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数据库管理员（DBA）可以专门研究一种数据库技术的时代正在迅速结束。如今，我们比以往任何时候都更有可能被要求将来自不同来源的许多类型的数据汇总在一起。尽管专业化仍然占有一席之地，但是拥有可用于跨越这些边界的知识和工具很有用。

这是在Microsoft SQL Server 2016中引入的PolyBase技术不断扩展的原因之一，该技术在Microsoft SQL Server 2019的发布中变得更加强大。

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在使用PolyBase之前，尝试使用Microsoft SQL Server中的外部数据源时，您要么必须将数据从一个源传输到另一个源，要么要查询两个源，然后编写自定义逻辑并在客户端级别联接和集成数据。PolyBase简化了从外部数据源读取的过程，它通过使SQL Server实例能够处理访问实例内部的外部数据和关系数据的Transact-SQL（T-SQL）查询，来实现这一点。

最初，PolyBase的目标是Apache Hadoop和Azure Blob存储。在Hadoop节点内定位大数据的能力扩展了从Microsoft SQL Server平台无缝进行现代分析的能力。无需在Hadoop环境中安装任何其他软件，甚至不需要了解Hadoop即可对其进行查询。PolyBase甚至将一些计算推入Hadoop节点来优化查询。

PolyBase在2019年的惊人之处在于，微软增加了连接器，允许查询更广泛的外部数据。PolyBase现在可与Oracle、Teradata、MongoDB以及任何符合开放数据库连接（ODBC）标准的数据库一起使用，这样一来，您不必将数据带入Microsoft SQL Server就能查询数据所在的位置。最重要的是，它提供了分布式、可扩展的查询性能。

当将数据从一个地方移到另一个地方时，PolyBase还可以简化步骤。例如，您可以将来自Hadoop、Azure Blob存储或Azure Data Lake Store的数据放入关系表中。通过这一功能，您不需要单独提取、转换、加载（ETL）或导入工具，就能利用Microsoft SQL Server的快速分析和列存储功能。另一方面，将数据从SQL Server导出到具有成本效益的在线存储也很容易。PolyBase这样的特性，让数据库管理员更容易帮助组织从所有数据中获得最大价值，同时优化成本与性能的比率。

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