并行执行可能很神奇。一个过程原本需要执行数小时或者数天，通过使用并行执行，可能几分钟内就可以完成。将一个大问题分解为小部分，这在有些情况下可以显著地减少处理时间。不过，考虑并行执行时，要记住一个基本概念：并行查询（Parallel Query）选项本质上是不可扩展的。

简单地说，并行执行也可能是一个很糟糕的想法，在许多情况下，应用并行处理后，可能只会带来资源占用的增加，因为并行执行试图使用所有可用的资源。在一个系统（如OLTP系统）中，如果资源必须由多个并发事务所共享，你就会观察到，并行执行可能导致响应时间增长。它不会采用某些在串行执行计划中比较高效的方法，而倾向于采用诸如全表扫描这样的访问路径，希望能把较大的批量操作划分为多个子集，然后并行地处理每个子集，从而优于串行计划。但是如果并行执行应用不当，不仅不能解决性能问题，反而会成为性能问题的根源。

所以，在应用并行执行之前，需要保证以下两个前提成立。

1. 必须有一个非常大的任务，如对50GB数据进行全表扫描。

2. 必须有足够的可用资源。在对50GB数据进行并行全表扫描之前，要确保有足够的空闲CPU处理并行进程，还要有足够的I/O能力。50GB数据可能分布在多个物理磁盘上（而不只是一个物理磁盘），以允许多个并发读请求能同时发生，从磁盘到计算机还要有足够多的I/O通道，以便能并行地从磁盘获取数据等。

如果只有一个小任务（通常OLTP系统执行的查询就是这种典型的小任务），或者可用资源不足（这也是OLTP系统中很典型的情况），其中CPU和I/O资源通常已经得到最大限度的使用，那就根本不用考虑并行执行。