Einrichten eines Data Science-Clients für die Entwicklung in R auf SQL Server

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Gilt für: SQL Server 2016 (13.x), SQL Server 2017 (14.x) und SQL Server 2019 (15.x), SQL Server 2019 (15.x) – Linux

Die Integration von R ist ab SQL Server 2016 verfügbar, wenn Sie die R-Sprachoption bei der Installation von SQL Server 2016 R Services oder SQL Server-Machine Learning Services (datenbankintern) einbeziehen.

Hinweis

Derzeit gilt dieser Artikel nur für SQL Server 2016 (13.x), SQL Server 2017 (14.x), SQL Server 2019 (15.x) und SQL Server 2019 (15.x) für Linux.

Um R-Lösungen für SQL Server zu entwickeln und bereitzustellen, installieren Sie Microsoft R Client auf Ihrer Entwicklungsarbeitsstation, damit Sie RevoScaleR und andere R-Bibliotheken nutzen können. Mit der RevoScaleR-Bibliothek, die auch auf der SQL Server-Remoteinstanz erforderlich ist, lassen sich Computinganforderungen zwischen beiden Systemen koordinieren.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie eine R-Cliententwicklungs-Arbeitsstation so konfigurieren, dass Sie mit einer SQL Server-Remoteinstanz interagieren können, die für die Integration von Machine Learning und R aktiviert ist. Nachdem Sie die in diesem Artikel beschriebenen Schritte ausgeführt haben, verfügen Sie über dieselben R-Bibliotheken wie auf SQL Server. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Berechnungen von einer lokalen R-Sitzung an eine R-Remotesitzung auf SQL Server übertragen.

Client-Server-Komponenten

Verwenden Sie zur Überprüfung der Installation wie in diesem Artikel beschrieben das integrierte RGUI-Tool, oder verknüpfen Sie die Bibliotheken mit RStudio oder einer anderen IDE, mit der Sie vertraut sind.

Häufig verwendete Tools

Unabhängig davon, ob Sie ein R-Entwickler sind, der zum ersten Mal mit SQL arbeitet, oder ein SQL-Entwickler, der noch keine Erfahrung mit R und datenbankinternen Analysen besitzt: Sie benötigen sowohl ein R-Entwicklungstool als auch einen T-SQL-Abfrage-Editor wie z. B. SQL Server Management Studio (SSMS), um alle Funktionen der datenbankinternen Analysen nutzen zu können.

Für einfache R-Entwicklungsszenarien können Sie die ausführbare RGUI-Datei verwenden, die im Bundle in der Basis-R-Distribution in MRO und SQL Server enthalten ist. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie RGUI sowohl für lokale als auch Remote-R-Sitzungen verwenden. Um die Produktivität zu verbessern, sollten Sie eine IDE mit vollem Funktionsumfang verwenden, wie z. B. RStudio oder Visual Studio.

Bei SSMS handelt es sich um einen separaten Download, der zum Erstellen und Ausführen von gespeicherten Prozeduren auf SQL Server nützlich ist, einschließlich derjenigen, die R-Code enthalten. Sie können nahezu jeden R-Code, den Sie in einer Entwicklungsumgebung schreiben, in eine gespeicherte Prozedur einbetten. Informationen zu SSMS und eingebettetem R-Code finden Sie in weiteren Tutorials.

1 – Installieren von R-Paketen

Die R-Pakete von Microsoft sind in mehreren Produkten und Diensten verfügbar. Auf einer lokalen Arbeitsstation sollten Sie Microsoft R Client installieren. Der R Client bietet RevoScaleR, MicrosoftML, SQLRUtils und andere R-Pakete.

  1. Herunterladen von Microsoft R Client.

  2. Übernehmen oder ändern Sie im Installations-Assistenten den Standardinstallationspfad, akzeptieren oder ändern Sie die Liste der Komponenten, und akzeptieren Sie die Microsoft R Client-Lizenzbedingungen.

    Wenn die Installation abgeschlossen ist, erhalten Sie im Begrüßungsbildschirm eine Einführung zu Produkt und Dokumentation.

  3. Erstellen Sie eine MKL_CBWR-Systemumgebungsvariable, um die konsistente Ausgabe über die Intel Math Kernel Library-Berechnungen (MKL) sicherzustellen.

    • Klicken Sie in der Systemsteuerung auf System und Sicherheit>System>Erweiterte Systemeinstellungen>Umgebungsvariablen.
    • Erstellen Sie eine neue Systemvariable mit dem Namen MKL_CBWR, wobei ein Wert auf AUTO festgelegt ist.

Schritt 2: Suchen nach ausführbaren Dateien

Suchen Sie den Inhalt des Installationsordners, und listen Sie ihn auf, um sicherzugehen, dass die Datei „R.exe“, RGUI und andere Pakete installiert sind.

  1. Öffnen Sie im Datei-Explorer den Ordner %ProgramFiles%\Microsoft\R Client\R_SERVER\bin, um den Speicherort von R.exe zu bestätigen.

  2. Öffnen Sie den Unterordner „x64“, um RGUI zu bestätigen. Sie werden dieses Tool im nächsten Schritt verwenden.

  3. Öffnen Sie %ProgramFiles%\Microsoft\R Client\R_SERVER\library, um die Liste der mit R Client installierten Pakete zu überprüfen, wie z. B. RevoScaleR oder MicrosoftML.

3 – Starten von RGUI

Wenn Sie R mit SQL Server installieren, erhalten Sie dieselben R-Tools, die für jede Basisinstallation von R Standard sind, wie z. B. RGui, Rterm usw. Diese Tools sind einfach und nützlich zum Überprüfen von Paket- und Bibliotheksinformationen, Ausführen von Ad-hoc-Befehlen bzw. -Skripts oder Durcharbeiten von Tutorials. Sie können diese Tools verwenden, um R-Versionsinformationen zu erhalten und die Konnektivität zu bestätigen.

  1. Öffnen Sie %ProgramFiles%\Microsoft\R Client\R_SERVER\bin\x64, und doppelklicken Sie auf RGui, um die R-Sitzung mit einer R-Eingabeaufforderung zu starten.

    Wenn Sie eine R-Sitzung aus einem Microsoft-Programmordner starten, werden mehrere Pakete einschließlich RevoScaleR automatisch geladen.

  2. Geben Sie print(Revo.version) an der Eingabeaufforderung ein, um die Informationen zur RevoScaleR-Paketversion zurückzugeben. Sie sollten über die RevoScaleR-Version 9.2.1 oder 9.3.0 verfügen.

  3. Geben Sie search() an der R-Eingabeaufforderung ein, um eine Liste der installierten Pakete zu erhalten.

    Versionsinformationen beim Laden von R

Schritt 4: Anfordern von SQL-Berechtigungen

In R Client ist die R-Verarbeitung auf zwei Threads und In-Memory-Daten begrenzt. Bei der skalierbaren Verarbeitung mit mehreren Kernen und großen Datasets können Sie die Ausführung (als Computekontext bezeichnet) auf die Datasets und die Rechenleistung einer Remote-SQL Server-Instanz verschieben. Diese Vorgehensweise wird für die Clientintegration in eine Produktions-SQL Server-Instanz empfohlen, und Sie benötigen Berechtigungen und Verbindungsinformationen, damit dies funktioniert.

Wenn Sie eine Verbindung mit einer SQL Server-Instanz herstellen möchten, um Skripts auszuführen und Daten hochzuladen, benötigen Sie einen gültigen Anmeldenamen auf dem Datenbankserver. Sie können entweder einen SQL-Anmeldenamen oder die integrierte Windows-Authentifizierung verwenden. Im Allgemeinen wird die Verwendung der integrierten Windows-Authentifizierung empfohlen. Für einige Szenarios ist die Verwendung des SQL-Anmeldenamens jedoch einfacher, insbesondere wenn Ihr Skript Verbindungszeichenfolgen zu externen Daten enthält.

Das zum Ausführen von Code verwendete Konto muss mindestens über eine Berechtigung zum Lesen der Datenbanken verfügen, mit denen Sie arbeiten. Zudem ist die spezielle Berechtigung „EXECUTE ANY EXTERNAL SCRIPT“ erforderlich. Die meisten Entwickler benötigen auch Berechtigungen zum Erstellen von gespeicherten Prozeduren und zum Schreiben von Daten in Tabellen, die Trainingsdaten oder bewertete Daten enthalten.

Bitten Sie den Datenbankadministrator, in der Datenbank, in der Sie R verwenden, die folgenden Berechtigungen für Ihr Konto zu konfigurieren:

  • EXECUTE ANY EXTERNAL SCRIPT zum Ausführen von R-Skripts auf dem Server.
  • db_datareader zum Ausführen der Abfragen, die zum Trainieren des Modells verwendet werden
  • db_datawriter zum Schreiben von Trainingsdaten oder bewerteten Daten
  • db_owner zum Erstellen von Objekten wie z. B. gespeicherte Prozeduren, Tabellen und Funktionen. db_owner ist auch zum Erstellen von Beispiel- und Testdatenbanken erforderlich.

Sind für Ihren Code Pakete erforderlich, die nicht standardmäßig mit SQL Server installiert werden, vereinbaren Sie mit dem Datenbankadministrator, dass die Pakete mit der Instanz installiert werden. SQL Server ist eine gesicherte Umgebung, in der es Einschränkungen hinsichtlich der Installation von Paketen gibt. Weitere Informationen finden Sie unter Installieren neuer R-Pakete auf SQL Server.

5 – Testen von Verbindungen

Verwenden Sie als Überprüfungsschritt RGUI und RevoScaleR, um die Konnektivität mit dem Remoteserver zu bestätigen. SQL Server muss für Remoteverbindungen aktiviert sein, und Sie müssen über Berechtigungen verfügen, einschließlich einer Benutzeranmeldung und einer Datenbank, mit der eine Verbindung hergestellt werden soll.

In den folgenden Schritten werden die Demodatenbank NYCTaxi_Sample und Windows-Authentifizierung vorausgesetzt.

  1. Öffnen Sie RGUI auf der Clientarbeitsstation. Wechseln Sie z. B. zu ~\Program Files\Microsoft SQL Server\140\R_SERVER\bin\x64, und doppelklicken Sie auf RGui.exe, um sie zu starten.

  2. RevoScaleR wird automatisch geladen. Bestätigen Sie, dass RevoScaleR betriebsbereit ist, indem Sie diesen Befehl ausführen: print(Revo.version)

  3. Geben Sie ein Demoskript ein, das auf dem Remoteserver ausgeführt wird. Sie müssen das folgende Beispielskript so ändern, dass ein gültiger Name für eine Remote-SQL Server-Instanz enthalten ist. Diese Sitzung beginnt als lokale Sitzung, aber die rxSummary-Funktion wird auf der Remote-SQL Server-Instanz ausgeführt.

    # Define a connection. Replace server with a valid server name.
connStr <- "Driver=SQL Server;Server=<your-server-name>;Database=NYCTaxi_Sample;Trusted_Connection=true"

# Specify the input data in a SQL query.
sampleQuery <-"SELECT DISTINCT TOP(100) tip_amount FROM [dbo].nyctaxi_sample ORDER BY tip_amount DESC;"

# Define a remote compute context based on the remote server.
cc <-RxInSqlServer(connectionString=connStr)

# Execute the function using the remote compute context.
rxSummary(formula = ~ ., data = RxSqlServerData(sqlQuery=sampleQuery, connectionString=connStr), computeContext=cc)

    Ergebnisse:

    Dieses Skript stellt eine Verbindung mit einer Datenbank auf dem Remoteserver her, erstellt eine Computekontext-cc-Anweisung für die Remotecodeausführung und stellt dann die RevoScaleR-Funktion rxSummary zur Rückgabe einer statistischen Zusammenfassung der Abfrageergebnisse bereit.

      Call:
rxSummary(formula = ~., data = RxSqlServerData(sqlQuery = sampleQuery, 
    connectionString = connStr), computeContext = cc)

Summary Statistics Results for: ~.
Data: RxSqlServerData(sqlQuery = sampleQuery, connectionString = connStr) (RxSqlServerData Data Source)
Number of valid observations: 100 

Name       Mean   StdDev   Min Max ValidObs MissingObs
tip_amount 63.245 31.61087 36  180 100      0

  4. Rufen Sie den Computekontext ab, und legen Sie ihn fest. Nachdem Sie einen Computekontext festgelegt haben, bleibt er während der Sitzung wirksam. Wenn Sie nicht sicher sind, ob die Berechnung lokal oder remote erfolgt, führen Sie den folgenden Befehl aus, um dies festzustellen. Ergebnisse, die eine Verbindungszeichenfolge angeben, weisen auf einen Remotecomputekontext hin.

    # Return the current compute context.
rxGetComputeContext()

# Revert to a local compute context.
rxSetComputeContext("local")
rxGetComputeContext()

# Switch back to remote.
connStr <- "Driver=SQL Server;Server=<your-server-name>;Database=NYCTaxi_Sample;Trusted_Connection=true"
cc <-RxInSqlServer(connectionString=connStr)
rxSetComputeContext(cc)
rxGetComputeContext()

  5. Rückgabe von Informationen zu Variablen in der Datenquelle einschließlich Name und Typ.

    rxGetVarInfo(data = inDataSource)

    Die Ergebnisse enthalten 23 Variablen.

  6. Generieren Sie ein Punktdiagramm, um zu überprüfen, ob Abhängigkeiten zwischen zwei Variablen vorhanden sind.

    # Set the connection string. Substitute a valid server name for the placeholder.
connStr <- "Driver=SQL Server;Server=<your database name>;Database=NYCTaxi_Sample;Trusted_Connection=true"

# Specify a query on the nyctaxi_sample table.
# For variables on each axis, remove nulls. Use a WHERE clause and <> to do this.
sampleQuery <-"SELECT DISTINCT TOP 100 * from [dbo].[nyctaxi_sample] WHERE fare_amount <> '' AND  tip_amount <> ''"
cc <-RxInSqlServer(connectionString=connStr)

# Generate a scatter plot.
rxLinePlot(fare_amount ~ tip_amount, data = RxSqlServerData(sqlQuery=sampleQuery, connectionString=connStr, computeContext=cc), type="p")

    Der folgende Screenshot zeigt die Eingabe sowie die Ausgabe als Punktdiagramm:

    Punktdiagramm in RGUI

6 – Verknüpfen von Tools mit „R.exe“

Für dauerhafte und wichtige Entwicklungsprojekte sollten Sie eine integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) installieren. SQL Server-Tools und die integrierten R-Tools sind nicht für eine komplexe R-Entwicklung konzipiert. Sobald Sie über einen funktionierenden Code verfügen, können Sie ihn als gespeicherte Prozedur zur Ausführung auf SQL Server bereitstellen.

Verweisen Sie Ihre IDE auf die lokalen R-Bibliotheken: base R, RevoScaleR usw. Workloads werden auf einer Remote-SQL Server-Instanz während der Ausführung des Skripts ausgeführt, wenn Ihr Skript einen Remotecomputekontext auf SQL Server aufruft und auf diesem Server auf Daten und Vorgänge zugreift.

RStudio

Wenn Sie RStudio verwenden, können Sie die Umgebung so konfigurieren, dass die R-Bibliotheken und ausführbaren Dateien verwendet werden, die denjenigen auf einer Remote-SQL Server-Instanz entsprechen.

  1. Überprüfen Sie die auf SQL Server installierten R-Paketversionen. Weitere Informationen finden Sie unter Abrufen von Paketinformationen für R.

  2. Installieren Sie Microsoft R Client, um RevoScaleR und andere R-Pakete hinzuzufügen, einschließlich der von Ihrer SQL Server-Instanz verwendeten Basisverteilung von R. Wählen Sie eine Version auf derselben Ebene oder niedriger (Pakete sind abwärtskompatibel), die die gleichen Paketversionen wie auf dem Server bietet. Informationen zum Anzeigen der auf dem Server installierten Paketversionen finden Sie unter Auflisten aller installierten R-Pakete.

  3. Aktualisieren Sie Ihren R-Pfad in RStudio, sodass er auf die R-Umgebung verweist, die RevoScaleR, Microsoft R Open und andere Microsoft-Pakete bereitstellt. Suchen Sie nach %ProgramFiles%\Microsoft\R Client\R_SERVER\bin\x64.

  4. Schließen Sie RStudio, und öffnen Sie es erneut.

Wenn Sie RStudio erneut öffnen, ist die ausführbare R-Datei von R Client die Standard-Engine für R.

R-Tools für Visual Studio (RTVS)

Wenn Sie nicht bereits über eine bevorzugte IDE für R verfügen, sollten Sie R Tools für Visual Studio verwenden.

Herstellen einer Verbindung mit SQL Server von RTVS aus

In diesem Beispiel wird Visual Studio 2017 Community Edition verwendet, wobei die Data Science-Workload installiert ist.

  1. Wählen Sie im Menü Datei die Option Neuaus, und wählen Sie dann Projekt aus.

  2. Der linke Bereich enthält eine Liste vorinstallierter Vorlagen. Klicken Sie auf R und anschließend auf R-Projekt. Geben Sie im Feld Name den Text dbtest ein, und klicken Sie auf OK.

    Visual Studio erstellt einen neuen Projektordner und eine Standardskriptdatei, Script.R.

  3. Geben Sie .libPaths() in der ersten Zeile der Skriptdatei ein, und drücken Sie dann CTRL + ENTER.

    Der aktuelle R-Bibliothekspfad sollte im Fenster R Interactive angezeigt werden.

  4. Klicken Sie auf das Menü R-Tools, und wählen Sie Windows aus, um eine Liste weiterer R-spezifischer Fenster anzuzeigen, die Sie in Ihrem Arbeitsbereich anzeigen können.

    • Um Hilfe zu Paketen in der aktuellen Bibliothek anzuzeigen, drücken Sie STRG+3.
    • Um R-Variablen im Variablen-Explorer anzuzeigen, drücken Sie STRG+8.

Nächste Schritte

Zwei verschiedene Tutorials enthalten Übungen, mit denen Sie das Umschalten des Computekontexts von lokal zu einer Remote-SQL Server-Instanz üben können.