Az SQL Server 2019 ideális eszköz ha a Big Data kihasználása a cél A Microsoft SQL Server 2019 Standard áfogó Big Data-megoldásokat kínál: a szoftvergyártó integrálta a Big Data Framework, az Apache Spark és a Hadoop Distribute File System (HDFS) megoldásokat, melyek a Big Data témakörében a legfontosabbaknak számítanak. Az interoperabilitás elérhetővé teszi a Kubernetes konténerkezelő platform bevonását is, ami viszont az alkalmazások helyi, illetve több nyilvános felhőben történő használatára biztosít lehetőséget. Mindent összevetve, a redmondi szoftvergyártó ezzel megkönnyíti a felhasználók számára, hogy nagyméretű, adatbázisonként akár 100 terabájtnyi adatkészlettel dolgozhassanak. Ugyanezt szolgálják más funkciók, például az online tranzakciófeldolgozás (Online Transaction Processing (OLTP)) vagy az adattárház. Ehhez hozzáadódik az átalakított Polybase technológia és a tárolómotor. Az újratervezett PolyBase technológiával most már olyan adatok lekérdezése is lehetővé válik, amelyeket a Azure Blob Storage objektumtárban és a Hadoop keretrendszerben tárolnak. Szintén újdonságnak számít a Hortonworks-Hadoop-fürtök, a Cloudera-cluster és az Azure-tároló támogatásának kibővítése. A Microsoft azonban megőrizte a jól bevált funkciókat is Azok a cégek, akik a Lizengonál megvásárolják a Microsoft SQL Server 2019 Standard verziót, nem csak pénzt takarítanak meg, de kihasználhatják, hogy a Microsoft az elődverzió erősségeit megőrizve fejlesztette tovább ezt az adatbáziskezelő szoftvert. Ennek köszönhetően a Microsoft SQL Server 2019 Standard a diagramfeldolgozás terén is továbbfejlesztett funkciókat biztosít. Nem kevésbé vonzó az a tény, hogy most már a Java programozási nyelv közvetlen alkalmazása is támogatott. Továbbá a Python és az R nyelvekhez is használt infrastruktúra révén a Machine Learning szolgáltatások is kiaknázhatók. A SQL Server 2019 újdonságai dióhéjban • Az új összekötőknek köszönhetően a Microsoft SQL Server 2019 Standard olyan adatbázisokhoz kapcsolható, mint a MongoDB, Teradata, Oracle, stb., és ezek a korábbi elemzési korlátokat is kiküszöbölik. • A jól skálázható Azure SQL DB Hyper Scale automatikus méretezést biztosít még nagy számítási feladatok esetén is, adatbázisonként akár 100 Terabyte-ig. • Átfogóan kibővített funkciók az elődverzióból a diagramfeldolgozáshoz. • Közvetlenül támogatott Java alkalmazás, valamint a Python- és R-programozási nyelvek felhasználása a Machine Learning szolgáltatáshoz. • Megjúlt PolyBase technológia és tárolómotor. • Big Data keretrendszer, Apache Spark és Hadoop Distribute File System (HDFS) integráció. • Munkafolyamatok végrehajtása mind helyi, mind pedig több nyilvános felhőben.