分析数据库中SQL Server的突破性发展（d sqlserver）

随着最新的信息技术的发展，企业对数据管理的需求也越来越高。数据库是实现这一点的有效手段之一，而SQL Server是目前最受欢迎和流行的数据库管理系统之一。它是一个实时的、基于关系模型的数据库管理系统，可用于快速处理大量数据。

SQL Server最大的优势之一就是它支持事务处理，这允许它处理大量数据，同时确保数据的完整性和精确性。它也可以支持多种外部数据源，比如OLE DB和ODBC，这使得数据库开发者更容易访问和使用数据源中的数据。此外，SQL Server还支持SQL语言，支持复杂的查询和报告，并提供自动更新、安全性和可伸缩性功能，大大提高了企业的业务效率。

最近，SQL Server开始支持大数据分析–这也是SQL Server最突出的差异之一。它支持大数据技术，如Hadoop、Spark和NoSQL，并支持诸如机器学习、深度学习、社交网络分析和其他数据科学算法的复杂分析。这样一来，它不仅提升了数据库的灵活性和可扩展性，还提供了更多的分析可能性。

它也从大数据中收获了很多，比如运行所有大数据工作负载的新的可伸缩的数据库引擎–PolyBase，以及新的可视化数据仪表板等。它还支持大数据应用程序，支持对海量数据集的更快查询，同时借助于行级别精确定位来减轻数据库性能压力。

另外，Microsoft还将为数据科学家提供一个独特的工具，叫做Azure Machine Learning Studio，它可以实现大数据分析和理解。与此同时，SQL Server还提供了基于R和Python的机器学习服务和IT工作负载，这些工作负载可以帮助企业自动执行复杂的分析任务和管理服务。

总之，SQL Server的突破性发展显而易见。它可提供一个高效灵活的大数据分析系统，具有支持大量数据的功能，并支持机器学习、社交网络分析等复杂分析服务和应用程序，大大提高了企业的工作效率，并为企业的发展提供了强劲的支持。