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

MPI并行实现WARSHALL算法

rparallel3 m文件函数，用于并行计算n个电阻器的总电阻。

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。

今天的软件并行程序开发工具与硬件潜力之间存在着一个巨大的软件鸿沟。这些工具需要程序员手动干预以实现代码的并行化。编写并行计算程序需要对目标算法或应用程序进行深入研究，比传统的顺序编程更为复杂。程序员必须了解算法或应用程序的通信和数据依赖关系。本书提供了探索为特定应用程序编写并行计算程序的技术。

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。