簡介
隨著信息量的快速增長和檢索資料庫規模的擴大，信息檢索採用順序處理方式越來越難以滿足檢索性能要求，及時有高性能的順序計算機支持也漸漸無能為力。而堅決這一問題的有效途徑之一就是將並行處理技術引入信息檢索領域，這也是並行技術研究與多種套用結合的必然結果。並行檢索的直接優點是允許查詢大規模的資料庫和縮短檢索回響時間。
按照並行性的一般含義，我們可以將並行技術大致分為數據並行和功能並行，二者都需依賴於並行硬體體系結構。在SIMD計算機系統中，並行性一般指數據並行。計算機內包含一組處理單元（PE），每一個處理單元存儲一個（或多個）數據元素。當機器執行順序程式時，可對應於全部或部分的內部處理單元所存的數據同時操作。在MIMD計算機成分散式計算機系統中，既可以採用數據並行，也可以採用功能並行，此時的數據並行可理解為資料庫中的各數據集分存於多台處理機或計算機中，它們可同時對各自存儲的數據集執行相同的操作。而功能並行是將一個程式分為若干個段，每一段由一台處理機或計算機執行，而多段程式並行執行需考慮段間同步、通訊等許多問題。
基本概念
所謂數據並行是指把數據劃分成若干塊分別映像到不同的處理機上，每一台處理機運行同樣的處理程式對所分派的數據進行處理。大部分並行處理均採用這種處理方式，尤其是對於計算複雜性很高的問題（如流體力學計算、圖象處理）進行並行處理。在這種處理方式中，通常，不同的處理機在計算過程中需要進行一定量的通信。因此，在這種並行處理方式中，也需要根據問題的特點設計合理的並行處理算法，以減小處理機間的通信對並行處理性能的影響。
數據級並行原理
數據級並行依賴於並行處理機，它屬於SIMD系統內的並行。並行處理機的特點是重複設定許多個同樣的處理單元，按照一定的方式相互連線，在統一的控制部件作用下，各自對分配來的數據並行地完成同一指令規定的操作。控制部件實際上是一台高性能單處理機，它執行控制指令和只適用於串列處理的操作指令，而把適用於並行處理的指令傳送給所用的處理單元，但僅有那些處於“活動”狀態的處理單元才並行地對各自的數據進行同一操作。為了實現快速有效的數據處理，數據應在各處理單元之間合理分配與存儲，使各處理單元主要對自身存儲器內的數據進行運算。
