并行数据库是指在分布式计算机系统中并行执行的数据库系统。这种数据库系统可以增加计算机处理能力及数据访问速度，并提高系统的可靠性和可扩展性。

其中，在并行数据库系统中，数据通常被分片存储在多个节点的磁盘上。每个节点都有自己的处理器和内存，以执行其分配的数据库操作。当需要执行查询时，查询将被分发到所有节点进行处理，并且所有查询的结果将被收集和组合起来，以获得最终的结果。

举个简单的例子，假设我们有一个包含1亿行数据的表格，并且我们需要对该表格进行异常检测。如果我们只有单个计算机进行数据处理，可能需要花费几个小时以上的时间。但是如果我们使用并行数据库，则可以将表格分片后分配给多个计算机进行处理，这样就可以大幅缩短处理时间。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用并行数据库系统来查询分片存储的数据：

# 假设有两个节点，分别存储了该表格的前半部分和后半部分

import psycopg2
import threading

# 定义数据库连接参数
database_params = {
    "user": "admin",
    "password": "password",
    "host": "localhost",
    "port": "5432",
    "database": "my_database"
}

# 定义查询语句
query = """
SELECT *
FROM my_table
WHERE column1 > 100
"""

# 定义查询函数
def query_database(node_id):
    # 连接到指定节点
    connection = psycopg2.connect(**database_params, node=node_id)
    cursor = connection.cursor()

    # 执行查询语句并返回结果
    cursor.execute(query)
    result = cursor.fetchall()

    cursor.close()
    connection.close()

    return result

# 创建两个线程，每个线程处理一个节点
thread1 = threading.Thread(target=query_database, args=(1,))
thread2 = threading.Thread(target=query_database, args=(2,))

# 启动线程并获取结果
thread1.start()
thread2.start()
result1 = thread1.join()
result2 = thread2.join()

# 合并结果
result = result1 + result2

在这个代码示例中，我们首先定义了连接数据库和执行查询的参数