在读取数据表时，如果记录的顺序对计算结果没有影响，则可以用多线程来处理，从而更充分地利用系统资源，以达到提高效率的目的。如果需要使用多线程并行处理，需要在使用函数时添加@m选项，多线程并行读取数据的函数主要是f.import@m()。

读取单个数据文件中的数据时，可以用多线程并行的方法。如：

A2中直接读入数据，A3中添加了@m选项，使用f.import@m()，多线程读取数据。在A4中比较了两种方法的耗时，结果如下：

使用并行读取数据的方法，也可以获得明显的性能提升。

在多线程读取单数据文件时，系统会将文件拆分为多个部分，分别构成文件游标来分段读取记录。读取数据时，这些文件游标将各自使用独立的线程，类似于上一个例子中多线程读取数据的情况。如果想更详细地了解集算器中如何分段读取数据，请阅读7.8集文件。

由于并行读取单个数据文件中的数据，同样是使用多个线程同时执行的，因此在结果中记录的顺序也是不定的。可以从下面A2与A3的结果中发现这一点：

在使用f.import@m()时，使用的线程数是由设定的Parallel number of task决定的。这个参数可以在集算器菜单栏中点击Tool>Option，在General页面中设定：