共用方式為

SQL Server 機器學習服務中的 R 語言延伸模組

  • 發行項

適用於：SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本

本文描述使用 SQL Server 機器學習服務和 SQL Server 2016 R Services 來執行外部 Python 指令碼的 R 延伸模組。 此延伸模組會新增：

  • R 執行環境
  • 包含標準程式庫與工具的基本 R 發行版本
  • Microsoft R 程式庫：
    • 用於大規模分析的 RevoScaleR
    • 用於機器學習演算法的 MicrosoftML。 僅適用於 SQL Server 2016、SQL Server 2017 及 SQL Server 2019。
    • 用來在 SQL Server 中存取資料或 R 程式碼的其他程式庫

R 元件

SQL Server 包含開放原始碼和專屬套件。 系統會透過下列 Microsoft 開放原始碼 R 發行版本來安裝基底 R 程式庫：Microsoft R Open (MRO)。 目前的 R 使用者應該只需進行極少修改，即可移植其 R 程式碼，並在 SQL Server 上以外部處理序的形式執行。 MRO 是獨立安裝的 SQL 工具，並在擴充性架構中的核心引擎處理序外部執行。 在安裝期間，您必須同意開放原始碼授權條款。 之後，您就可以執行標準 R 套件，而不需進一步修改，如同您在 R 的任何其他開放原始碼發行版本中一樣。

針對 SQL Server 2016 (13.x)、SQL Server 2017 (14.x) 與 SQL Server 2019 (15.x)，SQL Server 不會修改基底 R 可執行檔，但您必須使用安裝程式所安裝的 R 版本，因為該版本是專屬套件據以建置及測試的版本。 如需 MRO 與 R 基底發行版本 (透過 CRAN 取得) 之間的差異詳細資訊，請參閱 Interoperability with R language and Microsoft R products and features (R 語言和 Microsoft R 產品及功能的互通性)。

您可以在與執行個體建立關聯的資料夾中，找到安裝程式安裝的 R 基底套件發行版本。 例如，如果您已在 SQL Server 預設執行個體上安裝 R 服務，則根據預設，R 程式庫會位於 C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL13.MSSQLSERVER\R_SERVICES\library 資料夾中。 同樣地，根據預設，與預設執行個體建立關聯的 R 工具會位於 C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL13.MSSQLSERVER\R_SERVICES\bin 資料夾中。

Microsoft 為平行和分散式工作負載新增的 R 套件包含下列程式庫。

程式庫 描述
RevoScaleR 支援資料來源物件和資料探索、操作、轉換和視覺化。 RevoScaleR 支援建立遠端計算內容，以及各種可調整的機器學習模型，例如 rxLinMod。 API 已經最佳化，可分析因過大而無法納入記憶體的資料集，以及執行分散在數個核心或處理器上的計算。 RevoScaleR 套件也支援 .XDF 檔案格式，以便更快速移動和儲存用於分析的資料。 XDF 格式會使用單欄式儲存體、具可攜性，且可用來從各種來源載入然後操作資料，包括文字、SPSS 或 ODBC 連線。
MicrosoftML 包含已針對速度和正確性最佳化的機器學習演算法，以及適用於處理文字和影像的內嵌轉換。 如需詳細資訊，請參閱 SQL Server 中的 MicrosoftML。 僅適用於 SQL Server 2016、SQL Server 2017 及 SQL Server 2019。

自 SQL Server 2022 (16.x) 起，R、Python 與 JAVA 的執行階段將不再隨 SQL 安裝程式一起安裝。 您可以自行安裝所需的 R 和 (或) Python 自訂執行階段和套件。 如需詳細資訊，請參閱安裝 Windows 上的 SQL Server 2022 機器學習服務或安裝 Linux 上的 SQL Server 機器學習服務 (Python 與 R)。

在 SQL Server 中使用 R

您可以使用基底函式編寫 R 指令碼，但若要獲得多重處理的優點，您必須將 RevoScaleR 和 MicrosoftML 模組匯入您的 R 程式碼，然後呼叫其函式來建立可平行執行的模型。

系統支援 ODBC 資料庫、SQL Server 和 XDF 檔案格式等資料來源，以便與其他來源或 R 解決方案交換資料。 輸入資料必須為表格式。 所有 R 結果都必須以資料框架的形式傳回。

支援的計算內容包括本機或遠端 SQL Server 計算內容。 遠端計算內容是指在某一部電腦 (例如工作站) 上啟動的程式碼執行，但接著將指令碼執行切換至遠端電腦的情況。 若要切換計算內容，這兩個系統都需要具備相同的 RevoScaleR 程式庫。

如您所預期，本機計算內容會執行位於資料庫引擎執行個體所在相同伺服器上的 R 程式碼，以及 T-SQL 內部或內嵌於預存程式中的程式碼。 您也可以定義遠端計算內容，以從本機 R IDE 執行程式碼，並在 SQL Server 電腦上執行指令碼。

執行架構

下圖說明在每個支援案例中，SQL Server 元件與 R 執行階段的互動情況：使用 SQL Server 計算內容，在資料庫中執行指令碼，以及從 R 命令列遠端執行。

從 SQL Server 資料庫內執行的 R 指令碼

系統會透過呼叫預存程序來執行從 SQL Server「內部」執行的 R 程式碼。 因此，任何可以進行預存程序呼叫的應用程式都能初始化 R 程式碼的執行。 之後，SQL Server 會依下圖中的摘要說明來管理 R 程式碼執行。

rsql_indb780-01

  1. 針對 R 執行階段的要求會以傳遞至預存程序 (sp_execute_external_script) 的參數 @language='R' 表示。 SQL Server 會將此要求傳送到啟動控制板服務。 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。 如需詳細資料，請參閱擴充性架構圖表。
  2. 啟動控制板服務會啟動適當的啟動器；在此案例中為 RLauncher。
  3. RLauncher 啟動外部 R 處理序。
  4. BxlServer 會與 R 執行階段協調來管理 SQL Server 資料交換與工作結果的儲存。
  5. SQL Satellite 會管理與 SQL Server 之間相關工作和處理序的通訊。
  6. BxlServer 會使用 SQL Satellite 來與 SQL Server 進行狀態和結果的通訊。
  7. SQL Server 會取得結果，並關閉相關工作和處理序。

從遠端用戶端執行的 R 指令碼

從支援 Microsoft R 的遠端資料科學用戶端連線時，您可以使用 RevoScaleR 函式在 SQL Server 的內容中執行 R 函式。 這和先前的工作流程不同，下圖會摘要說明。

rsql_fromR2db-01

  1. 針對 RevoScaleR 函式，R 執行階段會呼叫連結函式，由該函式呼叫 BxlServer。
  2. BxlServer 會隨 Microsoft R 提供，且與 R 執行階段在分開的處理序中執行。
  3. BxlServer 會判斷連線目標並使用 ODBC 初始化連線，並在 R 資料來源物件中將認證做為連接字串的一部分來傳遞。
  4. 由 BxlServer 開啟對 SQL Server 執行個體的連線。
  5. 針對 R 呼叫，系統會叫用啟動控制板服務，由其啟動適當的啟動器 RLauncher。 之後，R 程式碼的處理方式就類似從 T-SQL 執行 R 程式碼的處理方式。
  6. RLauncher 會呼叫安裝在 SQL Server 電腦上 R 執行階段的執行個體。
  7. 結果會傳回 BxlServer。
  8. 由 SQL Satellite 管理與 SQL Server 的通訊，並清理相關的工作物件。
  9. SQL Server 將結果傳回至用戶端。

另請參閱