カテゴリが異なれば、性能も異なる。トランザクションの完了レート（スループット）は、トランザクションの種類の比率、計算の並列性レベルなどに左右される。トレードオフに関する知識が入手でき、選択が可能なら、最も性能が高くなる方式を選択すべきである。
ブロック、デッドロック、中断はいずれも性能を低下させるので、どのような並行性制御を選択するかはトレードオフの問題である。
技法.
並行性制御には多数の技法が存在する。その多くは上述の分類のどれであっても実装可能である。主な技法にはそれぞれ多数の派生があり、複数の技法を組み合わせたものもある。
上掲の技法に加えて以下のような並行性制御技法も使われている。
目標.
並行性制御は、個々のトランザクションが完全性規則に従うようにし、結果的にシステム全体が完全性を保つようにする。正確性を保つと同時に可能な限り性能を向上させることが目標である。プロセス群、コンピュータ群、コンピュータネットワーク群においてトランザクションが分散されることが多くなるにつれ、並行性制御の必要性は増大している。並行性制御は、データ復旧とレプリケーションにも影響を受ける。
分散正確性.
ITの急激な進歩によってコンピュータネットワークの性能が向上し、ローカルな処理と分散処理の違いは曖昧になりつつある。そのためローカルな技法を極めて効率的に分散環境（例えば、コンピュータ・クラスターやマルチコアプロセッサ）に適用するのが一般的となっている。しかし、ローカルな技法には限界があり、分散のスケールが拡大すると対応できない。
OSにおける並行性制御.
マルチタスクOS、特にリアルタイムOSは、動作中の全タスクが同時に動作しているかのように見せる必要があるが、ハードウェアの制限があるため実際にある時点で同時に動作しているタスクはごく少数である。マルチタスクは全タスクが互いに完全に独立しているなら単純である。しかし複数のタスクが同一資源を使用しようとした場合や、タスク間で情報を共有しようとした場合、混乱と矛盾をもたらすことがある。並行計算はこの問題を解決するためにある。データベースと同様にロックを使用する解法もあるが、その場合デッドロックなどの問題を引き起こす危険性も生じる。他にはブロックしないアルゴリズムもある。
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