チュートリアル:SQL Server 上の R でパーティション ベースのモデルを作成する
適用対象:
SQL Server 2016 (13.x) 以降のバージョン
SQL Server 2019 でのパーティション ベースのモデリングは、パーティション分割されたデータでモデルを作成してトレーニングする機能です。 地理的地域、日付と時刻、年齢、性別など、特定の分類体系に自然に分割される層化データの場合、モデル化、トレーニング、スコアリングのすべてでそのまま残るパーティションにこれらの操作を行う機能を使用して、データ セット全体に対してスクリプトを実行できます。
パーティション ベースのモデリングを有効にするには、sp_execute_external_script で次の 2 つの新しいパラメーターを使用します。
input_data_1_partition_by_columnsは、パーティション分割に使う列を指定します。input_data_1_order_by_columnsでは、並べ替えに使用する列を指定します。
このチュートリアルでは、従来の NYC タクシー サンプル データと R スクリプトを使用して、パーティション ベースのモデリングについて説明します。 パーティション列は支払い方法です。
- パーティションは支払いの種類 (5) に基づいています。
- 各パーティションでモデルを作成およびトレーニングし、データベースにオブジェクトを格納します。
- 各パーティション モデルについてチップの結果の確率を予測します。それには、その目的のために用意されているサンプル データを使用します。
前提条件
このチュートリアルを完了するには次の準備が必要です。
十分なシステム リソース。 データ セットは大きく、トレーニング操作ではリソースが大量に消費されます。 可能であれば、少なくとも 8 GB の RAM を搭載したシステムを使用します。 または、使用するデータ セットを小さくして、リソースの制約を回避することもできます。 データ セットを減らす手順は文中で説明されています。
SQL Server Management Studio (SSMS) など、T-SQL クエリを実行するためのツール。
NYCTaxi_Sample.bak。ローカル環境の SQL Server インスタンスにダウンロードして復元することができます。 ファイル サイズは約 90 MB です。
Machine Learning Services と R の統合を使用した、 SQL Server 2019 のデータベース エンジン インスタンス。
このチュートリアルでは、ODBC 経由で R スクリプトから SQL Server へのループバック接続を使用します。 そのため、SQLRUserGroup のログインを作成する必要があります。
お使いのデータベース エンジン インスタンスで現在インストールされているすべての R パッケージの適切な形式の一覧を取得することにより、R パッケージを利用できるかどうかを確認します。
EXECUTE sp_execute_external_script
@language=N'R',
@script = N'str(OutputDataSet);
packagematrix <- installed.packages();
Name <- packagematrix[,1];
Version <- packagematrix[,3];
OutputDataSet <- data.frame(Name, Version);',
@input_data_1 = N''
WITH RESULT SETS ((PackageName nvarchar(250), PackageVersion nvarchar(max) ))
データベースに接続する
SSMS を開始し、データベース エンジン インスタンスに接続します。 オブジェクト エクスプローラーで、NYCTaxi_Sample データベースが存在することを確認します。
CalculateDistance を作成する
デモ データベースには距離を計算するためのスカラー関数が用意されていますが、ここで使用するストアド プロシージャの動作にはテーブル値関数の方が適しています。 次のスクリプトを実行して、後のトレーニング ステップで使用する CalculateDistance 関数を作成します。
関数が作成されたことを確認するには、オブジェクト エクスプローラーで、NYCTaxi_Sample データベースの下の \Programmability\Functions\Table-valued Functions を調べます。
USE NYCTaxi_sample
GO
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
CREATE FUNCTION [dbo].[CalculateDistance] (
@Lat1 FLOAT
,@Long1 FLOAT
,@Lat2 FLOAT
,@Long2 FLOAT
)
-- User-defined function calculates the direct distance between two geographical coordinates.
RETURNS TABLE
AS
RETURN
SELECT COALESCE(3958.75 * ATAN(SQRT(1 - POWER(t.distance, 2)) / nullif(t.distance, 0)), 0) AS direct_distance
FROM (
VALUES (CAST((SIN(@Lat1 / 57.2958) * SIN(@Lat2 / 57.2958)) + (COS(@Lat1 / 57.2958) * COS(@Lat2 / 57.2958) * COS((@Long2 / 57.2958) - (@Long1 / 57.2958))) AS DECIMAL(28, 10)))
) AS t(distance)
GO
パーティションごとのモデルを作成してトレーニングするためのプロシージャを定義する
このチュートリアルでは、R スクリプトをストアド プロシージャにラップします。 このステップでは、R を使用して入力データセットを作成し、チップの結果を予測するための分類モデルを構築して、データベースにモデルを格納する、ストアド プロシージャを作成します。
このスクリプトで使用されるパラメーター入力の中から、input_data_1_partition_by_columns と input_data_1_order_by_columns を調べます。 これらのパラメーターは、パーティション分割されたモデリングを実行するメカニズムであることを思い出してください。 パラメーターは、すべてのパーティションに対して 1 回実行される外部スクリプトでパーティションを処理するために、sp_execute_external_script に入力として渡されます。
このストアド プロシージャでは、完了までの時間を短縮するため並列処理を使用します。
このスクリプトを実行した後、オブジェクト エクスプローラーで、NYCTaxi_Sample データベースの下の \Programmability\Stored Procedures に train_rxLogIt_per_partition が表示されるはずです。 また、モデルの格納に使用される新しいテーブル dbo.nyctaxi_models も表示されます。
USE NYCTaxi_Sample
GO
CREATE
OR
ALTER PROCEDURE [dbo].[train_rxLogIt_per_partition] (@input_query NVARCHAR(max))
AS
BEGIN
DECLARE @start DATETIME2 = SYSDATETIME()
,@model_generation_duration FLOAT
,@model VARBINARY(max)
,@instance_name NVARCHAR(100) = @@SERVERNAME
,@database_name NVARCHAR(128) = db_name();
EXEC sp_execute_external_script @language = N'R'
,@script =
N'
# Make sure InputDataSet is not empty. In parallel mode, if one thread gets zero data, an error occurs
if (nrow(InputDataSet) > 0) {
# Define the connection string
connStr <- paste("Driver=SQL Server;Server=", instance_name, ";Database=", database_name, ";Trusted_Connection=true;", sep="");
# build classification model to predict a tip outcome
duration <- system.time(logitObj <- rxLogit(tipped ~ passenger_count + trip_distance + trip_time_in_secs + direct_distance, data = InputDataSet))[3];
# First, serialize a model to and put it into a database table
modelbin <- as.raw(serialize(logitObj, NULL));
# Create the data source. To reduce data size, add rowsPerRead=500000 to cut the dataset by half.
ds <- RxOdbcData(table="ml_models", connectionString=connStr);
# Store the model in the database
model_name <- paste0("nyctaxi.", InputDataSet[1,]$payment_type);
rxWriteObject(ds, model_name, modelbin, version = "v1",
keyName = "model_name", valueName = "model_object", versionName = "model_version", overwrite = TRUE, serialize = FALSE);
}
'
,@input_data_1 = @input_query
,@input_data_1_partition_by_columns = N'payment_type'
,@input_data_1_order_by_columns = N'passenger_count'
,@parallel = 1
,@params = N'@instance_name nvarchar(100), @database_name nvarchar(128)'
,@instance_name = @instance_name
,@database_name = @database_name
WITH RESULT SETS NONE
END;
GO
並列実行
sp_execute_external_script の入力に、並列処理を有効にするために使用される @parallel=1 が含まれていることに注意してください。 以前のリリースとは異なり、SQL Server 2019 以降では、@parallel=1 を設定すると、クエリ オプティマイザーに対してより強力なヒントが提供されるため、並列実行の結果がいっそうよくなります。
既定では、クエリ オプティマイザーは、256 行を超えるテーブルでは @parallel=1 で動作する傾向がありますが、このスクリプトで示されているように、@parallel=1 を設定することによって明示的に処理できます。
ヒント
トレーニング ワークロードの場合、Microsoft-rx 以外のアルゴリズムを使用している場合でも、任意のトレーニング スクリプトで @parallel を使用できます。 通常、SQL Server のトレーニング シナリオで並列処理が提供されるのは、RevoScaleR アルゴリズム (rx プレフィックスが付いたもの) だけです。 ただし、新しいパラメーターを使用すると、その機能対応に特に設計されていない関数 (オープンソースの R 関数を含む) を呼び出すスクリプトを並列化できます。 このように動作するのは、パーティションには特定のスレッドに対するアフィニティがあり、スクリプト内で呼び出されたすべての操作は、特定のスレッドでパーティションごとに実行されるためです。
プロシージャを実行してモデルをトレーニングする
このセクションでは、前のステップで作成して保存したモデルを、スクリプトでトレーニングします。 次の例では、モデルをトレーニングするための 2 つの方法 (データ セット全体を使用するものと部分的なデータを使用するもの) を示します。
このステップには時間がかかることが予想されます。 トレーニングは計算量が多く、完了までに何分もかかります。 システム リソース (特にメモリ) が負荷に対して十分でない場合は、データのサブセットを使用します。 2 番目の例では、その構文を示します。
--Example 1: train on entire dataset
EXEC train_rxLogIt_per_partition N'
SELECT payment_type, tipped, passenger_count, trip_time_in_secs, trip_distance, d.direct_distance
FROM dbo.nyctaxi_sample CROSS APPLY [CalculateDistance](pickup_latitude, pickup_longitude, dropoff_latitude, dropoff_longitude) as d
';
GO
--Example 2: Train on 20 percent of the dataset to expedite processing.
EXEC train_rxLogIt_per_partition N'
SELECT tipped, payment_type, passenger_count, trip_time_in_secs, trip_distance, d.direct_distance
FROM dbo.nyctaxi_sample TABLESAMPLE (20 PERCENT) REPEATABLE (98074)
CROSS APPLY [CalculateDistance](pickup_latitude, pickup_longitude, dropoff_latitude, dropoff_longitude) as d
';
GO
注意
他のワークロードを実行している場合、クエリ処理を 2 コアのみに制限するには、SELECT ステートメントに OPTION(MAXDOP 2) を追加します。
結果をチェックする
モデルのテーブルの結果は、5 つの支払いの種類でセグメント化された 5 つのパーティションに基づいて、5 つの異なるモデルになるはずです。 モデルは ml_models データ ソースにあります。
SELECT *
FROM ml_models
結果を予測するためのプロシージャを定義する
同じパラメーターをスコアリングに使用できます。 次のサンプルに含まれる R スクリプトでは、現在処理中のパーティションに対する正しいモデルを使用して、スコアリングが行われます。
前と同様に、R コードをラップするストアド プロシージャを作成します。
USE NYCTaxi_Sample
GO
-- Stored procedure that scores per partition.
-- Depending on the partition being processed, a model specific to that partition will be used
CREATE
OR
ALTER PROCEDURE [dbo].[predict_per_partition]
AS
BEGIN
DECLARE @predict_duration FLOAT
,@instance_name NVARCHAR(100) = @@SERVERNAME
,@database_name NVARCHAR(128) = db_name()
,@input_query NVARCHAR(max);
SET @input_query = 'SELECT tipped, passenger_count, trip_time_in_secs, trip_distance, d.direct_distance, payment_type
FROM dbo.nyctaxi_sample TABLESAMPLE (1 PERCENT) REPEATABLE (98074)
CROSS APPLY [CalculateDistance](pickup_latitude, pickup_longitude, dropoff_latitude, dropoff_longitude) as d'
EXEC sp_execute_external_script @language = N'R'
,@script =
N'
if (nrow(InputDataSet) > 0) {
#Get the partition that is currently being processed
current_partition <- InputDataSet[1,]$payment_type;
#Create the SQL query to select the right model
query_getModel <- paste0("select model_object from ml_models where model_name = ", "''", "nyctaxi.",InputDataSet[1,]$payment_type,"''", ";")
# Define the connection string
connStr <- paste("Driver=SQL Server;Server=", instance_name, ";Database=", database_name, ";Trusted_Connection=true;", sep="");
#Define data source to use for getting the model
ds <- RxOdbcData(sqlQuery = query_getModel, connectionString = connStr)
# Load the model
modelbin <- rxReadObject(ds, deserialize = FALSE)
# unserialize model
logitObj <- unserialize(modelbin);
# predict tipped or not based on model
predictions <- rxPredict(logitObj, data = InputDataSet, overwrite = TRUE, type = "response", writeModelVars = TRUE
, extraVarsToWrite = c("payment_type"));
OutputDataSet <- predictions
} else {
OutputDataSet <- data.frame(integer(), InputDataSet[,]);
}
'
,@input_data_1 = @input_query
,@parallel = 1
,@input_data_1_partition_by_columns = N'payment_type'
,@params = N'@instance_name nvarchar(100), @database_name nvarchar(128)'
,@instance_name = @instance_name
,@database_name = @database_name
WITH RESULT SETS((
tipped_Pred INT
,payment_type VARCHAR(5)
,tipped INT
,passenger_count INT
,trip_distance FLOAT
,trip_time_in_secs INT
,direct_distance FLOAT
));
END;
GO
予測を格納するテーブルを作成する
CREATE TABLE prediction_results (
tipped_Pred INT
,payment_type VARCHAR(5)
,tipped INT
,passenger_count INT
,trip_distance FLOAT
,trip_time_in_secs INT
,direct_distance FLOAT
);
TRUNCATE TABLE prediction_results
GO
プロシージャを実行して予測を保存する
INSERT INTO prediction_results (
tipped_Pred
,payment_type
,tipped
,passenger_count
,trip_distance
,trip_time_in_secs
,direct_distance
)
EXECUTE [predict_per_partition]
GO
予測を表示する
予測は保存されるので、簡単なクエリを実行して結果セットを返すことができます。
SELECT *
FROM prediction_results;
次のステップ
- このチュートリアルでは、sp_execute_external_script を使用して、パーティション分割されたデータに対する操作を繰り返しました。 ストアド プロシージャでの外部スクリプトの呼び出しと RevoScaleR 関数の使用の詳細については、次のチュートリアルを参照してください。
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