Использование ODBC для сохранения и загрузки объектов R в Службах машинного обучения SQL Server

Статья
01/12/2022
Чтение занимает 2 мин

Применимо к: SQL Server 2016 (13.x); и более поздние версии

Узнайте, как использовать пакет RevoScaleR для хранения сериализованных объектов R в таблице и их загрузки из таблицы по мере необходимости с помощью Служб машинного обучения SQL Server. Эту возможность можно использовать при обучении и сохранении модели, которая затем применяется для оценки или анализа.

Пакет RevoScaleR

Пакет RevoScaleR включает функции сериализации и десериализации, которые могут передавать объекты R в SQL Server в компактной форме, а затем считывать их из таблицы. В общем случае каждый вызов функции использует простое хранилище значений ключей, в котором ключ является именем объекта, а значение, сопоставленное с этим ключом, является объектом R типа varbinary, перемещаемым в таблицу или из нее.

Чтобы сохранить объекты R напрямую в SQL Server непосредственно из среды R, нужно:

установить подключение к SQL Server с помощью источника данных RxOdbcData;
вызвать новые функции через подключение ODBC;
при необходимости указать, что объект не сериализуется, а затем выбрать новый алгоритм сжатия для использования вместо алгоритма по умолчанию.

По умолчанию любой объект, вызываемый из R для перемещения в SQL Server, сериализуется и сжимается. И наоборот, при загрузке объекта из таблицы SQL Server для использования в коде R объект десериализуется и распаковывается.

Список новых функций

rxWriteObject записывает объект R в SQL Server с помощью источника данных ODBC.
rxReadObject считывает объект R из базы данных SQL Server с помощью источника данных ODBC.
rxDeleteObject удаляет объект R из базы данных SQL Server, указанной в источнике данных ODBC. Если существует несколько объектов, на которые указывает сочетание ключа и версии, все они удаляются.
rxListKeys указывает все доступные объекты в виде пар "ключ — значение". Это помогает определить имена и версии объектов R.

Для получения подробных сведений о синтаксисе каждой функции воспользуйтесь справкой R. Позже подробные сведения также приведены в статье ScaleR reference (Справочник по ScaleR).

Сохранение объектов R в SQL Server с помощью ODBC

Эта процедура демонстрирует, как использовать новые функции для создания модели и ее сохранения в SQL Server.

Настройте строку подключения для SQL Server.

conStr <- 'Driver={SQL Server};Server=localhost;Database=storedb;Trusted_Connection=true'

Создайте объект источника данных rxOdbcData в R с помощью этой строки подключения.
```
ds <- RxOdbcData(table="robjects", connectionString=conStr)
```
Удалите таблицу, если она уже существует и не требуется отслеживать старые версии объектов.
```
if(rxSqlServerTableExists(ds@table, ds@connectionString)) {
    rxSqlServerDropTable(ds@table, ds@connectionString)
    }
```

Определите таблицу, которую можно использовать для хранения двоичных объектов.

ddl <- paste(" CREATE TABLE [", ds@table, "] 
   (","  [id] varchar(200) NOT NULL,
    "," [value] varbinary(max),
    "," CONSTRAINT unique_id UNIQUE (id))", 
    sep = "")

Откройте подключение ODBC, чтобы создать таблицу, а после завершения инструкции DDL закройте его.
```
 rxOpen(ds, "w") 
 rxExecuteSQLDDL(ds, ddl) 
 rxClose(ds)
```

Создайте объекты R, которые вы хотите сохранить.

infertLogit <- rxLogit(case ~ age + parity + education + spontaneous + induced, 
  data = infert)

Используйте созданный ранее объект RxOdbcData , чтобы сохранить модель в базе данных.
```
rxWriteObject(ds, "logit.model", infertLogit)
```

Считывание объектов R из SQL Server с помощью ODBC

Эта процедура демонстрирует, как использовать новые функции для загрузки модели из SQL Server.