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SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿

SQL Server 2016 / 2017 の最新情報

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■ドキュメント
– SQL Server 2016 –
SQL Server 2016
What’s New in SQL Server 2016
What’s New in Database Engine
SQL Server 2016 Release Notes 
SQL Server 2016 Service Pack 1release information
Features Supported by the Editions of SQL Server 2016

■モジュール
SQL Server Evaluations
Download SQL Server Management Studio
Download Latest SQL Server Data Tools
microsoft/mssql-server-windows
microsoft/mssql-server-linux

■動画
SQL Server Data Driven: Technical Deep Dive
Microsoft SQL Server 2016
Intelligent Apps & Data

Written by masayuki.ozawa

7月 26th, 2015 at 10:22 am

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ML Services 向けのストアドプロシージャを VS Code で開発する際の覚書

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ML Services 向けのストアドプロシージャは、sp_execute_external_script (Transact-SQL) で実行するのですが、@script には、R / Python のスクリプトを直に書く必要があります。

SSMS でスクリプトを書いてもインテリセンスが効かず、デバッグ実行もできないので、データサイエンスの匠でないと、これだけで開発は難しいかと…。

ということで、SQL Server 2017 RC2 Express Edition + VS Code で開発した方がいいのかなと。

SQL Server 2017 Express Edition with Advanced Services の無償環境でも ML Services は使用できるのですが、In-Database 限定となっています。

https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/sql-server/editions-and-components-of-sql-server-2017

image

この環境ですと「python.exe」に対してパスが通っていない状態となりますので、VS Code 側でパスを指定することで、RevoscalePy を使用した開発が VS Code でできるようになります。

VS Code に Python の拡張機能をインストールした後に、基本設定の設定を開いて、

image

ユーザー設定に、次のように、ML Services で使用される Python のパスを指定することで、ML Services 向けの Python 開発が実行できるようになります。

{
    "python.pythonPath": "C:\\Program Files\\Microsoft SQL Server\\MSSQL14.SQLEXPRESS\\PYTHON_SERVICES"
}

Written by masayuki.ozawa

9月 22nd, 2017 at 8:41 am

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SQL Server 2017 における GPU の利用 (ML Services の GPU 利用) について

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SQL Server 2017 の GPU サポートについて、まとめておきたいと思います。

https://gist.github.com/MasayukiOzawa/7965ffce226a8f94ba457671dd844b92 に今回勉強をする中で使用したサンプルを置いてあります。

情報については Linux/Docker 版も登場! Microsoft SQL Server 2017 の情報まとめ【5/1 更新】 を確認していただくとよいかと考えていますが、SQL Server 2017 の GPU の対応については次のような記載となっています。

NVIDIA GPU アクセラレーションの実現: R/Python を利用して GPU による高速計算での機械学習も実現、1 秒あたり100 万件の予測処理が可能です。

SQL Server 2017 が GPU を使用可能になっている範囲ですが「Machine Learning Services で GPU 対応のパッケージ (処理) を使用」した場合に、GPU を使用できるという理解でいます。

そのため、SQL Server の通常のクエリプロセッシングで GPU が使われるのではなく、ML Services で R または Python のスクリプトを実行する際に、GPU 対応したパッケージを介して、GPU を使用する処理を実施している場合のみ、SQL Server で GPU が使用できる形になるのではないでしょうか。

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Written by masayuki.ozawa

9月 20th, 2017 at 12:07 am

VS Code で Python の Input による対話入力をデバッグ実行する際の覚書

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VS Code を Python のスクリプト開発で行う際に、次のような input による対話入力をデバッグ実行する際の覚書です。

string = input("Hello:")
print(string)

Capture User Input via input() or raw_input()

で解説されていますが、デバッグ実行を実施する際のコンソールとして、

"console": "integratedTerminal",
または、
"console": "externalTerminal",

 

を使用するように「launch.json」の設定を変更することで、デバッグ実行時にターミナルが使用されるようになりますので、インプットの入力が可能となるようです。

標準の「デバッグ コンソール」だと対話型インプットができない感じなのでしょうかね。

Written by masayuki.ozawa

9月 18th, 2017 at 9:05 pm

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VS Code の作業ディレクトリについての覚書

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最近、スラスラわかるPython12歳からはじめる ゼロからの Pythonゲームプログラミング教室 を読みつつ Python の初歩を勉強していたりします。

これらの書籍では、VS Code で Python を学ぶことができるのですが、デバッグ実行は使っておらず、「python.exe」を使用したスクリプトの直接実行が実行時のパターンとして使われていました。

私は、VS Code でデバッグ実行しているので、その際に作業ディレクトリ (ワークディレクトリ) を変更していた際の覚書を残しておきたいと思います。

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Written by masayuki.ozawa

9月 18th, 2017 at 12:07 am

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SQL Server の累積修正プログラムと OS 標準の Windows Update の関係

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以前、2016/7 時点の SQL Server の修正プログラムの入手方法について という投稿で、SQL Server の累積修正プログラムについて書いたのですが、その次の内容を書いていなかったことに気づいたので書いておきたいと思います。 Read the rest of this entry »

Written by masayuki.ozawa

9月 17th, 2017 at 10:08 pm

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SQL Data Warehouse の DWU USED を取得するクエリを書いてみました

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SQL Data Warehous をポータルで確認した際に、以下のような画像のタイルの情報を確認することができます。

image

DWU LIMIT と DWU USED という項目があるのですが、現状、簡単に取得する方法が見当たらないのですよね…。
Provide a way to expose the actual DWU usage (not the same as the scale setting). によると、今後のリリースで検討となっているのですが、現時点では実装されているかが微妙でして。

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Written by masayuki.ozawa

9月 13th, 2017 at 10:25 pm

SQL Data Warehouse で静的なリソースクラスが追加されています

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資料のメンテナンスを実施していて気付いたのですが、SQL Data Warehouse のリソースクラスに「静的なリソースクラス」が追加されていました。

SQL Data Warehouse での同時実行とワークロード管理

今までのリソースクラス (smallrc/mediumrc/largerc/xlargerc) は「動的なリソースクラス」となっており、DWU の性能に応じて、リソースのサイズが 4 段階に分けられていましたが、静的なリソースクラスでは、「staticrc10~80」までの 8 種類に分けられ今までより細かな粒度 / DWU のサイズを変更しても一定のサイズを固定で割り当てることができるようになったようです。

メモリの割り当てと使用するスロット数が細かに調整できるようになりましたので、同時実行数を今までより詳細に調整できるようになったのではないでしょうか。

Written by masayuki.ozawa

9月 12th, 2017 at 10:43 pm

db tech showcase Tokyo 2017 で登壇させていただきました

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先週の話になりますが、db tech showcase Tokyo 2017Linux 対応だけじゃない!! SQL Server 2017 こんな機能が追加されています。 という内容で登壇をさせていただきました。

イベント内で、SQL Server on Linux / Machine Learning Services についてのセッションがるようでしたので、私の方では、他の方が触れていなさそうな機能をピックアップしてお話をさせていただきました。

参考になるようでしたら、公開資料をご利用いただければと。

Written by masayuki.ozawa

9月 10th, 2017 at 9:03 pm

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SQL Server 2017 の PREDICT を使用した学習済みモデルの利用

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SQL Server 2017 では、PREDICT という構文が追加されています。
PREDICT (Transact-SQL)

この構文を使用することで、次のようなことを実施できるようになります。

  • ストアドプロシージャを使用しない R/Python の学習済みモデルを使用

学習済みのモデルについては、すべてのオブジェクトが使用できるということではなく、次のような制約があります。

For all of these scoring methods, you must use a model that was trained using one of the supported RevoScaleR or MicrosoftML algorithms.

ReoscaleR や、MicrosoftML のパッケージで作成されたモデル (パッケージに含まれているアルゴリズム) をシリアライズしたものしか利用することはできないようですね。

この構文を使用することで RC2 時点では Machine Learning サービス (ML Services) がサポートされていない、SQL Server on Linux でも、機械学習のモデルを使用することができます。

The PREDICT function is supported in all editions of SQL Server, including Linux.

 

簡単なもので、一通り動作するところまでは確認することができたので軽くまとめてみたいと思います。

技術情報としては、Native scoring を確認するとよいかと。

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Written by masayuki.ozawa

9月 9th, 2017 at 11:07 am

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SQL Server 2017 RC2 の ML Services で Python のチュートリアルを実行する場合の注意点

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本投稿は、2017/9/3 時点の最新の製品前リリースである SQL Server 2017 RC2 に限定された内容です

In-Database Python Analytics for SQL Developers の内容を SQL Server 2017 RC2 で実行しようとした際の注意点を。
「import pandas」の内容については、フィードバックしたところ把握されている不具合らしく、RC2 限定の内容となるかと。
ドキュメントバグについては、コメントで指摘されているので、後日修正されるかと。

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Written by masayuki.ozawa

9月 3rd, 2017 at 5:24 pm