O que é o SQL Server 2016 R Services?

Aplica-se a: SQL Server 2016 (13.x) apenas

O R Services é um recurso do SQL Server 2016 que oferece a capacidade de executar scripts do R usando dados relacionais. Você pode usar pacotes e estruturas de software livre, bem como os pacotes do R da Microsoft para análise preditiva e aprendizado de máquina. Os scripts são executados no banco de dados sem mover dados para fora do SQL Server ou pela rede. Este artigo explica os conceitos básicos do SQL Server R Services.

Observação

O R Services foi renomeado para Serviços de Machine Learning no SQL Server 2017 e posterior e é compatível com Python e R.

O que são os Serviços R?

O SQL Server R Services permite executar scripts do R no banco de dados. Você pode usá-lo para preparar e limpar dados, fazer engenharia de recursos e treinar, avaliar e implantar modelos de machine learning em um banco de dados. O recurso executa seus scripts onde os dados residem e elimina a transferência dos dados pela rede para outro servidor.

As distribuições base do R estão incluídas no R Services. Você pode usar pacotes e estruturas de software livre além dos pacotes da Microsoft RevoScaleR, MicrosoftML, [olapR]../r/ref-r-olapr.md) e sqlrutils para R.

O R Services usa uma estrutura de extensibilidade para executar scripts do R no SQL Server. Saiba mais sobre como isso funciona:

O que eu posso fazer com o R Services?

Você pode usar o R Services para criar e treinar o aprendizado de máquina e os modelos de aprendizado profundo dentro do SQL Server. Você também pode implantar modelos existentes no R Services e usar dados relacionais para previsões.

Exemplos do tipo de previsões nas quais você pode usar SQL Server R Services incluem:

Tipo de previsão Exemplo
Classificação/Categorização Dividir automaticamente os comentários dos clientes em categorias positivas e negativas
Regressão/Prever valores contínuos Prever o preço de residências com base em tamanho e localização
Detecção de anomalias Detectar transações bancárias fraudulentas
Recomendações Sugerir produtos que compradores online talvez queiram comprar com base em suas compras anteriores

Como executar scripts do R

Há duas maneiras de executar scripts do R no R Services:

Versões do R

Confira a seguir as listas das versões do runtime do R incluídas nos Serviços R do SQL Server 2016.

Versão do SQL Server Versões padrão do runtime do R
SQL Server 2016 RTM – CU13 para SP2 3.2.2
CU14 para SP2 do SQL Server 2016 e posterior 3.2.2 e 3.5.2

A CU (atualização cumulativa) 14 para SP (Service Pack) 2 do SQL Server 2016 e posterior inclui runtimes do R mais recentes. Saiba mais em Alterar a versão do runtime de linguagem padrão.

Para outras versões do R ou para executar o Python, use os Serviços de Machine Learning para SQL Server 2017 e posterior.

Pacotes R

Você pode usar pacotes e estruturas de software livre, além dos pacotes corporativos da Microsoft. Os pacotes do R de software livre mais comuns são pré-instalados no R Services. Os seguintes pacotes do R da Microsoft também estão incluídos:

Pacote Descrição
RevoScaleR O pacote primário para R escalonável. Transformações e manipulação de dados, resumo estatístico, visualização e muitas formas de modelagem. Além disso, as funções nesse pacote distribuem automaticamente as cargas de trabalho entre os núcleos disponíveis para processamento paralelo.
MicrosoftML (R) Adiciona algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos personalizados para análise de texto, análise de imagem e análise de sentimentos.
olapR As funções do R usadas para consultas MDX em um cubo OLAP do SQL Server Analysis Services.
sqlrutils Um dos mecanismos para usar scripts R em um procedimento armazenado T-SQL é registrar esse procedimento armazenado em um banco de dados e executá-lo em um ambiente de desenvolvimento em R.
Microsoft R Open (descontinuado) O Microsoft R Open (MRO) foi uma distribuição aprimorada do R da Microsoft.

Como posso começar a usar o R Services?

  1. Instalar o SQL Server 2016 R Services

  2. Configurar suas ferramentas de desenvolvimento. Você pode usar:

  3. Escrever seu primeiro script do R

Próximas etapas