“Parallel Query option is essentially nonscalable”——《Practical Oracle8i：Building Efficient Database》   Oracle的并行操作特性，本质上就是强行榨取除数据库服务器空闲资源（主要是CPU资源），对一些高负荷大数据量数据进行分治处理。并行操作是一种非确定性的优化策略，在选择的时候要小心对待。目前

相对于我们经常使用的Oracle优化技术，并行操作是一种很特殊的选择。恰当合理、有选择的对一些SQL语句进行并行化处理，可以有针对性的提升系统一些关键业务场景的执行效率。但是，另一方面，如果使用并行过多过滥，甚至处处并行，那么可能引起服务器整体过载的现象。   那么，我们如何判断此时应该进行并行化处理？如何得知哪个时候可以使用并行呢？   1、影响并行因素分析   并行技术是一种软硬件

对大部分的OLTP系统而言，并行DML（PDML）的应用场景不多。大多数的PDML操作集中在下面几个场景下：   ü        系统移植，从旧系统中导入原始数据和基础数据； ü        数据仓库系统Data Warehouse定期进行大批量原始数据导入和清洗； ü        借助一些专门的工具，如sql loader，进行数据海量导入；   本篇主要介绍并行DML操作的一

一心多用是我的拿手好戏。当我在写这篇博客的时候，我还在为昨天聚会上说过的话感到尴尬，当时大家看我跟看怪物一样。好吧，不过所幸的是我并不孤单——Java 8它也很擅长这口。来看下它是怎么回事。 Java 8中一个关键的新特性就是它支持并行数组操作。你可以使用lambda表达式来进行排序，过滤，分组等操作，它能自动的发挥多核架构的优势。带来的好处就是作为一名Java开发人员，你只需很小的工作量就