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SQL Server 機器學習服務的擴充性結構

  • 發行項

適用於：SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本

本文描述用來在 SQL Server Machine Learning Services 上執行外部 Python 或 R 指令碼的擴充性架構結構。 指令碼會在語言執行階段環境中執行，作為核心資料庫引擎的延伸模組。

背景

擴充性架構是在 SQL Server 2016 中引進，以透過 R Services 支援 R 執行階段。 SQL Server 2017 和更新版本則透過機器學習服務支援 Python。

擴充性架構的目的是要在 SQL Server 和資料科學語言 (例如 R 和 Python) 之間提供介面。 目標是要減少將資料科學解決方案移到生產環境時的摩擦，並保護在開發程序中公開的資料。 藉由在受 SQL Server 管理的安全架構中執行信任的指令碼語言，資料庫管理員可以維護安全性，同時允許資料科學家存取企業資料。

下列圖表以視覺化方式描述可擴充結構的機會和優點。

與 SQL Server 整合的目標

您可以藉由呼叫預存程序來執行外部指令碼，而結果會以表格式結果直接傳回 SQL Server。 這可讓您輕鬆地從任何可傳送 SQL 查詢並處理結果的應用程式產生或取用機器學習。

  • 外部指令碼執行受限於 SQL Server 資料安全性。 執行外部指令碼的使用者只能存取在 SQL 查詢中同樣可用的資料。 如果查詢因為權限不足而失敗，則由相同使用者執行的指令碼也會因為相同的原因而失敗。 SQL Server 安全性會在資料表、資料庫和執行個體層級強制執行。 資料庫管理員可以管理使用者存取、外部腳本所使用的資源，以及加入至伺服器的外部程式碼程式庫。

  • 調整和最佳化機會有雙重基礎：透過資料庫平台 (資料行存放區索引、資源治理) 取得；和延伸模組特定的取得，例如，將適用於 R 和 Python 的 Microsoft 程式庫用於資料科學模型時。 雖然 R 是單一執行緒的，但 RevoScaleR 函式是多執行緒的，能夠將工作負載分散到多個核心。

  • 使用 SQL Server 方法的部署。 這些可能是包裝外部指令碼的預存程序、內嵌 SQL 或 T-SQL 查詢，呼叫函式 (例如 PREDICT) 來從保存在伺服器上的預測模型傳回結果。

  • 在特定工具和 IDE 中具有熟練技能的開發人員可以在這些工具中撰寫程式碼，然後將程式碼移植到 SQL Server。

架構圖

此架構的設計，是為了讓外部指令碼在 SQL Server 的個別處理序中執行，而不是在 SQL Server 上於內部管理資料和作業要求鏈的元件中執行。 取決於 SQL Server 的版本，支援的語言延伸模組包括 R、Python 和協力廠商語言，例如 Java 和 .NET。

Windows 中的元件架構：

Windows 元件架構

Linux 中的元件架構：

Linux 元件架構

元件包含啟動控制板服務，用來叫用外部執行階段和程式庫特定邏輯，以載入解譯器和程式庫。 啟動器會載入語言執行階段，以及任何專屬模組。 例如，如果您的程式碼包含 RevoScaleR 函式，就會載入 RevoScaleR 解譯器。 BxlServer 和 SQL Satellite 管理對 SQL Server 的通訊和資料傳輸。

在 Linux 中，SQL 會使用啟動控制板服務來與每個使用者的不同啟動控制板程序通訊。

Launchpad

SQL Server Launchpad 是新服務，可管理和執行外部指令碼，就如同全文索引及查詢服務啟動個別的主機來處理全文查詢。 啟動控制板服務只會啟動由 Microsoft 發行之信任的啟動器，或是經 Microsoft 認證符合效能和資源管理要求的啟動器。

信任的啟動器 分機 SQL Server 版本
Windows 版 R 語言的 RLauncher.dll R 延伸模組 SQL Server 2016 及更新版本
Windows Python 語言的 Pythonlauncher.dll Python 延伸模組 SQL Server 2017 和更新版本
Linux 版 R 語言的 RLauncher.so R 延伸模組 SQL Server 2019 和更新版本
Linux Python 語言的 Pythonlauncher.dll Python 延伸模組 SQL Server 2019 和更新版本

SQL Server Launchpad 服務會在自己的使用者帳戶下執行。 如果您變更執行啟動控制板的帳戶，請務必使用 SQL Server 組態管理員來變更，以確保變更會寫入相關檔案中。

在 Windows 中，系統會針對您已新增 SQL Server 機器學習服務的每個資料庫引擎執行個體，建立個別的 SQL Server 服務。 每個資料庫引擎執行個體都有一個啟動控制板服務，因此如果您有多個支援外部指令碼的執行個體，就會每個都有一個啟動控制板服務。 資料庫引擎執行個體會繫結至為它建立的啟動控制板。 預存程序或 T-SQL 中的所有外部指令碼叫用，都會導致 SQL Server 服務呼叫為相同執行個體建立的啟動控制板服務。

若要以特定受支援的語言執行工作，啟動控制板會從集區取得安全的背景工作帳戶，並啟動附屬處理序來管理外部執行階段。 每個附屬處理序都會繼承啟動控制板的使用者帳戶，並在指令碼執行期間使用該背景工作帳戶。 如果指令碼使用平行處理序，則會以相同的單一背景工作帳戶建立它們。

在 Linux 中，只支援一個資料庫引擎執行個體，而且有一個繫結至該執行個體的啟動控制板服務。 當執行指令碼時，啟動控制板服務會以低權限使用者帳戶 (mssql_satellite) 啟動一個個別的啟動控制板處理序。 每個附屬處理序都繼承啟動控制板的 mssql_satellite 使用者帳戶，並在指令碼執行期間使用該帳戶。

BxlServer 和 SQL Satellite

BxlServer 是 Microsoft 提供的可執行檔，可以管理 SQL Server 和語言執行階段之間的通訊。 它會針對 Windows 建立用於包含外部指令碼工作階段的工作物件 (或針對 Linux 建立命名空間)。 它也會為每個外部指令碼作業佈建安全工作資料夾，並使用 SQL Satellite 來管理外部執行階段和 SQL Server 之間的資料傳輸。 如果您在作業執行時執行處理序總管，您可能會看到一或多個 BxlServer 執行個體。

事實上，BxlServer 是一種語言執行階段環境的隨附項目，可以搭配 SQL Server 來傳輸資料及管理工作。 BXL 代表「二進位交換語言」(Binary Exchange Language)，是指用來在 SQL Server 和外部處理序之間有效率地移動資料的資料格式。

SQL Satellite 是資料庫引擎中的擴充性 API，它支援使用 C 或 C++ 實作的外部程式碼或外部執行階段。

BxlServer 將 SQL Satellite 用於下列工作：

  • 讀取輸入資料
  • 寫入輸出資料
  • 取得輸入引數
  • 寫入輸出引數
  • 錯誤處理
  • 將 STDOUT 和 STDERR 寫回用戶端

SQL Satellite 使用的自訂資料格式，已針對在 SQL Server 和外部指令碼語言之間快速傳輸資料最佳化。 它會在 SQL Server 和外部指令碼執行階段之間通訊的期間，執行型別轉換並定義輸入和輸出資料集的結構描述。

您可以使用 Windows 擴充事件 （XEvents） 監視 SQL 附屬裝置。 如需詳細資訊，請參閱 SQL Server 機器學習服務的擴充事件。

元件之間的通訊通道

本節描述元件和資料平台之間的通訊協定。

  • TCP/IP

    根據預設，SQL Server 和 SQL Satellite 之間的內部通訊是使用 TCP/IP。

  • 具名管道

    BxlServer 和 SQL Server 之間透過 SQL Satellite 的內部資料傳輸，會使用專屬的壓縮資料格式來加強效能。 資料在語言執行階段和 BxlServer 之間，是使用具名管道以 BXL 格式交換。

  • ODBC

    外部資料科學用戶端和遠端 SQL Server 執行個體之間的通訊是使用 ODBC。 將指令碼工作傳送到 SQL Server 的帳戶必須有連線到執行個體及執行外部指令碼的權限。

    此外，取決於工作，帳戶可能需要下列權限：

    • 讀取由作業使用的資料
    • 將資料寫入至資料表：例如，將結果儲存至資料表時
    • 建立資料庫物件：例如，如果將外部指令碼儲存為新預存程序的一部分。

    當 SQL Server 作為從遠端用戶端執行指令碼的計算內容，且可執行檔必須從外部來源取得資料時，ODBC 會用於回寫。 SQL Server 會將發出遠端命令的使用者身分識別，對應到目前執行個體上的使用者身分識別，並使用該使用者的認證來執行 ODBC 命令。 執行此 ODBC 呼叫所需的連接字串可從用戶端程式碼取得。

  • RODBC (僅限 R)

    在指令碼中使用 RODBC，將可進行其他的 ODBC 呼叫。 針對存取關聯式資料庫中的資料，RODBC 是常用的 R 套件。不過，它的效能通常慢於 SQL Server 所使用的類似提供者。 許多 R 指令碼會使用 RODBC 的內嵌呼叫，以擷取「次要」資料集以供分析之用。 例如，定型模型的預存程序可能會定義 SQL 查詢，以取得用於定型模型的資料，但卻使用內嵌 RODBC 呼叫來取得其他因素、執行查詢，或是從文字檔或 Excel 等外部來源取得新資料。

    下列程式碼說明內嵌在 R 指令碼中的 RODBC 呼叫：

    library(RODBC);
connStr <- paste("Driver=SQL Server;Server=", instance_name, ";Database=", database_name, ";Trusted_Connection=true;", sep="");
dbhandle <- odbcDriverConnect(connStr)
OutputDataSet <- sqlQuery(dbhandle, "select * from table_name");

  • 其他通訊協定

    可能需要以「區塊」運作或將資料傳輸回遠端用戶端的處理序也可以使用 XDF 檔案格式 \(英文\)。 實際的資料傳輸是透過已編碼的 Blob 來進行。

另請參閱