SQL Server(데이터베이스 내) 인스턴스에서 실행되도록 R/Python 코드 수정

아티클
05/30/2023

적용 대상: SQL Server 2016(13.x) 이상 Azure SQL Managed Instance

이 문서에서는 SQL 데이터에 액세스할 때 성능을 향상시키기 위해 SQL Server 저장 프로시저로 실행되도록 R 또는 Python 코드를 수정하는 방법에 대한 고급 지침을 제공합니다.

로컬 IDE 또는 다른 환경에서 SQL Server로 R/Python 코드를 이동하는 경우 일반적으로 추가 수정 없이도 코드가 작동합니다. 이는 일부 입력을 받고 값을 반환하는 함수와 같은 간단한 코드의 경우 특히 그렇습니다. 또한 RevoScaleR/revoscalepy 패키지를 사용하는 솔루션을 더 쉽게 포팅할 수 있는데, 이 패키지는 변경을 최소화하면서 다양한 실행 컨텍스트에서 실행을 지원합니다. MicrosoftML은 SQL Server 2016(13.x), SQL Server 2017(14.x) 및 SQL Server 2019(15.x)에 적용되며 SQL Server 2022(16.x)에 표시되지 않습니다.

그러나 다음 중 하나라도 적용된다면 코드에 상당한 변경이 필요할 수 있습니다.

네트워크에 액세스하는 라이브러리 또는 SQL Server에 설치될 수 없는 라이브러리를 사용합니다.
이 코드는 Excel 워크시트, 공유 파일 및 기타 데이터베이스와 같은 SQL Server 외부에 있는 데이터 원본을 개별적으로 호출합니다.
저장 프로시저를 매개 변수화하고 sp_execute_external_script의 @script 매개 변수에서 코드를 실행하려고 합니다.
원래 솔루션에는 데이터 준비, 기능 엔지니어링 및 모델 학습, 채점 또는 보고와 같이 독립적으로 실행되는 경우 프로덕션 환경에서 보다 효율적일 수 있는 여러 단계가 포함됩니다.
라이브러리를 변경하거나, 병렬 실행을 사용하거나, 일부 처리를 SQL Server로 오프로드하여 성능을 최적화하려고 합니다.

1단계. 요구 사항 및 리소스 계획

패키지

필요한 패키지를 결정하고 SQL Server에서 작동하는지 확인합니다.
Machine Learning Services에서 사용하는 기본 패키지 라이브러리에 패키지를 미리 설치합니다. 사용자 라이브러리는 지원되지 않습니다.

데이터 원본

sp_execute_external_script에 코드를 포함하려면 기본 및 보조 데이터 원본을 식별합니다.
- 기본 데이터 원본은 모델 학습 데이터 또는 예측을 위한 입력 데이터와 같은 큰 데이터 세트입니다. 가장 큰 데이터 세트를 sp_execute_external_script의 입력 매개 변수에 매핑하도록 계획합니다.
- 보조 데이터 원본은 일반적으로 요소 목록 또는 추가 그룹화 변수와 같은 더 작은 데이터 세트입니다.
현재 sp_execute_external_script는 저장 프로시저에 대한 입력으로 단일 데이터 세트만 지원합니다. 그러나 스칼라 또는 이진 입력을 여러 개 추가할 수 있습니다.

EXECUTE 뒤에 있는 저장 프로시저 호출은 sp_execute_external_script에 대한 입력으로 사용할 수 없습니다. 쿼리, 뷰 또는 기타 유효한 SELECT 문을 사용할 수 있습니다.
필요한 출력을 결정합니다. sp_execute_external_script를 사용하여 코드를 실행하는 경우 저장 프로시저는 하나의 데이터 프레임만 결과로 출력할 수 있습니다. 그러나 코드 또는 SQL 매개 변수에서 파생된 다른 스칼라 값뿐만 아니라 이진 형식의 플롯 및 모델을 포함한 여러 스칼라 출력을 출력할 수도 있습니다.

데이터 형식

R/Python과 SQL Server 간의 데이터 형식 매핑을 자세히 살펴보려면 다음 문서를 참조하세요.

R/Python 코드에서 사용되는 데이터 형식을 확인하고 다음을 수행합니다.

가능한 데이터 형식 문제의 검사 목록을 확인합니다.

모든 R/Python 데이터 형식은 SQL Server Machine Learning Services에서 지원됩니다. 그러나 SQL Server는 R 또는 Python보다 더 다양한 데이터 형식을 지원합니다. 따라서 SQL Server 데이터를 코드 간에 이동할 때 일부 암시적 데이터 형식 변환이 수행됩니다. 일부 데이터를 명시적으로 캐스팅하거나 변환해야 할 수 있습니다.

NULL 값이 지원됩니다. 그러나 R은 na 데이터 구문을 사용하여 null과 비슷한 누락된 값을 나타냅니다.
R에서 사용할 수 없는 데이터에 대한 종속성을 제거하는 것이 좋습니다. 예를 들어 SQL Server의 rowid 및 GUID 데이터 형식은 R에서 사용할 수 없으며 오류를 생성합니다.

2단계. 코드 변환 또는 다시 패키지

코드를 얼마나 변경할 것인지는 SQL Server 컴퓨팅 컨텍스트에서 실행할 원격 클라이언트에서 R 코드를 제출하려는지, 아니면 저장 프로시저의 일부로 코드를 배포하려는지 여부에 따라 다릅니다. 후자의 경우 추가 요구 사항이 있지만 더 나은 성능 및 데이터 보안을 제공할 수 있습니다.

데이터 이동을 방지하기 위해 가능하면 항상 기본 입력 데이터를 SQL 쿼리로 정의합니다.

저장 프로시저에서 코드를 실행하는 경우 여러 스칼라 입력을 전달할 수 있습니다. 출력에서 사용하려는 매개 변수의 경우 OUTPUT 키워드를 추가합니다.

예를 들어 다음 스칼라 입력 @model_name은 나중에 R 스크립트에서 수정되기도 하는 모델 이름 및 출력을 결과의 고유한 열에 포함합니다.

-- declare a local scalar variable which will be passed into the R script
DECLARE @local_model_name AS NVARCHAR (50) = 'DefaultModel';

-- The below defines an OUTPUT variable in the scope of the R script, called model_name
-- Syntactically, it is defined by using the @model_name name. Be aware that the sequence
-- of these parameters is very important. Mandatory parameters to sp_execute_external_script
-- must appear first, followed by the additional parameter definitions like @params, etc.
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R', @script = N'
  model_name <- "Model name from R script"
  OutputDataSet <- data.frame(InputDataSet$c1, model_name)'
  , @input_data_1 = N'SELECT 1 AS c1'
  , @params = N'@model_name nvarchar(50) OUTPUT'
  , @model_name = @local_model_name OUTPUT;

-- optionally, examine the new value for the local variable:
SELECT @local_model_name;

저장 프로시저 sp_execute_external_script의 매개 변수로 전달하는 변수는 모두 코드의 변수에 매핑되어야 합니다. 기본적으로, 변수는 이름으로 매핑됩니다. 입력 데이터 세트의 모든 열을 스크립트의 변수에 매핑해야 합니다.

예를 들어 R 스크립트에 다음과 같은 수식이 포함되어 있다고 가정합니다.
```
formula <- ArrDelay ~ CRSDepTime + DayOfWeek + CRSDepHour:DayOfWeek
```
입력 데이터 세트에 이름이 ArrDelay, CRSDepTime, DayOfWeek, CRSDepHour 및 DayOfWeek로 일치하는 열이 포함되지 않은 경우 오류가 발생합니다.
경우에 따라 결과에 대한 출력 스키마를 미리 정의해야 합니다.

예를 들어 테이블에 데이터를 삽입하려면 WITH RESULT SET 절을 사용하여 스키마를 지정해야 합니다.

스크립트에서 @parallel=1 인수를 사용하는 경우에도 출력 스키마가 필요합니다. 이유는 SQL Server에서 여러 프로세스를 만들어 병렬로 쿼리를 실행하고 끝에 결과를 수집할 수 있기 때문입니다. 따라서 출력 스키마를 먼저 준비해야 병렬 프로세스를 만들 수 있습니다.

다른 경우에는 WITH RESULT SETS UNDEFINED 옵션을 사용하여 결과 스키마를 생략할 수 있습니다. 이 문은 열 이름을 지정하거나 SQL 데이터 형식을 지정하지 않고 스크립트에서 데이터 세트를 반환합니다.
R/Python이 아닌 T-SQL을 사용하여 타이밍 또는 추적 데이터를 생성하는 것이 좋습니다.

예를 들어 스크립트에서 비슷한 데이터를 생성하는 대신 결과에 전달되는 T-SQL 호출을 추가하여 감사 및 스토리지에 사용되는 시스템 시간 또는 기타 정보를 전달할 수 있습니다.

성능 및 보안 향상

예측 또는 중간 결과를 파일에 기록하지 마세요. 대신, 테이블에 예측을 기록하여 데이터 이동을 방지합니다.

모든 쿼리를 미리 실행하고 SQL Server 쿼리 계획을 검토하여 병렬로 수행할 수 있는 작업을 식별합니다.

입력 쿼리를 병렬 처리할 수 있는 경우 sp_execute_external_script에 대한 인수의 일부로 @parallel=1을 설정합니다.

이 플래그를 사용한 병렬 처리는 일반적으로 SQL Server에서 분할된 테이블로 작업하거나 여러 프로세스에 쿼리를 분산하고 끝에 결과를 집계할 때마다 수행할 수 있습니다. 일반적으로 모든 데이터를 읽어야 하는 알고리즘을 통해 모델을 학습하거나 집계를 만들어야 하는 경우에는 이 플래그를 사용한 병렬 처리를 수행할 수 없습니다.
코드를 검토하여 독립적으로 수행하거나 별도의 저장 프로시저 호출을 사용하여 보다 효율적으로 수행할 수 있는 단계가 있는지 확인합니다. 예를 들어 기능 엔지니어링 또는 기능 추출을 별도로 수행하고 값을 테이블에 저장하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.
세트 기반 계산을 위해 R/Python 코드 대신 T-SQL을 사용하는 방법을 알아보세요.

예를 들어 이 R 솔루션은 사용자 정의 T-SQL 함수 및 R에서 동일한 기능 엔지니어링 작업을 수행할 수 있는 방법을 보여 줍니다. 데이터 과학 엔드투엔드 연습.
데이터베이스 개발자에게 문의하여 메모리 최적화 테이블과 같은 SQL Server 기능을 사용하거나 Enterprise Edition이 있는 경우 Resource Governor를 사용하여 성능을 개선하는 방법을 확인하세요.
R을 사용 중인 경우 가능하면 분산 실행을 지원하는 RevoScaleR 함수로 기본 R 함수를 대체합니다. 자세한 내용은 Comparison of Base R and RevoScaleR Functions(Base R 및 RevoScaleR 함수 비교)를 참조하세요.

3단계. 배포 준비

코드를 배포하기 전에 패키지를 설치 및 테스트할 수 있도록 관리자에게 알립니다.

개발 환경에서는 코드의 일부로 패키지를 설치해도 되지만 프로덕션 환경에서는 바람직하지 않습니다.

저장 프로시저를 사용하거나 SQL Server 컴퓨팅 컨텍스트에서 R/Python 코드를 실행하는지 여부에 관계없이 사용자 라이브러리는 지원되지 않습니다.

저장 프로시저에서 R/Python 코드 패키지

T-SQL 사용자 정의 함수를 만들고 sp-execute-external-script 문을 사용하여 코드를 포함합니다.
복잡한 R 코드가 있는 경우 R 패키지 sqlrutils를 사용하여 코드를 변환합니다. 이 패키지는 숙련된 R 사용자가 적절한 저장 프로시저 코드를 작성하는 데 도움이 되도록 디자인되었습니다. 명확하게 정의된 입력 및 출력을 사용하여 R 코드를 단일 함수로 다시 작성한 다음 sqlrutils 패키지를 사용하여 입력 및 출력을 올바른 형식으로 생성합니다. sqlrutils 패키지는 전체 저장 프로시저 코드를 생성하며 데이터베이스에 저장 프로시저를 등록할 수도 있습니다.

자세한 내용 및 예제는 sqlrutils(SQL)를 참조하세요.

다른 워크플로와 통합

T-SQL 도구 및 ETL 프로세스를 활용합니다. 데이터 워크플로의 일부로 미리 기능 엔지니어링, 기능 추출 및 데이터 정리를 수행합니다.

전용 개발 환경에서 작업하는 경우 일반적인 워크플로는 데이터를 컴퓨터로 끌어오고 반복적으로 데이터를 분석한 다음 결과를 출력하거나 표시하는 것입니다. 그러나 독립 실행형 코드를 SQL Server로 마이그레이션하면 이 프로세스 중 상당 부분을 간소화하거나 다른 SQL Server 도구에 위임할 수 있습니다.
안전한 비동기 시각화 전략을 사용합니다.

SQL Server 사용자가 종종 서버의 파일에 액세스할 수 없으며, 일반적으로 SQL 클라이언트 도구는 R/Python 그래픽 디바이스를 지원하지 않습니다. 플롯 또는 기타 그래픽을 솔루션의 일부로 생성하는 경우 플롯을 이진 데이터로 내보내고 테이블에 저장하거나 기록하는 것이 좋습니다.
애플리케이션에서 직접 액세스하기 위해 예측 및 채점 함수를 저장 프로시저에 래핑합니다.

다음 단계

R 및 Python 솔루션을 SQL Server에 배포하는 방법에 대한 예제를 보려면 다음 자습서를 참조하세요.

R 자습서

R 데이터 과학자를 위한 SQL 개발

다음을 통해 공유