실시 예 들 에 따라 , 쿼리 는 단일 서버 상 에서 이동 및 프로세싱 하 기 에 너무 많 은 데이터 의 추출 을 요구 할지 여부 를 식별 하 기 위해 자동 으로 분석 된다 . 이러 한 조건 이 발견 되 면 , 실시 예 들 은 쿼리 를 다수 의 더 작 은 서브 쿼리 로 분해 하 고 더 작 은 서브 쿼리 를 빅 데이터 의 일부 를 유지 하 는 분산 형 서버 들 에 전달 한다 . 이어서 , 이러 한 분산 형 머신 들 각각 은 다른 서브 쿼리 와 병렬 로 자신 들 의 로컬 데이터 에 대한 서브 쿼리 를 실행 할 것 이 다 . 예 를 들 어 , 단일 의 매우 중요 한 쿼리 에 대한 종래 의 접근 법 이 단일 머신 에서 천만 개 의 기록 들 의 응답 이 추출 및 쿼리 되게 할 경우 , 실시 예 들 은 연합 데이터 스토어 의 분산 된 위치 들 에서 병렬 로 실행 하 기 위해 1 , 000 개 의 쿼리 작업 들 을 생성 할 수 있 다 . 이러 한 1 , 000 개 의 쿼리 작업 들 각각 은 10 , 000 개 의 별개 의 기록 들 을 로컬 로 프로세싱 할 수 있 어서 , 단일 위치 에 대해 전체 천만 개 의 기록 들 을 추출 할 필요 성 을 회피 한다 .