En mye brukt metode for å prosessere korrelerte delspørringer er å omskrive dem til tilsvarende flate spørringer (en prosess kjent som utflating). Utvikling av algoritmer i den retningen har fordelen med lav kompleksitet. Siden denne tilnærmingen krever tilpasninger kan ikke eksisterende databasesystemer uten videre flate ut korrelerte underspørringer ved å følge noen generelle regler. I tillegg krever denne tilnærmingen stor utviklingsinnsats for å implementere utflatingsalgoritmer i en databasemotor. En generell beregningsmetode er å utføre den nøstede løkken direkte ved å iterere gjennom alle tuplene til de korrelerte kolonnene fra den ytre spørreblokken og utføre delspørringene like mange ganger som antallet tupler i den ytre løkken. Denne enkle tilnærmingen har fordelen at den kan brukes mer generelt siden den ikke påvirkes av hvilke typer korrelerte operatorer som brukes eller strukturen på delspørringene. Ulempen er høy beregningskompleksitet. Akselerering med grafikkprosessor (GPU) er en metode som kan brukes for å signifikant forbedre ytelsen til nøstede metoder med stor algoritmisk kompleksitet ved å utnytte parallellitet og enhetsminnet på GPU-en, og oppnår både målet om programvare designet og implementert for generell bruk og høy ytelse i behandling av delspørringer.