考虑下面的数据库表：
　　

　　如果需要做如下的查询：
　　　　Select all
　　　　where （（MODEL="Accord" AND YEAR="1996"） AND
　　　　（COLOR="Green" OR COLOR="Black"））；

　　这个查询寻找数据库中所有1996年产的绿色或黑色的Accord车的资料。在关系数据库中，这个查询通常需要创建几个中间表，一种可能的情形如下：一个表包含所有的Accord车数据，一个表包含所有1996款的车，一个表包含所有绿色车，一个表包含所有的黑色车。然后在这些表上进行Join操作，更详细的说，数据库将求出前两个表的交集，从而得到1996款的Accord车的表，同时，将求出后两个表的并，得到绿色或黑色的车的表，最后，用这两个表求交集，就得到了最后的数据。上面的操作可以用下面的图来形象的表示。图中的每个节点表示一个需要被计算的表（计算子任务），节点间的箭头给出了任务间的依赖关系。

　　在上面图中，只要所有必需的子任务已经完成，后续子任务就可以进行，因此，通常来说，很多的子任务都可以并行的执行。这种并行性表现为子任务的并行执行，因此被称为任务并行性。任务并行性比数据并行性要复杂一些（实际上，用任务并行性完全可以描述数据并行性的问题）。