SQL Server数据库的并行化技术已经成为了一种趋势，随着大数据时代的到来，数据库中的数据量呈爆炸式的增长，为了更好地应对这一挑战，数据库的并行化技术应运而生。那么，数据库优化中的并行化技术具体是如何实现的呢？
1. 并行查询
并行查询是指在同一时间段内同时在多个处理器上执行多个查询，它可以显著提高查询性能和吞吐量。SQL Server利用并行查询技术实现了多CPU之间的数据分区和并行计算，具体实现方法是通过在查询计划中添加并行执行的操作符，从而实现并行服务。而实现并行查询的关键就是如何进行数据分区和数据重组。
1.1. 数据分区
数据分区可以将数据分割成多个子集，在多个处理器上同时处理，以减少查询执行的耗时。SQL Server中数据分区的两个主要方面包括水平划分和垂直划分。
水平划分：将行数据分布在不同的物理位置上，通常是分布在不同的表或者不同的服务器上，这是多数并行数据库实现的分区方式。具体可以通过在查询中使用分区键或指定表分区方案来实现。
垂直划分：将列数据分布在不同的物理位置上，通常是将经常使用的列分布在一起，将不经常使用的列分离出来存放。这种方式通常通过锁定或解锁基于查询所需的列来实现。
1.2. 数据重组
数据重组是指将分区后的结果重新组合调整成一个整体返回。SQL Server中的数据重组的方式有两种，一种是使用并行联接操作符，另一种是使用Hash聚集或排序聚集操作符。其中，因为Hash聚集操作符是默认的操作符，它被证明是最有效的。
2. 并行索引扫描
在SQL Server中，索引可以帮助加速查询，但是在处理大数据集合时，如果不加以优化，索引扫描效率会大大降低，从而导致查询效率变慢。为了解决大表索引扫描的效率问题，SQL Server使用了并行索引扫描技术。
并行索引扫描是指在一个查询中，同时使用多个线程扫描一个或多个索引，以提高查询的效率。通过使用并行索引扫描技术，可以使查询计划在多个处理器上并行执行，从而显著提高查询的性能和吞吐量。
实现并行索引扫描需要遵循以下几个原则：
- 确保查询中使用的索引是适合并行扫描的
- 在使用并行索引扫描时，不要在计划中添加其他加速操作
- 在一个查询中不要同时使用并行索引扫描和并行查询
3. 并行数据复制
数据复制是完成数据备份和恢复、数据分发、负载均衡等重要操作的基础，能否快速高效的进行数据复制直接影响到数据库的性能和可用性。SQL Server支持并行数据复制，它利用了多个通道并行复制数据，并且在同步数据的过程中提高了并发性。
并行数据复制的关键在于如何实现数据同步的并行性，这需要使用多个线程进行同时处理。SQL Server使用了多个线程并行复制数据，可以显著提高数据复制效率，同时降低了CPU的使用率。
4. 并行DDL 操作
DDL操作是指用于定义数据库模式、表结构、索引等对象的SQL语句，但是在执行DDL操作时，会锁定整个数据库对象，这回导致数据库出现死锁、阻塞等问题。为了解决这一问题，SQL Server提出了并行DDL操作，它允许在执行DDL操作的同时，允许其他用户和进程访问和操作数据库对象。
并行DDL操作使用多个线程，在对象的创建、修改或删除过程中尽可能减少锁定时间，从而提高数据库的并发性和可用性。
5. 总结
数据库的并行化技术是提高数据库性能和可扩展性的重要途径，SQL Server中实施并行化技术是提高SQL Server性能的关键步骤。在本文中，我们了解到SQL Server中的并行查询、并行索引扫描、并行数据复制和并行DDL操作等技术，这些技术可以显著提高数据库的性能和可扩展性。因此，在实际应用中，应该根据具体情况灵活运用这些技术，以提高数据库性能和可用性。