Avvio rapido: Eseguire script R semplici con Machine Learning in SQL

Si applica a: SQL Server 2016 (13.x) e versioni successive Istanza gestita di SQL di Azure

In questo argomento di avvio rapido verrà eseguito un set di script R semplici con Machine Learning Services per SQL Server oppure in cluster Big Data. Si apprenderà come usare la stored procedure sp_execute_external_script per eseguire lo script in un'istanza di SQL Server.

Prerequisiti

Per completare questo argomento di avvio rapido è necessario soddisfare i prerequisiti seguenti.

• Machine Learning Services per SQL Server. Per installare Machine Learning Services, vedere la guida all'installazione di Windows o la guida all'installazione di Linux. È anche possibile abilitare Machine Learning Services in cluster Big Data di SQL Server.

• Uno strumento per l'esecuzione di query SQL che contengono script R. In questo argomento di avvio rapido viene usato Azure Data Studio.

Eseguire uno script semplice

Per eseguire uno script R, passarlo come argomento alla stored procedure di sistema sp_execute_external_script. Questa stored procedure di sistema avvia il runtime R, passa i dati a R, gestisce le sessioni utente di R in modo sicuro e restituisce i risultati al client.

Nei passaggi seguenti si eseguirà questo script R di esempio:

a <- 1
b <- 2
c <- a/b
d <- a*b
print(c(c, d))

1. Aprire Azure Data Studio e connettersi al server.

2. Passare lo script R completo alla stored procedure sp_execute_external_script.

   Lo script viene passato tramite l'argomento @script. Tutti gli elementi all'interno dell'argomento @script devono essere costituiti da codice R valido.

   EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
       , @script = N'
   a <- 1
   b <- 2
   c <- a/b
   d <- a*b
   print(c(c, d))
   '
   

3. Viene calcolato il risultato corretto e la funzione print di R restituisce il risultato nella finestra Messaggi.

   Dovrebbe essere simile al seguente.

   Risultati

   STDOUT message(s) from external script:
   0.5 2
   

Eseguire uno script Hello World

Uno script di esempio tipico è quello che restituisce come output la stringa "Hello World". Esegui il comando seguente:

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
    , @script = N'OutputDataSet<-InputDataSet'
    , @input_data_1 = N'SELECT 1 AS hello'
WITH RESULT SETS(([Hello World] INT));
GO

Gli input per la stored procedure sp_execute_external_script includono:

Input	Descrizione
@language	Definisce l'estensione del linguaggio da chiamare, in questo caso R
@script	Definisce i comandi passati al runtime R. L'intero script R deve essere incluso in questo argomento, come testo Unicode. È anche possibile aggiungere il testo a una variabile di tipo nvarchar e quindi chiamare la variabile
@input_data_1	Dati restituiti dalla query, passati al runtime R, che restituisce i dati come frame di dati
WITH RESULT SETS	Clausola che definisce lo schema della tabella dati restituita, aggiungendo "Hello World" come nome di colonna e int per il tipo di dati

Il comando restituisce il testo seguente:

Hello World
1

Usare input e output

Per impostazione predefinita, sp_execute_external_script accetta un singolo set di dati come input, che in genere viene fornito sotto forma di query SQL valida. Restituisce quindi un singolo frame di dati R come output.

Per il momento, verranno usate le variabili di input e di output predefinite di sp_execute_external_script: InputDataSet e OutputDataSet.

1. Creare una piccola tabella di dati di test.

   CREATE TABLE RTestData (col1 INT NOT NULL)
   
   INSERT INTO RTestData
   VALUES (1);
   
   INSERT INTO RTestData
   VALUES (10);
   
   INSERT INTO RTestData
   VALUES (100);
   GO
   

2. Usare l'istruzione SELECT per eseguire una query sulla tabella.

   SELECT *
   FROM RTestData
   

   Risultati

   

3. Eseguire lo script R seguente. Questo script recupera i dati dalla tabella usando l'istruzione SELECT, li passa nel runtime R e restituisce i dati come frame di dati. La clausola WITH RESULT SETS definisce lo schema della tabella dati restituita per SQL, aggiungendo il nome di colonna NewColName.

   EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
       , @script = N'OutputDataSet <- InputDataSet;'
       , @input_data_1 = N'SELECT * FROM RTestData;'
   WITH RESULT SETS(([NewColName] INT NOT NULL));
   

   Risultati

   

4. Modificare ora i nomi delle variabili di input e di output. I nomi delle variabili di input e di output predefiniti sono InputDataSet e OutputDataSet. Questo script cambia i nomi in SQL_in e SQL_out:

   EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
       , @script = N' SQL_out <- SQL_in;'
       , @input_data_1 = N' SELECT 12 as Col;'
       , @input_data_1_name = N'SQL_in'
       , @output_data_1_name = N'SQL_out'
   WITH RESULT SETS(([NewColName] INT NOT NULL));
   

   Si noti che R fa distinzione tra maiuscole e minuscole. Le variabili di input e di output usate nello script R (SQL_out, SQL_in) devono corrispondere ai nomi definiti con @input_data_1_name e @output_data_1_name, inclusa la distinzione tra maiuscole e minuscole.

   Suggerimento

   È possibile passare come parametro un solo set di dati di input e si può restituire un solo set di dati. Tuttavia, è possibile chiamare altri set di dati dall'interno del codice R e restituire output di altri tipi in aggiunta al set di dati. È anche possibile aggiungere la parola chiave OUTPUT a qualsiasi parametro per fare in modo che venga restituito con i risultati.

5. È anche possibile generare i valori usando solo lo script R senza dati di input (@input_data_1 è impostato su un valore vuoto).

   Lo script seguente restituisce il testo "hello" e "world".

   EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
       , @script = N'
   mytextvariable <- c("hello", " ", "world");
   OutputDataSet <- as.data.frame(mytextvariable);
   '
       , @input_data_1 = N''
   WITH RESULT SETS(([Col1] CHAR(20) NOT NULL));
   

   Risultati

   @script come input" />

Controllare la versione di R

Per vedere la versione di R installata, eseguire lo script seguente.

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

La funzione R print restituisce la versione nella finestra Messaggi. Nell'output di esempio seguente si può notare che in questo caso è installata la versione di R 3.4.4.

Risultati

STDOUT message(s) from external script:
                   _
platform       x86_64-w64-mingw32
arch           x86_64
os             mingw32
system         x86_64, mingw32
status
major          3
minor          4.4
year           2018
month          03
day            15
svn rev        74408
language       R
version.string R version 3.4.4 (2018-03-15)
nickname       Someone to Lean On

Elencare i pacchetti R

Microsoft offre una serie di pacchetti R preinstallati con Machine Learning Services.

Per visualizzare un elenco dei pacchetti R installati, incluse le informazioni su versione, dipendenze, licenza e percorso della libreria, eseguire lo script seguente.

EXEC sp_execute_external_script @language = N'R'
    , @script = N'
OutputDataSet <- data.frame(installed.packages()[,c("Package", "Version", "Depends", "License", "LibPath")]);'
WITH result sets((
            Package NVARCHAR(255)
            , Version NVARCHAR(100)
            , Depends NVARCHAR(4000)
            , License NVARCHAR(1000)
            , LibPath NVARCHAR(2000)
            ));

L'output proviene da installed.packages() in R e viene restituito come set di risultati.

Risultati

Passaggi successivi

Per informazioni su come usare le strutture di dati quando si usa R con Machine Learning in SQL, seguire questo argomento di avvio rapido:

Gestire tipi di dati e oggetti usando R con Machine Learning in SQL