并行执行

并行提示优化五：并行提示Parallel指示ORACLE在执行表查询时采用并行模式，通常用于多CPU服务器上，可与full提示一同使用；/+ full(table) parallel(table,8) / Noparallel指示不希望对小表执行全表扫描使用并行机制。

优化建议五：并行提示Parallel在表查询中的应用，推荐以并行模式执行查询，特别适用于多核心服务器，可与全表扫描提示/+ full(table) parallel(table,8) /同时使用。此外，Noparallel提示用于禁止对小表使用并行机制的全表扫描。

H.T.关于并行结构的论文

PostgreSQL并行控制机制：MVCC、2PL、封锁。

在范德比尔特大学的ACCRE集群上运行MATLAB脚本时，需要使用MATLAB并行计算工具箱来提交作业。您可以在ACCRE计算节点上独立运行作业，通过打开并行池来利用多个内核。在登录节点上启动MATLAB会话，提交作业后可以关闭MATLAB。此脚本已在ACCRE上进行了测试，也可在安装MATLAB的其他群集上使用Slurm调度程序。安装简便，只需获取项目副本并添加到MATLAB路径。例如，提交计算2 + 3的单个作业： job = submit_job(@plus, 1 , { 2 3 }, ' -t 00:20:00 --mem=4gb --partition=debug ' ) % 作业完

rparallel3 m文件函数，用于并行计算n个电阻器的总电阻。

MPI并行实现WARSHALL算法

MapReduce 的并行机制挺适合搞大数据的，是在 Hadoop 环境下用 Java 来写那套流程，虽然一开始有点门槛，但搭配 Maven 其实也不复杂。像Mapper和Reducer这两个核心类，你写过一次就知道套路了。要注意字符编码问题，中文数据时常会碰到乱码，记得下 byte 到字符串的转换。嗯，还有，依赖管理交给 Maven 挺省心的，配置好pom.xml，各种 Hadoop 相关包都能拉得稳稳的。

Oracle 的并行，是你写大 SQL、跑大数据时的好帮手。一个语句能分多个线程一起跑，效率蹭蹭涨，尤其在数据量大的场景里，表现亮眼。你只要合理设置一下并行度、做好分区，性能提升立马看得见。 并行 SQL挺适合复杂查询或者大批量的INSERT/UPDATE/DELETE，尤其是那种动辄上千万行的表，串行操作简直慢到哭，用并行立马不一样了。响应快、结果准，老板都笑了。 在 RAC 环境下，Oracle 还能把并行查询自动分配到不同实例上跑，用满每个节点的 CPU，性能直接翻倍。你甚至不用改多配置，只要 DOP（Degree of Parallelism）设置得合理，效果就还不错。 另外像并行 D

Oracle SQL 的并行查询笔记还挺实用的，尤其是对性能卡顿比较敏感的项目来说，手动控制并行度比交给优化器靠谱多了。你可以直接在语句里加 /*+parallel(table_name, n)*/ 来指定线程数，用起来也蛮灵活，像查表、插入、多表联查全都能加速。还有一些小技巧，比如 NVL 系列函数、NULLS LAST 排序选项，日常开发中用得也不少。嗯，如果你是经常写 SQL 的前端或者后端，这份整理真值得收藏一下。