多样的，可以根据它们的交互方式和相互影响来进行分类和描述。
这些关系在构建分布式系统、数据集成和数据管理方面都具有重要的作用，对于理解和设计复杂的数据库系统至关重要。
数据库并行处理技术的设计与实现随着数据量的不断增加和业务需求的不断普及，数据库的性能和效率成为了企业和组织关注的焦点。
为了提高数据库的处理速度和性能，数据库并行处理技术应运而生。
本文将探讨数据库并行处理技术的设计与实现，包括并行查询、并行插入和更新、并行删除等方面。
首先，我们将讨论并行查询的设计与实现。
并行查询是通过同时执行多个查询操作，从而加快查询速度的一种处理技术。
在设计并行查询时，我们需要考虑以下几点。
首先，根据业务需求和数据库结构，将查询任务进行分解，确定相互独立的子查询，以便同时执行。
其次，在执行子查询时，需要将数据分发到不同的处理节点，进行并行处理，并最后将结果合并。
为了保证数据的一致性，还需要在多个节点之间进行通信和同步操作。
在并行查询的实现方面，我们需要考虑并行度、负载均衡和数据分片等问题。
并行度是指同一时间内同时执行的查询任务的数量。
较高的并行度可以提高查询的效率，但同时也会增加系统的开销。
负载均衡是指将查询任务分发到各个处理节点上，保证每个节点的负载均衡，以避免出现性能瓶颈。
数据分片是将数据按照某种规则或算法分割成多个子集，使得每个子集都可以并行处理，提高查询的效率。
接下来，我们将讨论并行插入和更新的设计与实现。
并行插入和更新是通过同时执行多个插入和更新操作，从而提高数据库的插入和更新性能。
在设计并行插入和更新时，我们需要考虑以下几点。
首先，根据业务需求和数据分布情况，确定需要并行处理的插入和更新操作。
其次，在执行插入和更新操作时，需要将数据合理地分发到不同的处理节点，并行执行。
为了保证数据的一致性，可以采用乐观并发控制或悲观并发控制等机制，进行冲突检测和冲突解决。
在并行插入和更新的实现方面，我们需要考虑数据的分发和并行执行的问题。
数据的分发是将插入和更新的数据分发到不同的处理节点上，以便并行执行。
分发的策略可以根据数据的分布情况和节点的负载情况动态地调整，以保证数据的平衡分布和负载均衡。
数据库系统中的并行查询与并行执行在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的关键资源，为了高效地处理和分析大量的数据，数据库系统中的并行查询与并行执行技术应运而生。
并行查询和并行执行的目标是通过同时利用多个处理器或计算机来提高查询的性能和吞吐量。
首先，我们来了解一下并行查询和并行执行的基本概念。
并行查询是指将一个大的查询任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多个处理器或计算机进行并行处理。
而并行执行则是指在执行查询过程中对不同的操作进行并行化处理，例如并行扫描数据块、并行筛选和并行连接。
并行查询和并行执行能够有效地提高查询性能的原因主要有以下几点。
首先，通过将查询任务分解成多个子任务，在多个处理器或计算机上并行处理能够充分利用计算资源，提高查询的并发性。
其次，通过并行化的方式执行各个操作，可以减少查询过程中的延迟时间，进一步提高查询的效率。
此外，并行查询和并行执行还能够提供较高的容错性，当某个处理器或计算机发生故障时，其他处理器或计算机可以继续执行任务，保证查询的可靠性。
在数据库系统中，实现并行查询和并行执行的关键技术主要包括查询优化、任务调度和数据分布。
其中，查询优化是指通过选择合适的查询执行计划和运算次序，来使查询在并行环境下能够获得最佳的性能。
任务调度则负责将查询任务分配给各个处理器或计算机，并管理查询的执行过程。
数据分布是指将数据分割成多个部分，分配给不同的处理器或计算机进行并行处理。
在进行并行查询和并行执行时，需要注意一些挑战和问题。
首先，数据分布不均匀会导致查询的负载不均衡，需要采取合理的数据划分和分布策略来解决这个问题。
其次，并行查询和并行执行需要协调多个处理器或计算机之间的数据传输和通信，需要设计高效的数据传输和通信机制。
此外，并行查询和并行执行可能会产生冲突和竞争，导致数据的不一致性，需要引入合适的并发控制机制来解决这个问题。
值得一提的是，并行查询和并行执行不仅仅应用于关系型数据库，也适用于其他类型的数据存储系统，例如分布式文件系统和NoSQL数据库。
GADM：一种环丛型并行数据库机体系结构
徐晓飞;胡铭曾
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】1990(027)003
【摘要】本文提出一种基于通用硬件的多机环丛型并行数据库机体系结构GADM 方案。
在GADM中,通过环型局部网将多个紧密耦合的以树型多机构成的数据库器相连,形成了一个分布并行处理的环丛型数据库机,每个数据库器又包含多个子树处理基元。
子树处理基元是以共享内存方式实现紧密耦合的两层树结构的多机子系统,它带有多个磁盘,可并行I/O。
GADM在多个结构层次上实现了处理高并行度,具有较佳性能价格比和较大实用性。
文中还对GADM的结构并行性进行了分析,并定量地给出了GADM的合理消除性能瓶颈的设计原则。
【总页数】7页(P18-24)
【作者】徐晓飞;胡铭曾
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP38
【相关文献】
1.一种双向支持的并行工程体系结构 [J], 蔡向朝;秦现生
2.一种用于并行H.264编码器的语法元素级分组并行算术编码器体系结构的评估[J], 陈胜刚;陈书明;谷会涛;刘尧
3.萤火虫2:一种多态并行机的硬件体系结构 [J], 李涛;杨婷;易学渊;蒲林;钱博文;黄光新;黄虎才;韩俊刚
4.数据库机的并行操作算法及评价 [J], 徐晓飞;常会友;孟力明
5.一种基于专用硬件的并行数据库机体系结构SADM的设计与分析 [J], 徐晓飞;胡铭曾
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并行与分布式的区别分布式数据库系统与并行数据库系统有许多相似点，如都有用网络连接各个数据处理结点的特点。
网络中的所有结点构成一个逻辑上的统一整体，用户可以对各个结点上的数据进行透明存取等等。
由于分布式数据库系统和并行数据库系统的应用目标和具体实现方法不同，因为它们之间也具有很大的不同，主要有以下几点：（1）应用目标不同。
并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行完成数据库任务，提高数据库系统的整体性能。
分布式数据库系统主要目的在于实现场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统处理性能。
（2）实现方式不同。
在具体实现方法上，并行数据库系统与分布式数据库系统也有着较大的不同。
在并行数据库系统中，为了充分利用各个结点的处理能力，各结点间可以采用高速网络连接。
结点键的数据传输代价相对较低，当某些结点处于空闲状态时，可以将工作负载过大的结点上的部分任务通过高速网传送给空闲结点处理，从而实现系统的负载平衡。
但是在分布式数据库系统中，为了适应应用的需要，满足部门分布特点的需要，各结点间一般采用局域网或广域网相连，网络带宽较低，颠倒点的通信开销较大。
因此，在查询处理时一般应尽量减少结点间的数据传输量。
（3）各结点的地位不同。
在并行数据库系统中，各结点是完全非独立的，不存在全局应用和局部应用的概念，在数据处理中只能发挥协同作用，而不能有局部应用。
在分布式数据库系统中，各结点除了能通过网络协同完成全局事务外，各结点具有场地自治性，每个场地使独立的数据库系统。
每个场地有自己的数据库、客户、CPU等资源，运行自己的DBMS，执行局部应用，具有高度的自治性。
Oracle并行查询能力Oracle系统可利用多CPU计算机的多CPU特性，提高Oracle并行查询能力，使用并行查询技术，Oracle可并行处理多个操作。
例如，Oracle8i服务器能并行处理分类、连接、表搜索、表密度和创建索引操作。
并行数据库数据分布策略研究作者：黄楠来源：《计算机光盘软件与应用》2012年第21期摘要：并行数据库系统的实现基础就是数据分布，并行数据库的运行效率直接收到其方法的好坏。
本文主要通过对一维以及多维等几种类型的数据分布方法进行分析和比较，讲述了并行数据库的数据分布策略及其运行的方向。
关键次：并行数据库；数据；分布；策略；研究中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 21-0000-02数据库的存储规模正随着计算机应用全球性范围的蔓延逐渐的在扩大，因此现在对于数据的查询性能要求越来越高，也越来越复杂，数据库的工作负载量也在逐渐加大，过去的那种传统的串行数据库已经逐渐更不上时代的发展了，在这个对数据库应用快速发展的时代已经变得很难再适应了，在并行处理技术发展的双重驱动下，并行数据库系统随着时代的潮流发展出来，已经逐渐的成为了计算机业界的一个焦点，数据分布的研究、并行操作的算法、查询处理优化三方面的问题主要是并行数据库技术的主要研究对象。
数据分布的优劣在一定程度上直接影响着数据库的运行效率，因为数据分布是最终实现并行数据库系统的基础，而其最主要的内容就是在多处理机之间的分布关机以及对各种数据对象的一些研究方法。
1 数据分布以及数据的分段在并行数据库系统中的数据分布指的是怎么样在多处理机之间进行着有规律可循的分布关系等数据对象，最终以此来实现最小化数据处理相应时间以及促进系统对数据处理的并行性的效能发挥出最佳的效果的目的。
将数据分布到各个处理结点上的过程一般分为数据分段跟以及数据分配两种。
数据分段主要指的是将关系划分成为若干个数据的子集，而数据分配则是根据将数据分段所划分出来的数据子集分配到不同的处理几点上，因此在进行数据分布的过程中又将数据分段分成垂直分段以及水平分段两种。
垂直分段主要指的是以关系的属性作为单位，若干个数据子集都是通过投影操作所产生出来的，水平分段跟垂直分段不同，其单位是关系元组其数据子集产生的方式也有所不同，主要是通过选择操作而产生的。
数据库系统的并行查询与分区处理的研究与实践数据库系统是当今组织和企业中重要的信息管理工具之一，它允许用户存储和检索大量数据并支持复杂的查询。
然而，在大规模数据集上进行查询时，数据库系统可能会面临性能瓶颈。
为了解决这个问题，数据库系统引入了并行查询和分区处理的概念，并在研究和实践中得到广泛应用。
数据库系统的并行查询是指同时执行多个查询或子查询，以提高数据库系统的性能。
通过利用多个处理器和并行计算的优势，数据库系统能够以更快的速度处理和返回查询结果。
并行查询可以在大型企业和云计算环境中发挥重要作用，并且是提高数据库系统整体性能的有效手段。
为了实现并行查询，数据库系统需要适当的分区策略来将数据划分成若干个分区。
分区处理是将数据分割成互不重叠的片段，每个片段可以由不同的处理器或计算节点并行处理。
分区可以基于不同的维度，如列分区、行分区、哈希分区和范围分区等。
选择合适的分区策略对于系统的性能至关重要，因为不同的数据分布和查询模式可能需要不同的分区方法。
在实践中，有许多方法和技术可用于实现数据库系统的并行查询和分区处理。
例如，可以使用传统的并行查询处理技术，如并行扫描、管道操作和并行连接等。
同时，还可以利用集群、分布式数据库和云计算等技术来实现数据库系统的并行查询和分区处理。
这些技术允许将数据和计算分布在多个节点上，并通过并行处理来加速查询速度。
除了提高数据库系统的性能外，并行查询和分区处理还带来了其他的好处。
首先，它可以提高系统的容错性和可扩展性。
当一个节点或处理器故障时，系统可以自动从其他节点中获取数据和计算资源。
其次，并行查询和分区处理可以降低系统的负载，因为对于大型查询任务，可以将计算资源在多个节点上分布，从而避免了单一计算节点的负载压力。
然而，并行查询和分区处理也面临一些挑战和难题。
首先，设计合适的分区策略需要对数据的分布和查询模式有深入的了解。
如果分区错误或不合理，可能会导致不均负载、数据倾斜和性能下降等问题。
名词解析1.地理系统、地理信息流、地球空间信息学:地理系统: 指某一个特定时间和特定空间的, 由两个以上相互区别又相互联系、相互制约的地理要素或过程所组成, 并具有特定的功能和行为, 与外界环境相互作用, 并能自动调节和具有自组织功能的整体。
地理信息流：它是由于物质和能量在空间分布上存在着不平衡现象所产生的, 它依附于物质流和能量流而存在, 也是物质流和能量流的性质、特性和状态的表征和知识。
它是地理系统的纽带, 有了它地理系统才能运转。
地球空间信息学：采用以3S技术为代表的空间信息技术、计算机技术和现代通信技术为主要手段, 研究地球空间目标与环境参数信息的获取、分析、管理、存储、传输、显示和应用的一门综合和集成的信息科学与技术。
2.地理实体与地理目标；地理实体: 指自然界、自然现象和社会经济事件中不能再分割的单元, 是一个概括性的、复杂的、具有相对意义的概念或术语。
具有空间特征、属性特征和时间特征。
地理目标：实体在地理数据库中的表示。
地理目标的表示方法随比例尺、目的等情况的变化而变化, 例如, 对于城市这个地理实体, 在小比例尺上可作为一个点目标, 而在大比例尺上将作为一个面目标。
地理目标在地图上是以地图符号的形式来表示的。
3.地理信息和地理数据的联系与区别？地理数据: 是各种地理特征和现象之间的关系的符号化表示, 包括空间位置特征、属性特征和时态特征三个基本特征部分。
地理信息：是有关地理实体和地理现象的性质、特征和运动状态的表征和一切有用的知识, 是与地球表面空间位置相关联的信息, 是地理数据的解释。
联系与区别：信息与数据是不可分离的, 是形与质的关系。
数据是信息的表达、载体；而信息是数据的内涵。
4.数据源与数据集；数据源: GIS的数据源, 是指建立的地理数据库所需的各种数据的来源, 主要包括地图、遥感图像、文本资料、统计资料、实测数据、多媒体数据、已有系统的数据等。
数据集：一个结构化的相关数据的集合体, 包括数据本身和数据间的联系。
MySQL中的并行查询技术详解一、引言在今天的数据驱动世界中，数据库的性能和查询速度对于企业的业务运行至关重要。
而并行查询技术正是数据库系统中一个重要的优化手段，它可以将查询任务分解为多个小任务，使得这些任务可以同时进行，从而提升查询的速度和并发性能。
本文将详细介绍MySQL中的并行查询技术，包括其原理、使用场景以及具体实现方法。
二、并行查询的原理并行查询是通过将一个大的查询任务拆分为多个小的任务，然后分配给不同的处理单元并行执行，从而提高查询的效率。
这种方式可以利用多核处理器和多线程的优势，充分发挥硬件资源的性能。
MySQL中的并行查询是通过并行度（degree of parallelism）来控制的。
并行度指的是同时执行查询的任务数量，可以根据系统的负载和硬件配置来选择合适的并行度。
在MySQL 5.7版本以后，引入了并行查询的特性，提供了三种并行度的设置方式：全局并行度、会话并行度和查询级并行度。
全局并行度是MySQL服务器上的一个系统变量，可以设置所有并行查询的并行度。
会话并行度是针对每个客户端会话的设置，可以覆盖全局并行度。
查询级并行度是针对每个具体查询的设置，可以覆盖全局和会话级别的设置。
三、并行查询的使用场景1. 大规模数据的查询：当数据库中存在大量数据时，串行查询可能会导致响应时间过长，无法满足用户的需求。
此时可以采用并行查询来提高查询的效率，加快数据的检索速度。
2. 多表关联查询：当需要进行多表关联查询时，串行查询的效率往往较低。
通过并行查询，可以将多个表的查询任务分解为多个小任务，然后并行执行，从而提高查询效率。
3. 复杂查询的优化：对于一些复杂的查询，通常需要执行多个子查询和连接操作。
通过并行查询，可以同时执行这些子查询和连接操作，从而减少查询的耗时。
四、MySQL中的并行查询实现方法MySQL中的并行查询可以通过以下几种方式来实现：1. 多线程查询：MySQL支持多线程查询，通过将查询任务分配给不同的线程并行执行，从而提高查询的效率。
数据库中的并行计算与查询优化在当今数据爆炸的时代，对于处理海量数据和快速查询的需求越来越高。
传统的串行计算和查询方式已经不能满足这一需求，因此并行计算和查询优化在数据库中发挥了重要作用。
本文将重点讨论数据库中的并行计算和查询优化的相关内容。
首先，让我们来了解一下数据库中的并行计算是什么。
并行计算是指同时使用多台计算机或处理器执行同一个程序或算法的计算方式。
在数据库中，通过使用多个处理器或分布式计算机集群，可以将数据分解成多个子任务，每个子任务由一个处理器或计算机负责处理。
这样一来，整个计算过程可以加速，大大减少处理大规模数据集的时间。
数据库中的并行计算主要分为两种形式：水平并行计算和垂直并行计算。
水平并行计算是指将大规模数据集划分成多个部分，每个部分分配给不同的处理器或计算机进行处理，最后将结果合并得到最终结果。
水平并行计算适用于数据集非常大或者查询计算非常复杂的情况。
通过利用多个处理器或计算机并行处理不同的数据段或任务，可以有效地提高查询速度和计算效率。
垂直并行计算是指将一个复杂的查询或计算任务分解成多个子任务，每个子任务由不同的处理器或计算机处理，并行执行。
垂直并行计算适用于查询或计算任务本身非常复杂，并且可以分解成多个独立的子任务的情况。
通过将任务分解成多个独立的子任务，并行执行，可以大大减少查询或计算的时间。
并行计算的优势不仅仅体现在提高查询速度和计算效率上，还可以提高数据库系统的可扩展性和容错性。
通过将任务分解为多个子任务，并在多个处理器或计算机上同时执行，可以充分利用系统资源，提高系统性能，使数据库系统能够扩展到更大规模的数据集和复杂的查询任务。
此外，当一个处理器或计算机发生故障时，其他处理器或计算机仍然可以继续执行任务，确保了系统的容错性。
除了并行计算，数据库中的查询优化也是非常重要的一块内容。
查询优化是指在给定的查询语句和数据集合下，通过选择合适的查询执行计划，以最小的时间和资源来满足查询要求的过程。
并行数据库技术在大数据处理中的应用案例研究与经验总结概述：随着大数据时代的到来，传统数据处理方法已经无法满足大数据处理的需求。
并行数据库技术应运而生，通过将数据分割并存储到多个计算节点上进行同时处理，可以提高数据处理的效率和性能。
本文将通过研究几个并行数据库技术在大数据处理中的应用案例，总结其经验与教训。
1. 并行数据库技术的基本原理并行数据库技术采用了分布式和并行计算的思想，将数据分割成多个部分并存储在各个计算节点上。
每个节点都可以独立地处理自己所负责的数据部分，并将结果汇总返回。
这种并行处理的方式可以大大加快数据处理速度，并且易于横向扩展，提供了高可用性和容错能力。
2. 并行数据库技术在企业大数据处理中的应用案例2.1 电商企业的大数据分析电商企业通常需要对大量的交易数据进行分析，以了解用户行为和消费习惯，并依此进行精准推荐和个性化营销。
传统关系型数据库对海量数据的处理效率非常低下，而采用并行数据库技术能够极大地提高数据处理的速度。
例如，将用户数据分割成多个部分并存储在不同的计算节点上，并并行处理用户的交易记录。
然后，通过数据汇总和分析得出准确的用户偏好和购买倾向，从而实现个性化推荐和营销策略。
2.2 医疗保险行业的数据分析医疗保险行业需要大量数据的处理和分析，以识别风险和制定保险策略。
例如，在理赔过程中，传统的关系型数据库无法满足实时处理要求。
采用并行数据库技术，可以将理赔数据根据保单号或事件类型分割成多个部分，并存储于不同计算节点上进行并行处理。
这种方法不仅可以加快理赔处理速度，也可以方便进行风险分析和欺诈检测。
3. 并行数据库技术的经验总结3.1 数据分割策略的选择在应用并行数据库技术时，需要根据具体的数据特点和业务需求选择合适的数据分割策略。
常见的有水平分割和垂直分割两种方式。
一般来说，水平分割适合具有较大的数据量且查询逻辑相对简单的场景，而垂直分割适合具有复杂查询逻辑的场景。
合理选择数据分割策略可以提高数据处理效率和性能。
并行数据库系统1并行数据库概述并行数据库系统是在并行机上运行的具有并行处理能力的数据库系统，是数据库技术与并行计算技术结合的产物。
1.1并行数据库系统的目标:1.高性能。
通过将数据库在多个磁盘上分布存储，利用多个处理机对磁盘数据进行并行处理，解决过开发查询间并行性、查询内并行性以及操作内并行性，提高查询效率。
2.高可用性。
可通过数据复制来增强数据库的可用性，当一个磁盘损坏时，该盘上的数据在其他磁盘上的副本仍可供使用。
3.可扩充性。
系统通过增加处理和存储能力而平滑地扩展性能的能力。
线形伸缩比：是指任务扩大N倍、系统处理和存储能力也扩大N倍时系统性能不变，即: 小任务在小系统上的运行时间与大（N倍）任务在大系统上的运行时间之比为1。
线形加速度比：是指任务不变、系统处理和存储能力扩大N倍时系统性能也提高N倍，即: 小系统上执行一个任务的时间与大（1.2支持并行数据库的并行结构1.2.1 共享内存（SM ）并行结构图1.1 SM结构并行计算机（负荷比较均衡、成本高、可用性不是很好）I/O瓶颈问题。
通N倍）系统上执行同一个任务的时间之比为N。
图1.2 SD结构并行计算机（成本低、可扩充性好、可用性强。
实现起来比复杂）1.2.2共享磁盘（SD）并行结构1.2.3无共享资源（SN）并行结构图1.3 SN结构并行计算机（成本低、可伸缩性与可用性高。
实现复杂、节点负荷难均衡）3表1.1三种并行结构比较2并行数据库的并行查询处理技术顺序执行计划：SP （ Sequential plan ） 并行执行计划：PP （ Parallel plan ）对于查询Q ,若某个并行执行计划PP 与Q 的一个顺序执行计划SP 对应于相同的操作树，则称PP为SP 的一个并行化方案，而由顺序执行计划 SP 得到的某个PP 的过程称为并行化。
例：求每个部门职工的平均工资，并按平均工资升序排列。
DEP T.DEPTNUM = EMP .DEPTNUM1.2.4种并行结构比较SELECT DEPTNUM AVG (SAL ) AVGSAL FROM EMP GROU P BY DEPTNUM BY AVGSAL ;ORDER这里，分组和排序可以并行（流水线式）2.1并行粒度并行粒度指的是查询执行的并行程度，可分为四种:（1） 事务间并行性。
是粒度最粗也是最容易实现的并行性。
由于这种并行性允许多个进程或线索同时处理多个用户 （集中式数据库也这样做）(2)请求，因此可以显著增加系统吞吐量，支持更多的并发用户。
查询间并行性（也就是事务内并行性）同一事务内的不同查询 如果是不相关的，它们并行执行必将提高效率， 但是，同一事务内的查 (3)询如果是相关的，它们并行执行比较复杂，系统必须进行相关性控制。
操作间并行性（也就是查询内并行性）同一查询内的不同操作往往可以并行执行。
考虑一条 SQL 查询语句可以分解成多个子操作, 有多个处理机执行。
例如下列查询:SELECT DEPTNUM ， EMPNUM FROMDEPT , EMPWHERE如果操作OP2直接依赖于OP1,并且OP2必须等待OP1处理完所有元组后方可开始执行，则称 以阻塞方式直接依赖于OP1;如果OP2无需等待OP1执行完毕即可在另一处理机上开始执行，则称 以流水线方式直接依赖于OP1。
垂直并行化则是指存在流水线方式依赖关系的操作分别由不同处理机并行 执行的形式。
例如，排序操作、 扫描操作由不同的处理机并行执行就是 水平并行化的实例。
例如: 例。
排序排序排序OP2 OP2扫描 扫描操作、 扫描 排序操作、 扫描……连接操作、分组操作由不同的处理机并行执行就是垂直并行优化 的实GROU P BY DEP TNUM ORDER BY DEPTNUM ;可以分解为扫描DEPT 表和EMP 表，对两表进行结合，对结合结果排序以及分组和输出五个子任务。
前一操作的输出即是下一操作的输入。
如果后一操作等待前一操作产生 一定量的输出后（而不必等待前一操作执行完毕）即可在另一处理机上开始执行，这种并行方式称为垂直并行或流水线并行。
（4）操作内（intra-0peration ）并行性操作内并行性的粒度最细，它将同一操作（如扫描操作、合并操作、排序操作等） 子操作，由不同的处理机同时执行。
并行粒度（b ）垂直并行化图2. 2.并行化的两种形式如果两个操作OP 1、OP 2无相互依赖关系，则称这两个操作相互独立。
水平并行化指的是互相独立的 多个操作或者一个操作内互相独立的多个子操作分别由 不同的处理机并行执行的形式。
分解成多个独立的事务(Transation)查询（Query ） 操作(Op eration)事务内事务间查询内查询间操作内操作间图2.1 四种并行粒度2.1.1 并行化形式水平并行化（独立并行化,Inde pendent P arallelism ）和垂直并行 化（流水线并行化， Pip eliningP arallelism ) OP 10P 1 0P2（a ）水平并行化5S iS iR iS 2R 2—1 ----S 3R 3S PR p----—1 ----扫描排序J连接分组由于关系代数的封闭性和数据操作的相对独立性，关系查询具有三种固有并行性，即操作间的流水线并行性、操作间的独立并行性 以及操作内的独立并行性，这为关系代数的并行化提供了现实基础。
2.1.2 并行操作算法并行数据库操作算法的研究已经成为并行数据库系统近几年一个非常活跃的研究领域。
并行操作算 法有并行结合算法、并行扫描算法、并行排序算法 等。
由于结合操作是关系数据库系统中最耗时且最常用的操作，对并行结合操作的研究最多。
提出了基于嵌套循环的并行结合算法、基于合并扫描的并行结合算法 、基于HASH 的并行结合算法、基于索引的并 行结合算法等。
基于嵌套循环的并行结合算法（S>>R ）输入：R , S :待结合的两个关系；A :连接属性；P :处理机数输出：关系R 和S 的结合结果（结合属性为 A ）方法：（1 ）把S 均匀地分布到P 个处理机，设S i 是S 在结点i 上的子集合;（2） FOR I = 1 TO p DO （并行地）处理机i 按照结合属性值排序SEND DO ;（3）在R 所在的处理机上，对 R 按结合的属性排序，再以流水线方式向P 个处理机广播R 的元组； （4） FOR i = 1 TO p DO （流水线方式并行的）处理机i 以流水线方式接收R 的元组； 对磁盘上的S 中元组和 内存中R 的元组结合、ENDFOR ;该算法适合于S 的元组数远远大于 R 的元组数（R 元组数较少）输出;S 2S 3S p图 2.3 R 与 S 基于嵌套循环的并行结合示意图 二、基于排序的并行结合算法基于排序的并行结合算法由两个阶段组成:排序阶段 和结合阶段 。
在排序阶段，它按照结合属性的值 排序每个结合关系;在 结合阶段，完成两个排序关系的结合。
输入：R ，S :待结合的两个关系。
A :连接属性 P :处理机数 H ：HASH 函数输出:关系 R 和 S 的结合结果（结合属性为 A ） 方法:（1） 使用HASH 函数在P 个处理结点间分布 R 和S 的元组，设S i 和R i 是S 和R 在结点i 上的子集: （2）FOR i = 1处理机ENDFOR ; 3） i = 1 TO结点 i完成 R i 和 S i 的结合 输出 R 和 S 的结合结果（ 4 ） 输出算法中的M 应该充分大，以减少R 的子集合对应的HASH 表超过可用内存容量的概率。
实验表明， 使用并行数据操作算法实现查询的并行处理可以充分地发挥多处理机的并行性， 善关系运算的效率，提高查询处理的速度。
图 2.4 一次哈希与排序并行结合图TO p DO （水平并行地）， i 排序 R i 和 S ip DO （水平并行地） ，ENDFOR ;理论和实验结果表明，当两个结合关系的元组数相差较小时，该算法的效率高于前一个算法。
基于 二次 HASH 的并行连接算法通过一个定义在结合连接属性上的并行地完成结合操作。
输入:关系 R 和 S : HASH 函数 H 1 和 输出:关系 R 和 S 的连接结果。
使用 H 1 把 R 划分为1）2）3）HASH 函数把两个结合关系分解为 P 个子集合， 然后使用 P 个处理机H 2,结点数P ，子集合数M 。
M 个子集合， HASH 值为 i 的元组送入子集合M 个子集合， HASH 值为 i 的元组送入子结合DO （并行地） 使用H 2把R i 分布到P 个处理结点，在每个结点的内存中 使用H 2以流水线方式向P 个处理结点发送S i 的元组；建立 R i ，并存储到所有可 Si ，并存储到所有可R i 元组的HASH 表;FOR J = 1 TO p DO （并行地）结点j 用收到的S 的元组匹配R 的HASH 表，进行S i 和R i 的结合; R 和S 的结合结果。
从而改7并行数据库查询优化问题与顺序数据库查询问题有所不同。
在顺序数据库系统中，给定一个查询Q ，查询优化算法只需找到Q 的一个具有最小工作量的执行计划。
Q 的最小工作量的执行计划可能具有很强的固有顺序性，难以并行化，因而不具有最小响应时间，在并行数据库系统中，查询优化的目标是寻找Q 的具有最小响应时间的执行计划，执行计划的工作量不是第一重要的。
于是，在并行数据库系统中，需要新的查询处理算法 和新的查询优化技术。
并行查询优化面临的两大困难：（1） 执行计划搜索空间的庞大。
设SPLAN （ Q ）是查询Q 的顺序执行计划空间，P 是一个顺序执行计划，PARALLEL （ P ）是该计划的 所有并行化方案，那么查询 Q 的并行执行计划空间 PARALLEL （ P）则可以由下述公式来表示：RmSmP pP l P pR i R11R12…R1pR 2R21 R22…R 2p1 1R i R i1 R i2 …R ip 1 1RmRm1Rm2…R mpS i S 11S12…S ip S 2S21 S22…S 2p1 1SS il S i2 …S ip1 1SmSm1Sm2…Smp2.1.3并行查询优化R i R 2 R 3S i S 2 S 3P l P 2 P 3P 2 P 3在站点P1,对R 的每一个 子集R 均有一个键值表值。
M 足够大，以保证每条链不太长。
P e SPLAN (Q )由此可见，依靠传统的穷尽方法进行并行查询优化是不现实的，应该提供某种启发式的方法对并行执 行计划空间作剪裁以减少搜索空间的代价。
( 2) 执行时的某些系统参数比如 CPU 数目、内存大小在优化时是未知的。
