(多选题) 下面关于并行数据库的描述正确的是:( ) A 大部分采用了关系数据模型并且支持SQL语句查询 B 并行数据库是指那些在无共享的体系结构中进行数据操作的数据库系统 C 并行数据库系统具有较好的弹性 D 并行数据库的另一个问题就是系统的容错性较差

A、B、C正确。并行数据库是指那些在无共享的体系结构中进行数据操作的数据库系统，大部分采用了关系数据模型并且支持SQL语句查询；并行数据库系统具有较好的弹性，可以根据负载和需求进行扩展和缩减，以达到更好的性能和吞吐量。选项D不正确，因为并行数据库的容错性通常比较好，采用多副本和备份等技术来保证数据的可靠性和可恢复性。

相关问题

python如何读取数据量大的sqlite3数据库并且不会造成内存溢出，并且采用多线程速度提取

要读取数据量大的SQLite3数据库并且不会造成内存溢出，并且采用多线程速度提取，可以考虑使用以下技术：

1. 使用Python内置的sqlite3模块连接到SQLite3数据库，使用fetchmany()方法分批次从数据库中提取数据，避免一次性读取过多数据导致内存溢出。

2. 使用Python的multiprocessing模块实现多线程处理，加速数据提取和处理过程。

示例代码：

import sqlite3
import multiprocessing as mp

# 每次从数据库中读取的行数
BATCH_SIZE = 10000

# 数据处理函数
def process_data(data):
    # 处理数据的代码
    pass

# 多线程处理函数
def process_batch(conn, query, offset):
    # 连接到数据库
    conn = sqlite3.connect(conn)

    # 读取数据
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query + ' LIMIT ? OFFSET ?', (BATCH_SIZE, offset))
    data = cursor.fetchall()

    # 处理数据
    process_data(data)

    # 关闭数据库连接
    cursor.close()
    conn.close()

# 主函数
def main():
    # 连接到SQLite3数据库
    conn = sqlite3.connect('database.db')

    # 查询语句
    query = 'SELECT * FROM table_name'

    # 获取数据总行数
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    total_rows = cursor.fetchone()[0]
    cursor.close()

    # 创建进程池
    pool = mp.Pool()

    # 分批次处理数据
    for offset in range(0, total_rows, BATCH_SIZE):
        pool.apply_async(process_batch, args=(conn, query, offset))

    # 等待所有线程完成
    pool.close()
    pool.join()

    # 关闭数据库连接
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

请注意，这只是一个示例，具体的实现取决于数据量的大小和计算机的性能。如果处理的数据量非常大，您可能需要考虑使用其他技术来优化性能，如使用多台计算机并行处理、使用数据库索引等。同时，还需要注意线程安全和数据一致性问题。

sql语句开启多线程查询

SQL语句本身并不支持多线程查询，但是可以通过数据库的分片（Sharding）技术来实现多线程查询。

数据库的分片是将一个大的数据库分成多个小的数据库，每个小的数据库只存储部分数据，这些小的数据库可以分布在不同的物理机器上。当查询时，可以将查询请求分发到不同的小数据库中进行并行查询。

具体实现方法因不同数据库而异，以MySQL为例，可以使用MySQL的分区表（Partitioning）功能来实现分片。分区表可以将一个大表分成多个小表，每个小表只存储部分数据。当查询时，可以将查询请求分发到不同的小表中进行并行查询。

需要注意的是，分片技术并不是银弹，它也有自己的限制和缺点，如分布式事务难以实现、数据倾斜、数据迁移等问题。在实际应用中，需要根据具体情况进行权衡和选择。