SQL Server 2019 安装机器学习服务器包

SQL Server 2019 是 Microsoft 推出的一款强大的关系型数据库管理系统。除了传统的数据库功能外，它还提供了内置的机器学习功能，可以通过安装机器学习服务器包来实现。

什么是机器学习服务器包

机器学习服务器包是 SQL Server 2019 提供的一个扩展包，它允许用户在数据库中运行机器学习模型。这样一来，用户可以在数据库中直接进行数据的预处理、特征工程、模型训练和预测等任务，大大简化了机器学习流程，提高了性能和效率。

安装机器学习服务器包

安装机器学习服务器包非常简单，只需要按照以下步骤进行操作：

  1. 首先，确保你已经安装了 SQL Server 2019 数据库引擎和 R 或 Python 运行时环境。
  2. 在 SQL Server 安装目录下找到 "Machine Learning Server" 文件夹，打开其中的 "Setup" 文件夹，然后运行 "MLServerSetup.exe" 文件。
  3. 在安装向导中选择 "Machine Learning Services (In-Database)"，然后点击 "Next"。
  4. 接着，选择你想要安装的机器学习服务，比如 R 或 Python，然后点击 "Next"。
  5. 在下一步中，选择 "Accept" 接受许可协议，然后点击 "Next"。
  6. 在选择安装位置时，可以选择默认位置，也可以选择自定义位置，然后点击 "Next"。
  7. 最后，点击 "Install" 开始安装机器学习服务器包。

在安装完成后，你就可以在 SQL Server 2019 数据库中使用机器学习功能了。

使用机器学习服务器包

使用机器学习服务器包，你可以在 SQL Server 中进行一系列机器学习任务，比如数据预处理、特征工程、模型训练和预测等。下面是一些常见的使用示例：

1. 创建一个存储过程

USE MyDatabase;
GO

CREATE PROCEDURE PredictSales
AS
BEGIN
    EXEC sp_execute_external_script
      @language = N'R',
      @script = N'
        # 在这里编写 R 代码
      ';
END;
GO

2. 从表中选择数据并进行预测

USE MyDatabase;
GO

SELECT CustomerID, PredictedSales
FROM Sales
CROSS APPLY
  (SELECT PredictSales(InputData) AS PredictedSales
   FROM OPENROWSET(BULK 'C:\inputdata.csv', SINGLE_CLOB) AS InputData) AS Prediction;

3. 在模型训练过程中使用交叉验证

USE MyDatabase;
GO

DECLARE @model VARBINARY(MAX);

EXEC sp_execute_external_script
  @language = N'Python',
  @script = N'
    # 在这里编写 Python 代码
  ',
  @input_data_1 = N'SELECT * FROM TrainingData',
  @input_data_1_name = N'TrainingData',
  @output_data_1_name = N'model',
  @params = N'@model VARBINARY(MAX) OUTPUT',
  @model = @model OUTPUT;

SELECT @model AS TrainedModel;

通过以上示例，你可以看到在 SQL Server 2019 中使用机器学习服务器包非常方便。你可以使用 R 或 Python 编写相应的数据分析和机器学习代码，然后在 SQL Server 中进行调用和执行。

总结起来，SQL Server 2019 的机器学习服务器包为用户提供了在数据库中进行机器学习任务的便利性和高效性。通过安装和使用机器学习服务器包，你可以在 SQL Server 中直接进行数据处理和机器学习模型的训练与预测，将数据和模型集成到一个统一的平台中，从而更好地发挥数据的价值。