Самый быстрый способ обновить всю статистику в базе данных?

Поэтому я хочу запустить статистику обновлений для всех таблиц в моей базе данных. Одно ограничение заключается в том, что я не могу запускать статистику обновления более чем для 20 статистических таблиц одновременно. Например, если таблица A имеет 40 статистических данных, я должен разбить это на 2 утверждения статистики обновления. Это связано с тем, что некоторые из этих таблиц действительно большие, а приложение, над которым я работаю, имеет тайм-аут при вызовах базы данных.

Я пытался распараллелить этот процесс. Сначала я попытался создать задания с максимум 20 таблицами статистики на блок и с помощью parallel.foreach. Однако я заметил, что даже при том, что я установил maxDegreeOfParallelism на 5, часто только 3 запроса выполнялись в моей базе данных за раз. Я читал о том, как parallel.foreach делает некоторые вещи с совместным использованием ресурсов / разделением между потоками, но я не чувствую, что есть причина использовать это, если я просто делаю один вызов базы данных для каждой задачи.

Затем я попытался создать задачи и ограничить количество активных задач с помощью семафоров. Используя то же ограничение в 5 задач, я смог увидеть 5 запросов, выполняемых одновременно в базе данных, но в целом не заметил большого выигрыша в производительности по сравнению с использованием parallel.foreach.

Теперь меня действительно интересует, насколько скорость этого процесса зависит от количества запущенных Update Statistics. Некоторые вещи я заметил, но могу ошибаться. Всякий раз, когда я пытаюсь запустить два Update statistics одновременно на одном столе

--assume these are running in different tasks
Update Statistics A (stattable1, stattable2,....stattable20);
Update Statistics A (stattable21, stattable22....);

один запрос кажется заблокированным, пока не завершится другой. Думаю, это имеет смысл, поскольку мы пытаемся сканировать одну и ту же таблицу.

Затем при одновременном запуске Update Statistics на двух разных таблицах

--assume these are running in different tasks
Update Statistics A (stattable1, stattable2,....);
Update Statistics B (stattable1, stattable2....);

Я заметил, что каждый запрос занимает больше времени, чем если бы я просто запускал одно обновление за раз, однако эта задержка, похоже, не полностью блокирует (т.е. если Update Statistics A занимает 2 минуты, а Update Statistics B занимает 2 минуты, то для них обоих это может для завершения потребуется 3 минуты, а не 4). Это то, в чем я действительно не уверен, насколько эта производительность масштабируется при параллельном выполнении большего количества запросов.

В основном мне просто интересно, имеет ли смысл использовать задачи по сравнению с parallel.foreach, а также лучший способ структурировать эти запросы для повышения производительности.