SQL 正在通过集成分布式计算能力、扩展对各种数据类型的支持以及增强性能优化来演进，以应对大数据挑战。现代 SQL 实现现在可以与分布式系统无缝协作，从而可以跨存储在集群中的大型数据集执行查询。例如，CockroachDB 和 Google Spanner 等数据库使用分布式 SQL 架构进行水平扩展，允许将数据分区（分片）到各个节点上，同时保持 ACID 合规性。这种方法确保了 SQL 对于事务性和分析性工作负载仍然可行，即使数据量增长超出单服务器限制。此外，Amazon Redshift 等云原生解决方案利用列式存储和大规模并行处理 (MPP) 来优化对 PB 级数据的查询性能。
另一个关键的演进是 SQL 与大数据工具和存储格式的集成。 Apache Hive 和 Spark SQL 等系统提供了 SQL 接口，用于查询存储在 Hadoop 或云对象存储（例如 Amazon S3）中的数据。 Presto 或 Apache Drill 等 SQL 引擎支持跨多个数据源的联合查询，包括 NoSQL 数据库和文件格式（如 Parquet 或 ORC），这些文件格式针对列式存储和压缩进行了优化。 此外，SQL 现在原生支持 JSON 和 XML 等半结构化数据类型。 例如，PostgreSQL 的 JSONB 类型和 BigQuery 的嵌套字段允许开发人员查询非结构化数据，而无需牺牲 SQL 的声明性语法。 时态表和窗口函数（例如 OVER 子句）也被添加到处理时间序列分析和大数据场景中常见的复杂聚合。
SQL 还扩展了其语法和执行模型，以解决实时和机器学习用例。 例如，Apache Flink SQL 等流式 SQL 引擎使用熟悉的 SQL 语法处理无界数据流，从而实现实时聚合和连接。 BigQuery ML 允许直接通过 SQL 查询训练机器学习模型，从而减少了在系统之间移动数据的需要。 矢量化查询执行（在 Snowflake 中使用）和基于成本的查询优化器等性能优化提高了大型数据集的效率。 近似查询函数（如 APPROX_COUNT_DISTINCT）在探索性分析中以精度换取速度。 这些增强功能确保 SQL 仍然是开发人员使用现代大数据堆栈的实用工具，同时保留其简单性和广泛的熟悉度。