在使用EF Core和Postgres并行查询时，可能会出现“命令正在进行中”的错误，因为Postgres不支持同一连接的并行查询。可以通过使用不同的数据库上下文或顺序执行查询来解决此问题。并行查询可能导致死锁或超时，建议谨慎使用。

作者开发了dynq工具，可对DynamoDB表进行复杂的并行查询，无需编写脚本。尽管已有其他分析解决方案，dynq仍是导出表格或传输数据的有用工具。使用时需具备基本的jq知识，语法简单易懂。用户可在GitHub上反馈bug。

Postgres的并行查询功能可以显著提高大数据集的查询性能，但在资源不足时会降级为串行执行，可能导致响应时间超出应用需求。本文探讨了并行查询的原理、降级触发因素及监控优化方法，并提出类似Oracle的并行语句排队功能的解决方案，以避免性能瓶颈。

最近有文章讨论了Postgres的并行查询能力，强调了“parallel_leader_participation”参数的重要性。禁用该参数在处理大数据集和分区表时可能提高性能，但在某些情况下可能导致速度变慢。总体建议在特定查询中使用，而非全局启用。

Postgres数据库支持并行查询，适用于大型和长时间运行的查询，如仓库或分析工作负载。并行查询在Postgres 10版本中首次发布，并在后续版本中不断改进。并行查询适用于比较、聚合和连接等操作。不适用于包含插入、更新和删除的事务。调整并行查询的性能需要考虑并行工作进程的数量、内存限制和系统资源。逐步调整并行查询设置比固定设置更有效。

本文介绍了DBeaver数据库客户端在与PostgreSQL并行查询连接时的问题，包括并行查询的概念、限制和DBeaver的行为。作者通过重现问题并提供解决方法，总结了DBeaver默认配置中的问题并提出了解决方案。

默认情况下，PostgreSQL将所有工作分配给一个核心，但是额外的连接和查询可以使用其他核心。并行查询将语句分成较小的部分，由多个后台工作程序同时执行。排序查询使用Gather Merge节点，而未排序查询使用Gather节点。查询级并行性用于较长的分析查询。影响查询级并行性的参数包括max_worker_processes、max_parallel_workers和max_parallel_workers_per_gather。work_mem和max_parallel_workers之间的关系很重要。CPU负载和I/O限制会影响性能。如果查询包含数据修改操作，则不会生成查询的并行计划。监视CPU负载很重要。