【计】 concurrent access
并行访问（Parallel Access）是计算机科学和信息技术领域中的核心术语，指多个处理单元或设备在同一时间段内对共享资源（如内存、存储系统或数据库）进行同时操作的机制。该概念最早由美国计算机协会（ACM）在《计算机系统术语标准化报告》中明确定义，强调其核心价值在于提升系统吞吐量和降低延迟。
在数据库管理系统中，并行访问的实现依赖于事务锁机制和并发控制算法。例如Oracle数据库采用的"多版本并发控制（MVCC）"技术，允许读操作与写操作同时进行而不产生数据冲突。这种设计显著区别于传统的串行访问模式，使现代分布式系统（如Hadoop HDFS）能够实现PB级数据的高效处理。
硬件层面的并行访问主要体现在多核处理器架构中。根据《计算机体系结构：量化研究方法》的论述，当代CPU通过多级缓存一致性协议（如MESI协议），确保多个核心对共享内存的访问既保持并行性又维护数据完整性。这种硬件级并行性支撑着从科学计算到实时交易系统等关键应用场景。
“并行访问”是计算机领域中的专业术语，其核心含义指多个用户或进程同时访问共享资源（如数据库、存储设备等）的能力。以下是详细解释：
并行查询与事务处理
允许多个查询或事务同时执行，例如数据库系统通过多线程、多进程技术，将任务分配到不同处理器上处理，提升吞吐量。同时，事务管理机制（如锁机制、隔离级别）确保数据一致性。
数据分区技术
将数据划分为多个独立区块（如按范围或哈希分区），不同区块可被并行读写，减少资源争用。例如，分布式数据库通过分区实现跨节点的并行操作。
负载均衡与资源优化
动态分配计算资源（如CPU、内存），避免单点瓶颈，提高系统整体效率。
| 特性 | 并行访问 | 串行访问 |
|---|---|---|
| 资源利用 | 多资源同时工作，效率高 | 单资源顺序处理，效率低 |
| 适用场景 | 高并发、大规模数据 | 简单任务、低负载 |
| 实现复杂度 | 高（需协调机制） | 低 |
如需进一步了解技术细节，可参考数据库系统设计或分布式计算相关文献。
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