将并行度阈值从5提高到20会导致糟糕的查询性能

将并行度阈值从5提高到20可能会导致糟糕的查询性能。并行度是指在数据库查询过程中同时执行的并发操作的数量。提高并行度阈值意味着允许更多的并发操作同时执行，这在某些情况下可以提高查询性能，但也可能导致性能下降的问题。

当将并行度阈值从5提高到20时，可能会发生以下情况导致糟糕的查询性能：

1. 资源竞争：提高并行度阈值会增加并发操作的数量，可能导致数据库服务器资源（如CPU、内存、磁盘IO）的竞争。如果服务器资源不足以支持更高的并发操作，性能可能会下降。
2. 锁竞争：在并行执行查询时，可能会涉及到对数据库中的数据进行读取和写入操作。如果多个并发操作需要同时访问或修改同一数据块或表，可能会导致锁竞争，进而降低性能。
3. 数据传输延迟：提高并行度阈值会增加并发操作的数量，可能导致更多的数据传输。如果网络带宽有限或网络延迟较高，数据传输可能会成为性能瓶颈。
4. 查询优化问题：某些查询可能无法有效地并行执行，提高并行度阈值可能会导致查询计划的选择不当，从而降低查询性能。

针对这个问题，可以考虑以下解决方案：

1. 监控和调优：通过监控数据库服务器的资源利用率、锁竞争情况和查询性能指标，及时发现并解决性能问题。可以使用腾讯云的云监控服务（https://cloud.tencent.com/product/monitoring）来监控数据库服务器的性能指标。
2. 适当增加硬件资源：如果数据库服务器的资源利用率较高，可以考虑增加CPU、内存或磁盘等硬件资源，以支持更高的并发操作。
3. 优化查询语句和索引：通过优化查询语句和创建合适的索引，可以提高查询性能，减少资源竞争和锁竞争的可能性。可以使用腾讯云的云数据库 MySQL（https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql）或云数据库 PostgreSQL（https://cloud.tencent.com/product/cdb_postgresql）来提供高性能的数据库服务。
4. 分布式架构：如果单个数据库服务器无法满足高并发查询的需求，可以考虑使用分布式数据库架构，将数据分片存储在多个节点上，并通过分布式查询引擎进行查询。可以使用腾讯云的云原生数据库 TDSQL（https://cloud.tencent.com/product/tdsql）来实现分布式数据库架构。

总之，提高并行度阈值需要综合考虑数据库服务器资源、锁竞争、数据传输延迟和查询优化等因素，以确保查询性能的提升。