R Services im SQL Server

In vielen verschiedenen Bereichen finden sich heutzutage große Datenmengen, die man in Datenbanken wie dem SQL Server abspeichern und verwalten kann. Um nun aussagekräftige Informationen aus diesen Daten zu gewinnen, müssen sie analysiert werden. Hierzu gehört beispielsweise das Erstellen von Prognosen oder das Testen verschiedener Hypothesen.

Für diese statistischen Fragestellungen hat sich in den letzten Jahren R als Standardsprache etabliert. Um die Daten dort zu analysieren, müssen sie in R importiert werden.

Viele Vorteile mit R

Die R Services im SQL Server bieten nun die Möglichkeit, die Analyse der Daten mittels R direkt in der Datenbank durchzuführen und die Ergebnisse zu visualisieren. Der Vorteil hierbei ist, dass die Daten nicht erst exportiert werden müssen, wodurch Kosten und Ressourcen gespart sowie Sicherheitsrisiken reduziert werden. Ferner können Modelle für maschinelles Lernern in der Datenbank implementiert und trainiert werden.

Zusammenfassend bieten die R Services im SQL Server eine bequeme Möglichkeit, statistische Analysen und Visualisierungen großer Datenmengen direkt auf der Datenbank durchzuführen. Die Ergebnisse können dann in Unternehmensprozessen zur Validierung und Minimierung geschäftlicher Risiken sowie Steigerung der Effizienz genutzt werden.

Wie funktioniert die Einbindung nun in der Praxis?

Hierzu ruft man die gespeicherte Prozedur sp_execute_external_script auf. Dabei übergibt man die Sprache, in der das Skript ausgeführt werden soll und das zugehörige Skript. Zudem übergeben wir einen Input-Datensatz, mit dem das Skript arbeiten soll. Zum Schluss legen wir noch fest, wie die Ausgabe im SQL Server aussehen soll. Das folgende kleine Beispiel liefert eine Tabelle, welche in der Spalte [Ausgabe] den Wert 10 vermerkt.

EXEC sp_execute_external_script  

       @language=N’R‘,

       @script=N’OutputDataSet<-InputDataSet‘ ,

       @input_data_1=N’SELECT 10 AS [Ausgabe]‘

WITH RESULT SETS (([Ausgabe] INT NOT NULL))

 

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