对于大数据量、较复杂的时空查询，Ganos可直接利用PostgreSQL并行查询的能力从而加速时空查询。
并行查询原理
PostgreSQL并行查询是表级的并行，其并行查询示意图如下。
注意事项
并行查询的worker数量越大，查询时CPU负载越重，对于CPU负载本身较重的场景建议woker数量设置为2较合适，即max_parallel_workers_per_gather=2。
对于服务器内存有限的高并发访问，开启并行查询时，需要控制参数work_mem（min 64KB)，确保并发访问数量乘以并行worker数量乘以work_mem不超过服务器内存的60%。
使用方法
开启并行查询的方法如下：
修改PostgreSQL配置文件postgresql.conf，启用并行查询参数。
开启max_parallel_workers参数，设置能够开启的并行worker总数量，须小于max_worker_processes的值，通常为8-32。
开启max_parallel_workers_per_gather参数，设置单个查询gather最大并行度，须小于max_parallel_workers的值，通常为2-4。
如果要开启强制并行，须将force_parallel_mode设置为on。
通过执行SQL语句控制单个表的并行粒度：alter table table_name set (parallel_workers=n)。
说明“n”代表并行worker数，该值可参见max_parallel_workers_per_gather。
提高Ganos相关函数的cost成本。
在创建Ganos模块扩展时，通常默认有个函数cost成本，如果表数据量较小，但函数属于计算密集，并且适合开启并行执行，此时默认不会开启并行查询，需要提高函数的cost成本后才能开启并行查询。