Демонстрационные данные по прибытию авиарейсов для учебников по SQL Server Python и RAirline flight arrival demo data for SQL Server Python and R tutorials

Применимо к:Applies to: даSQL Server 2016 (13.x);SQL Server 2016 (13.x)yesSQL Server 2016 (13.x);SQL Server 2016 (13.x) и более поздние версииПрименимо к:Applies to: даSQL Server 2016 (13.x);SQL Server 2016 (13.x)yesSQL Server 2016 (13.x);SQL Server 2016 (13.x) and later

В этом упражнении мы создадим базу данных SQL Server для хранения данных, импортированных из встроенных демонстрационных наборов данных по авиарейсам R или Python.In this exercise, create a SQL Server database to store imported data from R or Python built-in Airline demo data sets. В дистрибутивах для R и Python представлены одинаковые данные, которые можно импортировать в базу данных SQL Server с помощью Management Studio.R and Python distributions provide equivalent data, which you can import to a SQL Server database using Management Studio.

Для выполнения этого упражнения вам потребуется SQL Server Management Studio или другое средство, поддерживающее выполнение запросов T-SQL.To complete this exercise, you should have SQL Server Management Studio or another tool that can run T-SQL queries.

Этот набор данных используется в следующих учебниках и кратких руководствах:Tutorials and quickstarts using this data set include the following:

Создание базы данныхCreate the database

  1. Запустите SQL Server Management Studio и установите подключение к экземпляру ядра СУБД, обеспечивающего интеграцию с R или Python.Start SQL Server Management Studio, connect to a database engine instance that has R or Python integration.

  2. В обозревателе объектов щелкните правой кнопкой мыши элемент Базы данных и создайте новую базу данных с названием flightdata.In Object Explorer, right-click Databases and create a new database called flightdata.

  3. Щелкните правой кнопкой мыши объект flightdata, а затем выберите Задачи и Импортировать неструктурированный файл.Right-click flightdata, click Tasks, click Import Flat File.

  4. Откройте файл AirlineDemoData.csv, входящий в состав дистрибутива R или Python, в зависимости от используемого языка.Open the AirlineDemoData.csv file provided in the R or Python distribution, depending on which language you installed.

    Для R вам потребуется файл AirlineDemoSmall.csv из каталога C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\R_SERVICES\library\RevoScaleR\SampleDataFor R, look for AirlineDemoSmall.csv at C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\R_SERVICES\library\RevoScaleR\SampleData

    Для Python найдите файл AirlineDemoSmall.csv в каталоге C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\PYTHON_SERVICES\Lib\site-packages\revoscalepy\data\sample_dataFor Python, look for AirlineDemoSmall.csv at C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\PYTHON_SERVICES\Lib\site-packages\revoscalepy\data\sample_data

При выборе файла автоматически заполняются значениями по умолчанию поля, определяющие имя таблицы и схему.When you select the file, default values are filled in for table name and schema.

Мастер импорта неструктурированных файлов со значениями по умолчанию для демонстрационных данных по авиарейсам

Перейдите по всем оставшимся страницам, принимая заданные по умолчанию значения, чтобы импортировать данные.Click through the remaining pages, accepting the defaults, to import the data.

Запрос данныхQuery the data

Для проверки выполните запрос и убедитесь, что данные были отправлены.As a validation step, run a query to confirm the data was uploaded.

  1. В разделе "Базы данных" обозревателя объектов щелкните правой кнопкой мыши базу flightdata и запустите новый запрос.In Object Explorer, under Databases, right-click the flightdata database, and start a new query.

  2. Выполните несколько простых запросов:Run some simple queries:

    SELECT TOP(10) * FROM AirlineDemoSmall;
    SELECT COUNT(*) FROM AirlineDemoSmall;
    

Дальнейшие действияNext steps

В рамках следующего занятия вы создадите модель линейной регрессии на основе этих данных.In the following lesson, you will create a linear regression model based on this data.