PostgreSQL并行问题

PostgreSQL的并行管理涉及多个优化策略，以提升数据库性能和效率。

pg9.6 的并行优化配置讲得挺细，尤其适合在生产环境想提速的你。并行顺序扫描、并行聚合、并行连接这些都能用上，配置得当的话，查询速度能飙上去，快得你都不信。嗯，最多能用上所有 CPU 核心，跑大查询可就不怕慢了。 参数配合这块讲得比较透，比如怎么设 max_parallel_workers 和 parallel_setup_cost，手把手教你调优，蛮实用。还有一点，你得注意是，9.6 版本才开始支持并行操作，老版本就别折腾了。 如果你是做数据、报表统计这类，对查询效率挺敏感的，那这个配置优化你一定得看看。优化得好，响应快，机器也不累，用着还挺省心。 你也可以看看这些相关文章，对比下Orac

H.T.关于并行结构的论文

平行回归PJ2库是一个用于并行编程的工具，特别设计用于在多核或多节点集群上运行。该程序支持逻辑回归任务，并可选择顺序或并行版本。并行版本可配置为批量训练，基于Mu Li、Tong Zhang、Yuqiang Chen和Alexander J. Smola的研究成果。该工具处理海量数据集，例如URL Reputation数据集，该数据集以稀疏SVM格式存储。URLDataStrategy类针对此数据集实现了高效的点积执行方法。

开源的PostgresSQL+Postgis在LINUX、SOLARIS等平台上编译运行正常，但在HPUX平台上存在问题。通过一些调整，可以使其在HPUX平台正常运行。经过修改后的系统已在全国十多个省份稳定运行超过两年。 以下是在HPUX平台上成功编译运行PostgresSQL+Postgis的操作步骤： (具体步骤内容)

详细记录了在Linux操作系统下自行编译安装PostgreSQL的全过程，并分析了可能出现的各类问题及解决方法。

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。