>最初，这个问题在这里的数据库管理员站点中，但由于那边没有引起注意，我想我会在这里提出它。我将做一个总结，因为整个问题是关于如何在Amazon Redshift中设置并行查询感到困惑：
我们正在构建一个商业智能系统，我们的后盾是JSF，我们的数据库机器是Amazon Redshift。
我们正在并行发送查询。起初，它的性能似乎并没有更好，就像它们是并行发送的，而是在数据库机器中按顺序解析的。
我们在文档中发现：
http://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm-c-executing-queries.html
http://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_troubleshooting_query_performance.html
http://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_wlm_query_slot_count.html
默认情况下，该红移同时接收 5 个查询，但这是我们可以更改的设置。
需要考虑 3 个主要事项：查询槽、并发性和队列。我们已经理解了这一点：
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队列就像 Java 中的线程。查询到达并被指定到"负载较少"的队列，等待轮到它解决。我们可以根据需要设置任意数量的队列。队列有一些内存分配（我们猜平分？在队列中，我们可以分配用户组或查询组。但在短期内，这是很多查询中的分类工作我们现在无法完成。
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并发是队列可以运行的查询量平行。默认为 5。
查询 槽是查询可以使用的内存量。它与我们理解的并发性有关。并发性越高队列具有，它拥有的每个查询槽中的内存越少。
每个队列有 5 个并发性;性能提高了很多，比如 40%，但我认为有更好的方法来设置它。
那么，我们理解正确吗？我们有一些视图最多可以执行 25-28 个查询，并且加载时间的总时间约为 60 秒，我们如何才能更快地解决查询的设置？
如果所有查询看起来都相似，则只能使用一个具有 100% 内存的队列，并将其并发级别增加到 30。（但是通常不建议将并发级别设置为 15-20>）
根据我的理解，当您的某些查询是"重型"时，您通常会定义多个队列。这允许您将一个队列中的重型查询和"正常"查询重定向到另一个队列。通过这种方式，您可以确保您的"正常"查询不会卡在一些将持续数小时的繁重查询后面。