استفاده SQL Server برای(Big Data)

• PolyBase قابلیتی در SQL Server است که اجازه می‌دهد داده‌های خارجی (مثلاً فایل‌های CSV، Parquet، داده‌های HDFS، Azure Blob Storage، یا حتی جداول در Hadoop و Spark) را مثل جداول معمولی SQL کوئری بزنید.
• این ابزار، بدون نیاز به ETL کردن داده‌ها، اجازه می‌دهد از SQL برای آنالیز داده‌های حجیم در منابع خارجی استفاده کنید.

می‌خواهید داده‌های فروش از یک فایل حجیم در HDFS را بخوانید و با داده‌های مشتری در SQL Server جوین کنید.

SQL Server امکان ساخت External Table را فراهم می‌کند که داده‌های آن از منابع بیرونی می‌آیند (مثل Hadoop، Azure Data Lake، یا حتی PostgreSQL).

با این روش می‌توان داده‌های Big Data را به شکلی نیمه‌ساخت‌یافته یا غیرساخت‌یافته مدیریت کرد.

• SQL Server به کمک PolyBase و Azure Data Services می‌تواند با ابزارهایی مثل Apache Spark، Hadoop و Data Lake ارتباط برقرار کند.
• شما می‌توانید داده‌ها را در این محیط‌ها نگه دارید و با SQL به آن‌ها دسترسی داشته باشید.

• اگر از SQL Server در فضای ابری Azure استفاده می‌کنید، Synapse Analytics یک راه‌حل جامع برای تحلیل Big Data است.
• این پلتفرم، SQL، Spark، و داده‌های ساخت‌یافته/نیمه‌ساخت‌یافته را یکجا ترکیب می‌کند.

برای مدیریت بهتر داده‌های حجیم در SQL Server خودش:

• Partitioning: تقسیم جدول‌های بزرگ به پارتیشن‌هایی بر اساس تاریخ یا شناسه‌ها برای سرعت‌بخشی به کوئری‌ها.
• Columnstore Indexes: ایندکس‌هایی که برای حجم بالا و خواندن‌های تحلیلی بسیار سریع هستند.