Если у главного экземпляра SQL Server достаточно ресурсов для выполнения аналитической рабочей нагрузки, это всегда самый быстрый вариант. Пул данных помогает в том случае, если требуется перенести выполнение на другие экземпляры SQL для распределенных запросов. Кроме того, пул данных можно использовать для приема данных от исполнителей Spark параллельно с различными экземплярами SQL. Таким образом, производительность нагрузки для больших наборов данных, создаваемых из распределенной файловой системы Hadoop (HDFS), обычно выше, чем у одного экземпляра SQL Server. Однако сложно дать точные оценки, так как в SQL Server может быть несколько таблиц, которые можно вставлять параллельно при необходимости. Производительность зависит от многих факторов. Универсальных рекомендаций не существует.