SQL 正在发展，以支持大数据，主要通过与分布式计算框架的集成以及增强处理更大数据集的效率。传统的 SQL 数据库是为结构化数据设计的，具有有限的扩展能力。然而，随着大数据技术的兴起，SQL 已适应于处理不仅在体量上庞大而且在格式和来源上多样化的数据。这种灵活性是必不可少的，因为企业越来越依赖于来自社交媒体、物联网设备和生成大量数据流的应用程序等多样化的数据源。
一个显著的变化是 SQL-on-Hadoop 解决方案的出现，如 Hive 和 Impala。这些平台允许开发人员在存储在 Hadoop 中的数据上运行 SQL 查询，而 Hadoop 是为大数据优化的分布式存储系统。这使得熟悉 SQL 的团队可以更轻松地分析大数据集，而无需学习新的编程语言。此外，像 Google BigQuery 和 Amazon Redshift 等基于云的数据仓库解决方案引入了可以快速查询海量数据的功能，利用扩展架构来提升性能，同时大体保持 SQL 语法的完整性。
此外，SQL 正在适应处理半结构化和非结构化数据格式。像 JSON 和 XML 等技术现在通常与 SQL 数据库一起使用，使开发人员能够存储和查询各种数据类型，而不会失去利用关系查询的能力。例如，PostgreSQL 已集成对 JSON 的支持，使用户能够在非结构化数据上执行复杂查询，同时仍然受益于强大的关系特性。这种适应性使 SQL 不仅作为传统数据库的语言，还成为大数据分析的多功能工具，使其在当今以数据驱动的环境中变得更加相关。