文字並行
按體積大致分段，而不是按行數精確分段，目的是提高分段效能。比如在ide中觀察a2或a3的前幾個字段，可以看到行數並非精確的100萬(與具體資料有關)：
分段讀取可應用於多執行緒計算，從而提高讀取效能。比如用2個執行緒分別讀取cardinfo.txt，各執行緒計算本段行數，最後合併為總行數，可用如下**：
語句fork語句適合演算法較複雜的情況，當演算法比較簡單時，可用cursor@m直接分段讀取。比如前面的**可以改寫如下：
上述**指定了執行緒數，如果省略執行緒數，則用配置檔案中的「parallet limit」當做預設執行緒數。假設parallet limit=2，則上述**可以改寫成：
為了驗證分段讀取前後的效能差異，下面設計乙個演算法，分別用單執行緒和2執行緒計算cardinfo.txt的總行數，可以看到效能顯著提公升：
jdbc 並行
通過jdbc取數時，有時會遇到資料庫負載雖然不重，但取數效能仍然較差的情況，這種情況下可以用並行取數提高效能。
比如oracle資料庫有一張聯絡歷史表callrecord，記錄數100萬條，索引欄位是calltime，且資料基本按該字段平均分布。採用非並行取數時，可以發現效能不夠理想，**如下：
改為2執行緒並行取數後，可以看到效能提公升明顯，**如下：
既然要並行取數，就要把源資料分成多個區間，使每區間的資料量大致相等。在這個例子中，索引欄位是時間型別calltime，所以先用a7求出calltime的資料範圍，再用a8將該範圍平均分成2個時間區間。之後在a9進行平行計算，每個執行緒以各自的時間區間為引數執行sql，取數結果將大致相等。最後合併多執行緒的取數結果，作為最終結果。
函式range非常適合對資料分段。該函式可將某範圍平均分為n個區間，獲得第i個區間，且可根據範圍的資料型別自動調整區間的資料型別。本例的範圍型別是datetime，則函式range將範圍按秒均分，返回型別也是datetime。如果範圍型別是date，則函式range按天均分；如果範圍型別是整數，則函式range按整數均分。
上面例子中，分段欄位是索引，如果沒有建立索引，則查詢效能會出現下降。在這種情況下，並行取數仍然可以帶來明顯的效能提公升，所以可以用相同的方法。
上面例子中，源資料基本按calltime平均分布，因此容易使各區間的資料量大致相等，如果源資料分布很不平均，可以考慮按行號分段。每種資料庫都有生成行號的方法，比如oralce可用rownum。
除了單表單sql並行取數，spl也支援多表多sql並行取數。比如某報**式較複雜，需要spl執行多個sql，並按一定的格式拼出結果集。當採用非並行取數時，可以發現效能不夠理想，**如下：
改為4執行緒並行取數後，可以看到效能提公升明顯，**如下：
需要注意的是，並行取數時任務數可大於並行數。比如上面**共8個任務，但同時執行的任務只有4個，其他待執行的任務排在佇列中，如果某個小任務先執行完成，spl會從佇列中取下乙個任務並執行它。可以看到，當任務數較多時，即使各任務負載相差較大，也能充分發揮硬體效能。
混合並行
當資料量太大時，除了分庫計算，還可以進行混合資料來源平行計算，後者效能更高。具體做法是：把資料分為兩部分(或多部分)，一部分儲存在資料庫中，通常是當前實時資料，一部分儲存在組檔案，通常是歷史資料，再對兩種資料來源進行平行計算，從而獲得更高效能。
比如歷史訂單儲存在orders.ctx中，當前訂單儲存在資料庫orcl中，請按年、月分組，對各組資料的amount欄位求和。spl**如下：
注意fork……fork……的用法。如果fork語句塊下接非fork語句塊，則兩者順序執行，如果fork語句塊下接fork語句塊，則兩者並行執行。
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