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知识路径： > 计算机软件与网络基础知识 > 数据库系统 > 并行数据库系统 >
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相关知识点：4个
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并行粒度是指查询执行的并行程度，按照粒度从粗到细，主要有不同用户事务间的并行、同一事务内不同查询间的并行、同一查询内不同操作间的并行、同一操作内的并行性4种。
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并行操作算法有并行连接算法、并行扫描算法和并行排序算法等。由于连接运算是数据库系统中最常用且最耗时的操作，因此对并行连接操作的研究最多。学者们提出了基于嵌套循环的并行连接算法、基于合并扫描的并行连接算法、基于Hash的并行连接算法和基于索引的并行连接算法等。
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并行数据库以提高系统性能为宗旨，强调数据分布的均匀性。数据划分是并行查询处理的重要基础，根据存放关系的结点数目的不同，数据划分技术可分为完全划分（完全分布）和变量划分（部分分布）两种类型。完全划分将每一个关系分布存储到所有结点上，这种方法不适合小关系及结点数目大的系统；变量划分将每一个关系只分布存储到部分结点上，其中结点数目是关系大小和访问频率的一个函数，从而使数据分布更为灵活。
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划分数据时可以依据一个属性的值，也可以同时依据多个属性的值，前者称为一维数据划分，后者称为多维数据划分。常用的划分方法有轮转法、Hash法和值域划分法、用户定义划分法、模式划分法和Hybrid_Range划分法等。
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