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일반적으로, 복수처리를 컴퓨터 안에서 동시에 취급하는 것에 따라 시스템의 효율향상을 꾀하는 것. 동시실행이라고도 한다. 데이터 베이스에 있어서는 데이터의 이용순서가 병행처리의 정확도를 결정하기 위해 데이터를 공유하지 않는 경우보다 문제가 복잡해진다.

동시에 복수개의 처리단위(트랜잭션)를 조금씩 잘라 나누어서 실행하면, 시스템의 구성 요소가 이용되어 있지 않은 시간을 감소시킬 수 있다(단독의 처리를 실행하는 경우, 디스크의 이용 중에는 중앙처리장치가 이용되지 않는다), 거의 동시에 시스템으로 들어간 처리단위의 응답시간의 분산을 없앨 수 있는 것 등의 이점이 있다.

데이터 베이스의 병행처리의 실현상 문제점으로서, 다음의 3가지가 있다.

① 의미적으로 옳은 결과로 되는 것의 보증 : 처리단위를 잘라 나누어서 조금씩 처리하는 경우에 부적당한 조합을 하면 의미적으로 옳다고는 생각되지 않는 결과가 되어 버리는 일이 있다. 처리단위를 순차 1씩 처리한 결과와 완전히 같은 결과로 되는 것이 보증되면, 의미적으로 옳다고 생각할 수 있으므로, 이와 같은 직렬처리와 같은 결과로 되는 처리 스케줄을 직렬화 가능이다라고 한다 (직렬화 가능성(트랜잭션의) 참고).

② 데드로크(교착상태)의 회피 : 상기의 직렬화 가능성을 보증하기 위해, 데이터에 자물쇠를 잠그는(로크 참고) 방식을 쓰는 일이 많다. 이 경우, 복수의 처리단위가 서로 다른 처리 단위의 자물쇠를 잠근 데이터를 쓰지 않으면 처리를 속행할 수 없고 데드로크가 생기는 일이 있으며, 이것을 피하지 않으면 안된다.

③ 후퇴 복귀와 그 연쇄 : 처리 도중에 문제가 생긴 경우, 어느 처리단위를 무효로 하고, 그 처리가 마치 행해지지 않은 것처럼 보일 필요가 생기는 경우가 있다. 그 후퇴복귀의 영향으로 다른 처리단위도 후퇴복귀되는 일이 있으며, 그것을 후퇴복귀의 연쇄라고 한다.

데이터 베이스의 병행처리를 실현하는 대표적인 방법에는 2상 로킹, 트리 로킹, 시각인순서붙이기, 그리고 트랜잭션 스케줄에 의한 병행처리제어방식이 있다. 판독에 대해서는, 문제가 없으면 과거의 데이터를 쓰는 다중판방식에 의해 병행성을 향상시킬 수 있으나, 데이터량은 증가한다. 〈참조어〉 분산 병행처리(데이터 베이스의)