適用対象:
SQL Server 2019 (15.x)
Important
Microsoft SQL Server 2019 ビッグ データ クラスターは廃止されました。 SQL Server 2019 ビッグ データ クラスターのサポートは、2025 年 2 月 28 日の時点で終了しました。 詳細については、Microsoft SQL Server プラットフォーム の発表ブログ投稿 と ビッグ データ オプションを参照してください。
この記事では、SQL Server ビッグ データ クラスターでの "SQL Server コンピューティング プール" の役割について説明します。 コンピューティング プールにより、SQL Server ビッグ データ クラスター用のスケールアウト コンピューティング リソースが提供されます。 これらは、SQL Server マスター インスタンスから計算作業 (中間結果セット) をオフロードするために使用されます。 以降のセクションでは、コンピューティング プールのアーキテクチャ、機能、使用シナリオについて説明します。
この 5 分間のビデオでは、コンピューティング プールの概要についてもご覧いただけます。
コンピューティング プールのアーキテクチャ
コンピューティング プールは、Kubernetes で実行されている 1 つまたは複数のコンピューティング ポッドで構成されます。 これらのポッドの自動化された作成と管理は、SQL Server マスター インスタンスによって調整されます。 各ポッドには、一連の基本サービスと、SQL Server データベース エンジンのインスタンスが含まれています。
Scale-out groups
コンピューティング プールは、SQL Server、Oracle、MongoDB、Teradata、HDFS などのさまざまな外部データ ソースに対する分散クエリの PolyBase スケールアウト グループとして機能することができます。 Kubernetes でコンピューティング ポッドを使用することにより、SQL Server ビッグ データ クラスターで PolyBase スケールアウト グループ用のコンピューティング ポッドの作成と構成を自動化できます。
コンピューティング プールのシナリオ
コンピューティング プールが使用されるシナリオには、次のものがあります。
マスター インスタンスに送信されたクエリによって、記憶域プール内にある 1 つ以上のテーブルが使用される場合。
マスター インスタンスに送信されたクエリによって、データ プール内にあるラウンド ロビン分散の 1 つ以上のテーブルが使用される場合。
マスター インスタンスに送信されたクエリによって、SQL Server、Oracle、MongoDB、Teradata の外部データ ソースを含むパーティション分割されたテーブルが使用される場合。 このシナリオの場合、クエリ ヒント OPTION (FORCE SCALEOUTEXECUTION) を有効にする必要があります。
マスター インスタンスに送信されたクエリによって、HDFS の階層内にある 1 つ以上のテーブルが使用される場合。
コンピューティング プールが使用されないシナリオには、次のものがあります。
マスター インスタンスに送信されたクエリによって、外部の Hadoop HDFS クラスター内にある 1 つ以上のテーブルが使用される場合。
マスター インスタンスに送信されたクエリによって、Azure Blob Storage 内の 1 つ以上のテーブルが使用される場合。
マスター インスタンスに送信されたクエリによって、SQL Server、Oracle、MongoDB、Teradata の外部データ ソースを含むパーティション分割されていないテーブルが使用される場合。
クエリ ヒント OPTION (DISABLE SCALEOUTEXECUTION) が有効になっている場合。
マスター インスタンスに送信されたクエリが、マスター インスタンスに配置されているデータベースに適用される場合。
Next steps
SQL Server ビッグ データ クラスター の詳細については、次のリソースを参照してください。