數據庫管理員（DBA）可以專門研究一種數據庫技術的時代正在迅速結束。如今，我們比以往任何時候都更有可能被要求將來自不同來源的許多類型的數據匯總在一起。盡管專業化仍然占有一席之地，但是擁有可用于跨越這些邊界的知識和工具很有用。

這是在Microsoft SQL Server 2016中引入的PolyBase技術不斷擴展的原因之一，該技術在Microsoft SQL Server 2019的發布中變得更加強大。

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在使用PolyBase之前，嘗試使用Microsoft SQL Server中的外部數據源時，您要么必須將數據從一個源傳輸到另一個源，要么要查詢兩個源，然后編寫自定義邏輯并在客戶端級別聯接和集成數據。PolyBase簡化了從外部數據源讀取的過程，它通過使SQL Server實例能夠處理訪問實例內部的外部數據和關系數據的Transact-SQL（T-SQL）查詢，來實現這一點。

最初，PolyBase的目標是Apache Hadoop和Azure Blob存儲。在Hadoop節點內定位大數據的能力擴展了從Microsoft SQL Server平臺無縫進行現代分析的能力。無需在Hadoop環境中安裝任何其他軟件，甚至不需要了解Hadoop即可對其進行查詢。PolyBase甚至將一些計算推入Hadoop節點來優化查詢。

PolyBase在2019年的驚人之處在于，微軟增加了連接器，允許查詢更廣泛的外部數據。PolyBase現在可與Oracle、Teradata、MongoDB以及任何符合開放數據庫連接（ODBC）標準的數據庫一起使用，這樣一來，您不必將數據帶入Microsoft SQL Server就能查詢數據所在的位置。最重要的是，它提供了分布式、可擴展的查詢性能。

當將數據從一個地方移到另一個地方時，PolyBase還可以簡化步驟。例如，您可以將來自Hadoop、Azure Blob存儲或Azure Data Lake Store的數據放入關系表中。通過這一功能，您不需要單獨提取、轉換、加載（ETL）或導入工具，就能利用Microsoft SQL Server的快速分析和列存儲功能。另一方面，將數據從SQL Server導出到具有成本效益的在線存儲也很容易。PolyBase這樣的特性，讓數據庫管理員更容易幫助組織從所有數據中獲得最大價值，同時優化成本與性能的比率。

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