delphi怎样线程并发

[laoliang911]

是这样的，数据库有近100万条数据，需要查询出来，一一处理，单靠查询遍历数据，非常慢，有没有并发的例子，想要并发同时处理这些数据，加快速度，谢谢。目前瓶颈不在查询速度上，而是在处理数据上，必须一一处理才行。比如 ，我先取出1000条数据，分别放入到了list1，list2，list3，list4，list5 里面（定义的Tstringlist）每个200条不同内容数据,然后分5个线程处理，发现处理时间上比单线程处理1000条并没有快，反而慢了些，而且一个线程处理完下一个线程才开始处理，所以求大牛写一下，怎么提高速度，数据取先按上面list 取，怎么让5个线程同时处理，谢谢

[日立奔腾浪潮微软松下联想]

应该是你的代码写的问题。

[laoliang911]

没人回复啊 ，希望大牛给简单写写，怎么多线程并发，怎么占内核

[mk_lucifer]

首先你应该优化数据库，合理使用索引，数据太多添加哈希算法，总之提高查询效率的方法太多了，但就是多线程解决不了的，你CPU就那个效率，就是全速前进只用来查询也没多大帮助。 问题是，你为什么要遍历100万条数据，查询的目的无非就是要找到有用的，就像百度数以亿计的条目中找出来推荐给你，他用了多长时间？？？他要也靠遍历不知要百度到何年何月了。。。。如果你录入一开始就有目的性的建立数据库，有效利用收录的时间，就不会这么麻烦，一秒钟找到有用的东西也不是什么事。

[十一夜飞天]

你如果处理不同的事务，比如有的事务比较耗时你放到一个线程，另一个线程处理其他事务，那有可能提高你程序的处理的能力，但是你一个事务分到几个线程并不能提高效率。CPU在一个时间就只能处理一件事情，你一个线程在查询，另一个线程只会等待。你应该考虑怎么优化你的业务逻辑。

[lyhoo163]

在硬件的限制下，并发是不能提高速度的。因为，并发要分配CPU的，一个线程下，CPU全力计算，多个线程就得分别给各个线程，分配CPU的时间，这样，有时多线程，反而慢了。 除非你的计算机CPU速度快，核心数很多，例如服务器。此时，并发才可以提高速度了。 图片的处理，就需要多核心，大内存，这样，实现真正意义上的并行，才能提高速度。

[laoliang911]

3楼老兄 ，我的是在服务器上的，是有索引的，目前是先查出来放到服务器内存上的，关键需要数据处理，所以得遍历，我的处理是，比如 有100万条以前的新闻事件 ，新闻内容，目前有别人上传了一个新闻，我要查以前新闻的相似度，所以都处理一下。

[laoliang911]

5楼老兄，麻烦给个方法啊，是先放到内存里，然后处理，怎么异步线程处理，是打算放到16核服务器上的当成服务。

[日立奔腾浪潮微软松下联想]

把查询到的数据用TClientDataSet缓存到本地再处理，不过从你说的“而且一个线程处理完下一个线程才开始处理”看还是你的代码有问题。

[qiankunbobo]

1、优化你的SQL 以及优化索引， 2、如果优化SQL达不到你要求的话那就换性能更强的服务器以及做集群

[日月路明]

比如 有100万条以前的新闻事件 ，新闻内容，目前有别人上传了一个新闻，我要查以前新闻的相似度，所以都处理一下。 ------------------- 我觉得你的算法有问题，加一条新闻，就要遍历原来的100万条记录，这个太恐怖，可以尝试加关键字，先抽取新的新闻的关键字，然后只抽取关键字相关的旧闻进行处理

[nm_wyh]

这个问题分两种情况，一是服务端数据库有瓶颈，二是客户端瓶颈，如果你想单纯的处理数据，那这两种情况都好办。 把数据库分割成几个库，每个库中放一部分数据，然后n个客户端(注意在不同的电脑上)。只要网络不存在问题，这种肯定能处理OK, 实际上就是大数据 的分布式处理方式，只不过人家是自动的，你这需要手动布置一下！

[秋天之落叶]

据我所知，多线程是利用CPU的空闲的时间干点别的私活，并不是同时执行，我理解的对吗？

[xiaocongzhi]

1.数据库调优 2. 你线程不能并发，你看看是不是有什么资源是独占的

[whb00120012]

把你的处理写成存储过程，放到服务器端执行，可以快一点。

[贺喜]

问题是，你为什么要遍历100万条数据，查询的目的无非就是要找到有用的，如果你录入一开始就有目的性的建立数据库，有效利用收录的时间，就不会这么麻烦，一秒钟找到有用的东西也不是什么事------这个最靠谱了。

[Mr Dang]

这样每次都去遍历真的好 ？ 分2步去做新闻相似度这件事， 首先： 应该是把每条新闻存到数据库，建立 关键字（字段建立索引） 然后： 要计算相似度的时候，然后用SQL语句筛选 一下子就出来了~~

[日月路明]

楼主威猛，每次都加载100万条数据进行处理，这也太不靠谱了