Installieren von R-Paketen mit sqlmlutils

Artikel
05/30/2023

Gilt für: SQL Server 2019 (15.x) Azure SQL Managed Instance

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie Funktionen im sqlmlutils-Paket verwenden, um R-Pakete in einer Instanz von Machine Learning Services in SQL Server oder in Big Data-Cluster zu installieren. Die von Ihnen installierten Pakete können verwendet werden, um R-Skripts innerhalb einer Datenbank mithilfe der T-SQL-Anweisung sp_execute_external_script auszuführen.

Hinweis

Das Paket sqlmlutils, das in diesem Artikel beschrieben wird, wird zum Hinzufügen von R-Paketen zu SQL Server 2019 oder höher verwendet. Informationen für SQL Server 2017 und früher finden Sie unter Installieren von Paketen mit R-Tools.

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie Funktionen im sqlmlutils-Paket verwenden, um R-Pakete in einer Instanz von Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instance zu installieren. Die von Ihnen installierten Pakete können verwendet werden, um R-Skripts innerhalb einer Datenbank mithilfe der T-SQL-Anweisung sp_execute_external_script auszuführen.

Hinweis

Auf einer Instanz von SQL Managed Instance Machine Learning Services vorinstallierte Pakete können nicht aktualisiert oder deinstalliert werden. Sie können die Liste aller installierten R-Pakete anzeigen.

Voraussetzungen

Installieren Sie R und RStudio Desktop auf dem Clientcomputer, den Sie mit SQL Server verbinden. Zum Ausführen von Skripts können Sie jede beliebige R-IDE verwenden. In diesem Artikel wird jedoch davon ausgegangen, dass Sie RStudio nutzen.

Die Version von R auf dem Clientcomputer muss mit der Version von R auf dem Server übereinstimmen, und die Pakete, die Sie installieren, müssen mit Ihrer R-Version kompatibel sein. Informationen zu der in jeder SQL Server-Version enthaltenen R-Version finden Sie unter Python- und R-Pakete.

Verwenden Sie den folgenden T-SQL-Befehl, um die Version von R auf einer bestimmten SQL Server-Instanz zu überprüfen.
```
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
, @script = N'print(R.version)'
```
Installieren Sie Azure Data Studio auf dem Clientcomputer, den Sie mit SQL Server verbinden. Sie können auch andere Datenbankverwaltungs- oder Abfragetools verwenden. In diesem Artikel wird jedoch davon ausgegangen, dass Sie Azure Data Studio nutzen.

Weitere Überlegungen

Die Paketinstallation ist für die SQL-Instanz, die Datenbank und den Benutzer spezifisch, die Sie in den Verbindungsinformationen für sqlmlutils angeben. Wenn Sie das Paket in mehreren SQL-Instanzen oder Datenbanken oder für verschiedene Benutzer verwenden möchten, müssen Sie das Paket für jede bzw. jeden einzeln installieren. Eine Ausnahme liegt vor, wenn das Paket von einem Mitglied von dbo installiert wird, denn dann ist das Paket öffentlich und für alle Benutzer freigegeben. Wenn ein Benutzer eine neuere Version eines öffentlichen Pakets installiert, wirkt sich dies nicht auf das öffentliche Paket aus, aber der betreffende Benutzer hat Zugriff auf die neuere Version.
Ein R-Skript, das in SQL Server ausgeführt wird, kann nur Pakete verwenden, die in der Standardinstanzbibliothek installiert sind. SQL Server kann auch dann keine Pakete aus externen Bibliotheken laden, wenn sich die entsprechenden Bibliotheken auf demselben Computer befinden. Das gilt auch für R-Bibliotheken, die in anderen Microsoft-Produkten installiert sind.
In einer gesicherten SQL Server-Umgebung sollten Sie Folgendes vermeiden:
- Pakete, für die Netzwerkzugriff erforderlich ist
- Pakete, für die erhöhte Zugriffsrechte für das Dateisystem erforderlich sind
- Pakete, die für die Webentwicklung oder andere Aufgaben verwendet werden und nicht von der Ausführung in SQL Server profitieren

Installieren von sqlmlutils auf dem Clientcomputer

Zur Verwendung von sqlmlutils müssen Sie dies zunächst auf dem Clientcomputer installieren, den Sie mit SQL Server verbinden.

Das sqlmlutils-Paket ist vom odbc-Paket abhängig und das odbc-Paket wiederum von einigen anderen Paketen. Mithilfe der folgenden Verfahren werden alle Pakete in der richtigen Reihenfolge installiert.

Onlineinstallation von sqlmlutils

Wenn der Clientcomputer Internetzugriff hat, können Sie sqlmlutils und die abhängigen Pakete online herunterladen und installieren.

Laden Sie die aktuelle sqlmlutils-Datei (.zip für Windows, .tar.gz für Linux) über die Seite https://github.com/microsoft/sqlmlutils/releases auf den Clientcomputer herunter. Erweitern Sie die Datei nicht.
Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung, und führen Sie die folgenden Befehle aus, um die Pakete odbc und sqlmlutils zu installieren. Ersetzen Sie den Pfad zu der sqlmlutils-Datei, die Sie heruntergeladen haben. Das odbc-Paket können Sie online finden und installieren.
```
R.exe -e "install.packages('odbc', type='binary')"
R.exe CMD INSTALL sqlmlutils_1.0.0.zip
```
```
R.exe -e "install.packages('odbc')"
R.exe CMD INSTALL sqlmlutils_1.0.0.tar.gz
```

Offlineinstallation von sqlmlutils

Wenn der Clientcomputer über keine Internetverbindung verfügt, müssen Sie die Pakete odbc und sqlmlutils vorab auf einem Computer mit Internetzugang herunterladen. Anschließend können Sie die Dateien in einen Ordner auf dem Clientcomputer kopieren und die Pakete offline installieren.

Das odbc-Paket verfügt über zahlreiche abhängige Pakete, sodass sich das Identifizieren aller Abhängigkeiten für ein Paket schwierig gestaltet. Daher sollten Sie miniCRAN verwenden, um einen lokalen Repositoryordner für das Paket zu erstellen, das alle abhängigen Pakete enthält. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zum Thema Erstellen eines lokalen R-Paketrepositorys mit miniCRAN.

Das sqlmlutils-Paket besteht aus einer einzelnen Datei, die Sie auf den Clientcomputer kopieren und dort installieren können.

Auf einem Computer mit Internetzugriff:

Installieren Sie miniCRAN. Weitere Informationen finden Sie unter Installieren von miniCRAN.

Führen Sie in RStudio das folgende R-Skript aus, um ein lokales Repository für das Paket odbc zu erstellen. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass das Repository im Ordner odbc erstellt wird.

library("miniCRAN")
CRAN_mirror <- c(CRAN = "https://cran.microsoft.com")
local_repo <- "odbc"
pkgs_needed <- "odbc"
pkgs_expanded <- pkgDep(pkgs_needed, repos = CRAN_mirror);

makeRepo(pkgs_expanded, path = local_repo, repos = CRAN_mirror, type = "win.binary", Rversion = "3.5");

library("miniCRAN")
CRAN_mirror <- c(CRAN = "https://cran.microsoft.com")
local_repo <- "odbc"
pkgs_needed <- "odbc"
pkgs_expanded <- pkgDep(pkgs_needed, repos = CRAN_mirror);

makeRepo(pkgs_expanded, path = local_repo, repos = CRAN_mirror, type = "source", Rversion = "3.5");

Geben Sie für den Rversion-Wert die unter SQL Server installierte Version von R an. Um zu ermitteln, welche Version installiert ist, verwenden Sie den folgenden T-SQL-Befehl.

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
 , @script = N'print(R.version)'

Laden Sie die aktuelle sqlmlutils-Datei (.zip für Windows, .tar.gz für Linux) über die Seite https://github.com/microsoft/sqlmlutils/releases herunter. Erweitern Sie die Datei nicht.
Kopieren Sie den gesamten odbc-Repositoryordner und die sqlmlutils-Datei auf den Clientcomputer.

Führen Sie auf dem Clientcomputer, den Sie für die Verbindung mit SQL Server verwenden, folgende Schritte durch:

Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung.
Führen Sie die folgenden Befehle aus, um odbc und anschließend sqlmlutils zu installieren. Ersetzen Sie die vollständigen Pfade zum odbc-Repositoryordner und zur sqlmlutils-Datei, die Sie auf diesen Computer kopiert haben.
```
R.exe -e "install.packages('odbc', repos='odbc')"
R.exe CMD INSTALL sqlmlutils_1.0.0.zip
```
```
R.exe -e "install.packages('odbc', repos='odbc')"
R.exe CMD INSTALL sqlmlutils_1.0.0.tar.gz
```

Hinzufügen eines R-Pakets in SQL Server

Im folgenden Beispiel fügen Sie in SQL Server das Paket glue hinzu.

Hinzufügen des Pakets über eine Internetverbindung

Wenn der Clientcomputer, mit dem Sie sich mit SQL Server verbinden, über einen Internetzugang verfügt, können Sie mit sqlmlutils das Paket glue und alle Abhängigkeiten über das Internet suchen. Anschließend können Sie das Paket per Remotezugriff in einer SQL Server-Instanz installieren.

Öffnen Sie auf dem Clientcomputer RStudio, und erstellen Sie eine neue R-Skriptdatei.
Verwenden Sie das folgende R-Skript zum Installieren des glue-Pakets mithilfe von sqlmlutils. Ersetzen Sie die SQL Server-Datenbankverbindungsinformationen durch Ihre eigenen.
```
library(sqlmlutils)
connection <- connectionInfo(
  server   = "server",
  database = "database",
  uid      = "username",
  pwd      = "password")

sql_install.packages(connectionString = connection, pkgs = "glue", verbose = TRUE, scope = "PUBLIC")
```
Tipp

Für scope kann PUBLIC oder PRIVATE angegeben werden. Ein öffentlicher Bereich (PUBLIC) ist für den Datenbankadministrator zum Installieren von Paketen nützlich, die von allen Benutzern verwendet werden. Pakete in einem privaten Bereich (PRIVATE) sind nur für den Benutzer verfügbar, der sie installiert. Wenn Sie keinen Bereich definieren, wird die Standardeinstellung PRIVATE verwendet.

Hinzufügen des Pakets ohne Internetverbindung

Wenn der Clientcomputer keine Internetverbindung hat, können Sie das glue-Paket mit miniCRAN und einem Computer mit Internetzugang herunterladen. Anschließend kopieren Sie das Paket auf den Clientcomputer, auf dem Sie das Paket offline installieren können. Informationen zum Installieren von miniCRAN finden Sie unter Installieren von miniCRAN.

Auf einem Computer mit Internetzugriff:

Führen Sie das folgende R-Skript aus, um ein lokales Repository für glue zu erstellen. In diesem Beispiel wird der Repositoryordner im Verzeichnis c:\downloads\glue erstellt.

library("miniCRAN")
CRAN_mirror <- c(CRAN = "https://cran.microsoft.com")
local_repo <- "c:/downloads/glue"
pkgs_needed <- "glue"
pkgs_expanded <- pkgDep(pkgs_needed, repos = CRAN_mirror);

makeRepo(pkgs_expanded, path = local_repo, repos = CRAN_mirror, type = "win.binary", Rversion = "3.5");

library("miniCRAN")
CRAN_mirror <- c(CRAN = "https://cran.microsoft.com")
local_repo <- "c:/downloads/glue"
pkgs_needed <- "glue"
pkgs_expanded <- pkgDep(pkgs_needed, repos = CRAN_mirror);

makeRepo(pkgs_expanded, path = local_repo, repos = CRAN_mirror, type = "source", Rversion = "3.5");

Geben Sie für den Rversion-Wert die unter SQL Server installierte Version von R an. Um zu ermitteln, welche Version installiert ist, verwenden Sie den folgenden T-SQL-Befehl.

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
 , @script = N'print(R.version)'

Kopieren Sie den gesamten glue-Repositoryordner (c:\downloads\glue) auf den Clientcomputer. Kopieren Sie ihn beispielsweise in den Ordner c:\temp\packages\glue.

Auf dem Clientcomputer:

Öffnen Sie RStudio, und erstellen Sie eine neue R-Skriptdatei.
Verwenden Sie das folgende R-Skript zum Installieren des glue-Pakets mithilfe von sqlmlutils. Ersetzen Sie die eigenen Verbindungsdaten der SQL Server-Datenbank. (Wenn Sie keine Windows-Authentifizierung verwenden, fügen Sie die Parameter uid und pwd hinzu.)
```
library(sqlmlutils)
connection <- connectionInfo(
  server= "yourserver",
  database = "yourdatabase")
localRepo = "c:/temp/packages/glue"

sql_install.packages(connectionString = connection, pkgs = "glue", verbose = TRUE, scope = "PUBLIC", repos=paste0("file:///",localRepo))
```
Tipp

Für scope kann PUBLIC oder PRIVATE angegeben werden. Ein öffentlicher Bereich (PUBLIC) ist für den Datenbankadministrator zum Installieren von Paketen nützlich, die von allen Benutzern verwendet werden. Pakete in einem privaten Bereich (PRIVATE) sind nur für den Benutzer verfügbar, der sie installiert. Wenn Sie keinen Bereich definieren, wird die Standardeinstellung PRIVATE verwendet.

Verwenden des Pakets

Nachdem Sie das glue-Paket installiert haben, können Sie es in einem R-Skript in SQL Server mit dem T-SQL-Befehl sp_execute_external_script verwenden.

Öffnen Sie Azure Data Studio, und stellen Sie eine Verbindung mit Ihrer SQL Server-Datenbank her.

Führen Sie den folgenden Befehl aus:

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
    , @script = N'
library(glue)

name <- "Fred"
birthday <- as.Date("2020-06-14")
text <- glue(''My name is {name} '',
''and my birthday is {format(birthday, "%A, %B %d, %Y")}.'')

print(text)
      ';

Ergebnisse

My name is Fred and my birthday is Sunday, June 14, 2020.

Entfernen des Programms

Wenn Sie das glue-Paket entfernen möchten, führen Sie das folgende R-Skript aus. Verwenden Sie die zuvor definierte Verbindungsvariable.

sql_remove.packages(connectionString = connection, pkgs = "glue", scope = "PUBLIC")

Weitere sqlmlutils-Funktionen

Das sqlmlutils-Paket enthält zahlreiche Funktionen zum Verwalten von R-Paketen sowie zum Erstellen, Verwalten und Ausführen von gespeicherten Prozeduren und Abfragen in einer SQL Server-Instanz. Weitere Informationen finden Sie in der README-Datei für das R-Paket sqlmlutils.

Weitere Informationen zur sqlmlutils-Funktion erhalten Sie über die R-Funktion help oder den ?-Operator. Beispiel:

library(sqlmlutils)
help("sql_install.packages")

Nächste Schritte

Informationen zu installierten R-Paketen finden Sie unter Abrufen von Paketinformationen für R.
Unterstützung bei der Verwendung von R-Paketen finden Sie unter Tipps für die Verwendung von R-Paketen.
Informationen zum Installieren von Python-Paketen finden Sie unter Installieren von Python-Paketen mit pip.
Weitere Informationen zu SQL Server Machine Learning Services finden Sie unter Was ist SQL Server Machine Learning Services (Python und R)?

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