SE の雑記

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

Archive for the ‘SQL Server’ Category

ML Services をインストールせずに、Revoscalepy を使用する (Ubuntu)

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先日、ML Services をインストールせずに、Revoscalepy を使用する という投稿を書きましたが、Windows 版だけでなく、Linux 版でも ML Services をインストールすることなく、Revoscalepy を使用することができますのでメモとして。
(正確には、Linux 環境では ML Services ではなく、ML Server になると思いますが)

ドキュメントとしては、How to install custom Python packages and interpreter locally on Windows の Install on Linux の段落となります。

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Written by masayuki.ozawa

10月 29th, 2017 at 11:51 pm

SQL Server 2017 CU1 がリリースされたので SQL Server on Linux のアップデートについてまとめてみる

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SQL Server 2017 の最初の累積修正プログラム (Cumulative Update) となる、CU1 がリリースされました。

Cumulative Update #1 for SQL Server 2017 RTM

実際の変更内容は Cumulative Update 1 for SQL Server 2017 に記載されています。

Windows 版については、SQL Server® 2017 for Microsoft® Windows の最新の累積的な更新プログラム からダウンロードすることが可能ですが、Linux 版については、各ディストリビューションのリポジトリが更新され、CU が適用されたバージョンが追加されています。

2017/10/26 時点では、SQL Server on Linux の Docker コンテナーは CU1 のタグが切られていますが、Winodws 版はまだみたいですね。
https://hub.docker.com/r/microsoft/mssql-server-linux/tags/

今回は Ubuntu を例として、SQL Server on Linux の CU の適用についてまとめてみたいと思います。

詳細については Installation guidance for SQL Server on Linux を確認してください。

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Written by masayuki.ozawa

10月 26th, 2017 at 11:28 pm

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ML Services をインストールせずに、Revoscalepy を使用する

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ML Services は SQL Server 2017 Express Edition (Windows) でも使用できるので、Express Edition をインストールする際に ML Services を Python を含めてインストールすることで、Revoscalepy のパッケージをインストールすることができます。

しかし、環境によっては、ML Services をインストールしないで、Revoscalepy のパッケージを使用できるようにしたいというケースがあるかと思います。
(Linux については、現時点では、ML Services をインストールすることができないというのもありますが)

今回は ML Services をインストールせずに、Revoscalepy をインストールするための方法をまとめたいと思います。

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Written by masayuki.ozawa

10月 25th, 2017 at 10:55 pm

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SQL Server 2017 のコンテナーサポートについてのメモ

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SQL Server 2017 では、コンテナーをサポートするようになっており、コンテナーのイメージについては Docker Hub で公開されています。

Microsoft が公開しているリポジトリとしては次のものになる感じですかね。

Linux ベースの Docker コンテナーと Windows ベースのコンテナーの両方のイメージが公開されています。

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Written by masayuki.ozawa

10月 5th, 2017 at 8:57 am

SQL Server 2017 が GA しました

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各ブログでアナウンスされていますが、SQL Server 2017 が GA しました。

Azure VM のイメージも公開されています。

リリースノート等のドキュメントも更新されています。

Windows 版

Linux 版

Docker Hub のリポジトリも更新されていますね。

Docker 版については次の記載があります。

License

SQL Server Developer edition lets developers build any kind of application on top of SQL Server. It includes all the functionality of Enterprise edition, but is licensed for use as a development and test system, not as a production server. SQL Server Developer Edition cannot be used in a production environment.

I have read and agree to the SQL Server 2017 Developer Edition license terms located here

Docker のイメージを単純に Pull して実行した場合は、Developer Edition としてインストールされるのが注意ですね。

SQL Server 2017 on Linux: SQL Server 2017 now supports deployment on RedHat Enterprise Linux (RHEL), Ubuntu, and SUSE Linux Enterprise Server (SLES). The SQL Server 2017 SKUs are platform agnostic, so customers can run the software on either Windows or Linux.

Windows / Linux の購入方法は変わらないようですね。

コンテナのライセンスは、仮想マシンと同じ考え方っぽいですね。

ダウンロードはこちらから

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10月 3rd, 2017 at 7:18 am

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SQL Server 2017 から適用される新しいサービスモデル

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New season, New software, New servicing model / Announcing the Modern Servicing Model for SQL Server でアナウンスされていますが、SQL Server 2017 から、従来とは異なる更新プログラムの適用サイクルとなるアナウンスが行われています。

ブログで発表のある少し前に SQL Server on Linux Engineering Town Hall: New Servicing Model で発表されていたことがまとめられたようですね。

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10月 2nd, 2017 at 8:48 am

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Ignite 2017 の動画の内容のメモ

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Ignite 2017 の動画ですが、Inite のサイトだと https://myignite.microsoft.com/videos からアクセスできます。

この中から最新の情報をメモとして抜き出したものを。
(セッション動画を見ながら随時更新しています)

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Written by masayuki.ozawa

9月 30th, 2017 at 2:33 pm

Ignite 2017 の Day1 Keynote のデータプラットフォームの内容のメモ

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Ignite 2017 のキーノートを見ながらぺたぺたと。

Ignite 2017 の動画についてはこちらから。

https://www.microsoft.com/en-us/ignite/default.aspx

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Written by masayuki.ozawa

9月 25th, 2017 at 10:19 pm

Video Indexer のポータルから DL した JSON を SQL Server でクエリをかけてみる

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Microsoft Video Indexer expands functionality unlocking more video insights に記載されていますが、9 月の更新で、Video Indexer の Insights の情報をポータルからダウンロードできるようになりました。

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JSON に含まれている内容については、API 経由で取得できる情報と同じかと思いますので、Examine the Video Indexer output から、取得できる内容を確認できるかと。

Insights の情報が含まれている JSON のファイルをダウンロードすることができるようになっているのですが、

これを SQL Server 上でクエリをかけてみたいと思います。

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Written by masayuki.ozawa

9月 24th, 2017 at 6:30 pm

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

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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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