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’ tag

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

SQL Server 2017 の ML Services についてまとめてみる

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SQL Server 2017 では、Machine Learning Services (ML Services) という新しいサービスが追加され、この機能についても大きな内容としてアナウンスがされています。
Getting started with machine learning in SQL Server
ML Services は、SQL Server 2016 では、R Services と呼ばれていたものであり、SQL Server 2017 では対応言語として、Python が追加されたことにより、名称が ML Services と変更になりました。
ドキュメント上、R Services と書かれているものは、SQL Server 2016 の時の情報になっていることが多いかと思います。
この機能は、Advanced Analytics (AA : 高度な解析基盤) というようなカテゴリで紹介されることもあり、高度な解析を実施するための機能として提供が行われているものになります。
先日、ML Services についてディスカッションする機会があったのですが、「自分の中できちんと整理できていないな」と感じたので、一度まとめてみたいと思います。
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Written by Masayuki.Ozawa

9月 2nd, 2017 at 4:05 pm

Data Migration Assistant (DMA) 3.2 で SQL Database のマイグレーションがサポートされるようになりました

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SQL Server から他のバージョンの SQL Server 、SQL Database に移行を行うための支援ツールである Data Migration Assistant (DMA) の新しいバージョンである 3.2 がリリースされました。
Released: Data Migration Assistant (DMA) v3.2
MicrosoftR Data Migration Assistant v3.2  からダウンロードすることができます。
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Written by Masayuki.Ozawa

8月 27th, 2017 at 3:39 pm

SQL Server 2016 / 2017 の AlwaysOn 可用性グループのドキュメントで確認をしておきたいもの

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資料を作成していて、AlwaysOn 可用性グループに関してのドキュメントが、SQL Server 2016 がリリースされた当時からいろいろと更新されていたようでしたのでメモとして。

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8月 23rd, 2017 at 12:41 am

SQL Server 2017 のクロスプラットフォームの AlwaysOn

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SQL Server 2017 では、クロスプラットフォームの AlwaysOn が構築できるようになっています。
Setting up SQL Server High-Availability between Windows and Linux with SQL Server 2017 では分散型可用性グループで構築を行っていたようなのですが、クラスターレス可用性グループで構築することができるのかなと思って試してみました。
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Written by Masayuki.Ozawa

8月 17th, 2017 at 10:41 pm

SQL Server 2017 におけるクエリの最適化について

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SQL Server 2017 ではクエリの最適化のための機能がいくつか追加されています。
image
これらについて、どのような情報を確認すればよいか、軽くまとめておきたいと思います。
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Written by Masayuki.Ozawa

8月 17th, 2017 at 10:09 pm

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SQL Server on Linux の AlwaysOn 可用性グループで自動フェールオーバーが可能な構成

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最近、クラスターレス可用性グループしか触っていなかったのですが、Azure で Netsted VM ができるようになり、検証環境のリソースが取れるようになったので、久しぶりに SQL Server on Linux の Pacemaker を使用した可用性グループを構築していたところ、いろいろと情報が追加されていたので軽くメモを。
重要なドキュメントしては High availability and data protection for availability group configurations が大幅に更新されていることでしょうか。
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Written by Masayuki.Ozawa

8月 15th, 2017 at 11:41 pm

SQL Server の照合順序のバージョンによる濁点/半濁点の類似性の違いについて

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詳細な情報については次の情報が参考になります。

濁点 (゛) / 半濁点 (゜) ですが、これらを厳密に判断するかは照合順序のバージョン (90 / 100 / 140) によって異なってくるようです。
実際には、90 までと 100 以降で異なってくるようです。
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Written by Masayuki.Ozawa

8月 12th, 2017 at 11:29 pm

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SQL Server 2017 の ML サービスの Python を勉強するためのファーストステップ

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先日、SQL Server の Python を勉強するための取り掛かりについての話題になったので、自分なりのまとめを。
SQL Server の ML サービスですが、SQL Server 2016 までの R サービスがベースになっているため、基本的な内容については、R サービスの内容を使用することができるかと。
R サービスの際のコンテンツとしては、次のものが基本となるかと。

基本的な動作を確認するには、チュートリアルを最初から流してみるといいかと思います。
Microsoft から提供されているチュートリアルとしては次のようなものがあります。

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Written by Masayuki.Ozawa

8月 12th, 2017 at 4:31 pm

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