SQL Server 2017 unterstützt Python

Gerfried Steube on April 22, 2017 - 10:40 am in Software-Entwicklung

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Als eines der wichtigsten Features der diese Woche freigegebenen Community Technology Preview der nächsten Ausgabe von Microsofts Datenbankmanagementsystem wurde die Python-Integration in den Vordergrund gerückt

Nachdem sich die letztes Jahr veröffentlichte Ausgabe von Microsofts SQL Server erstmals in Verbindung mit der Programmiersprache R nutzen ließ, beschreitet der Konzern nun beim SQL Server 2017 weiter den Weg, in der Datenanalyse und dem Machine Learning verbreitete Sprachen zu unterstützen. Denn das zuvor SQL Server “vNext” genannte Projekt, das vermutlich noch dieses Jahr erscheinen soll, kann im Zuge der nun freigegebenen Community Technology Preview jetzt auch mit Python umgehen. Die Integration gilt anscheinend sowohl für die Enterprise als auch die kostenlose Express Edition des relationalen Datenbankmanagementsystems.

Naheliegende Aufgaben werden es sein, Python-Skripte mit SQL Server als Datenquelle auszuführen. Außerdem lässt sich wohl Python-Code direkt in SQL-Server-Datenbanken einbetten, indem Code als mit Transact-SQL (T-SQL) gespeicherte Prozedur eingebettet wird. Die für die Python-Integration umgesetzten Features entsprechen weitgehend denen, die Microsoft bei der R-Unterstützung eingeführt hatte. Sowohl der Python- als auch der R-T-SQL-Code lassen sich anscheinend mit derselben Datenbank nutzen.

Im Zuge des Setup-Vorgangs des SQL Server 2017 lässt sich eine eigene Ausgabe des offiziellen CPython-3.5-Interpreters installieren. Benutzer können darüber hinaus ihre Python-Pakete selbst einrichten oder die Cython-Implementierung verwenden, um C-Code aus Python-Modulen zu generieren. Die Installation umfasst des Weiteren Softwarepakete der Python-Distribution Anaconda und von Microsofts Softwaresammlung RevoScalePy, die Datenanalyse-Funktionen bereithält, über die sich die In-Memory- und Columnstore-Index-Features des SQL Server nutzen lassen. Anbindung an GPU-beschleunigte Funktionen gibt es durch die Integration mit dem Deep-Learning-Framework TensorFlow. Schließlich können Datenbank-Admins Einschränkungen für das Verhalten der Python-Laufzeit festlegen und verhindern, dass Skripte Sicherheits- oder Netzwerkrichtlinien verletzen. (ane)

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