Guide pas à pas pour configurer l’analyse intégrée à la base de données avec SQL Server et R

Par Mirko Peters · 2026-08-12

Bienvenue dans notre guide complet sur la mise en place d’analyses intégrées à la base de données avec SQL Server et R. Si vous avez déjà ressenti la douleur d’exporter des millions de lignes depuis une b…

Traduit automatiquement par IA à partir de l'article original. Lire l'original en anglais

Bienvenue dans notre guide complet sur la mise en place de l’analyse intégrée à la base de données avec SQL Server et R. Si vous avez déjà dû exporter des millions de lignes depuis une base de données uniquement pour réaliser une modélisation statistique dans R, vous savez à quel point la latence des données, les erreurs de mémoire et les goulots d’étranglement en matière de sécurité peuvent être frustrants. Heureusement, les intégrations modernes entre bases de données comblent le fossé entre la gestion des données relationnelles et le calcul statistique avancé. Dans cet article, nous passons en revue les étapes concrètes pour configurer votre environnement afin de basculer d’un langage à l’autre en un seul clic entre R et SQL, optimiser vos requêtes et exécuter des scripts hautes performances directement là où se trouvent vos données.

Ce guide complète directement notre dernier épisode de podcast, Stop R Freezing on Millions of SQL Server Rows. Dans cet épisode, nous examinons en détail pourquoi l’extraction traditionnelle des données échoue face à des jeux de données volumineux, et en quoi le fait de changer de contexte d’exécution transforme tout pour les analystes de données comme pour les administrateurs de bases de données. N’hésitez pas à l’écouter après avoir lu ce guide pas à pas !

Intégration One Button : R et SQL

L’intégration de Microsoft R et SQL Server vous offre un moyen puissant de travailler avec les données. Grâce à la fonctionnalité One Button, vous pouvez passer de R à SQL en un clic, ce qui rend votre flux de travail plus rapide et plus efficace. Cette intégration convient particulièrement aux analystes de données, aux développeurs et à toute personne devant traiter de gros volumes de données et réaliser des analyses avancées.

Plateformes prises en charge

Vous pouvez utiliser la fonctionnalité One Button dans SQL Server Management Studio comme dans Azure Data Studio. Ces plateformes prennent en charge l’intégration de R et de SQL, ce qui vous permet d’écrire, de modifier et d’exécuter des scripts dans l’un ou l’autre langage. SQL Server Management Studio est très utilisé pour administrer les serveurs de bases de données et exécuter des requêtes SQL. Azure Data Studio propose une interface moderne et convient bien aux projets cloud. Dans les deux outils, One Button vous permet de passer de R à SQL sans quitter votre espace de travail.

Astuce : si vous utilisez des fonctionnalités avancées d’Excel, vous trouverez l’intégration de SQL et de R familière et facile à adopter.

Fonctionnement du bouton

Le bouton One Button fonctionne comme un sélecteur de langage. Lorsque vous ouvrez un script, vous choisissez d’écrire en SQL ou en R. Vous sélectionnez le langage à l’aide du bouton situé en haut de la fenêtre de l’éditeur. Vous pouvez ainsi exécuter des requêtes SQL pour gérer les données, puis passer à R pour l’analyse ou la visualisation. Il n’est pas nécessaire de transférer les données d’un système à l’autre. Le serveur garantit la sécurité de vos données et traite vos commandes rapidement.

Voici un tableau présentant les principaux avantages de la combinaison de la gestion des données de SQL avec les capacités d’analyse de R :

Configuration de l’environnement

Pour utiliser l’intégration One Button, vous devez configurer votre environnement. Suivez ces étapes pour commencer :

1. Installez SQL Server 2019 (15.x) sur une distribution Linux prise en charge, telle que Red Hat Enterprise Linux, SUSE Linux Enterprise Server ou Ubuntu.
2. Mettez à niveau SQL Server 2019 vers Cumulative Update 3 (CU3) ou une version ultérieure.
3. Configurez les dépôts appropriés pour permettre l’installation et la mise à niveau de SQL Server sous Linux.
4. Mettez à jour le package mssql-server vers la dernière Cumulative Update afin de garantir la compatibilité.

Vous pouvez choisir entre un déploiement sur site et un déploiement cloud. Les installations sur site vous donnent un contrôle total sur votre serveur et vos données : vous gérez le matériel, la sécurité et la maintenance. Les déploiements cloud offrent souplesse et mise à l’échelle facile. Vous ne payez que les ressources que vous utilisez, et le fournisseur gère le serveur. Les deux options prennent en charge l’intégration One Button pour les flux de travail R et SQL.

Remarque : Les environnements sur site offrent un contrôle et une sécurité accrus, tandis que les environnements cloud permettent un provisionnement instantané et une utilisation souple des ressources.

Avec la configuration adéquate, vous pouvez utiliser un seul bouton pour basculer entre R et SQL, ce qui rend vos projets de données plus rapides et plus sécurisés.

Pas à pas : basculer d’un seul bouton

Basculer entre R et SQL d’un seul bouton vous offre un flux de travail rapide et souple. Vous pouvez gérer des données, exécuter des requêtes et réaliser des analyses sans quitter votre espace de travail. Suivez ces étapes pour tirer le meilleur parti de cette intégration.

Ouvrir un script SQL ou R

Commencez par ouvrir votre script dans SQL Server Management Studio, Azure Data Studio ou RStudio. Vous pouvez choisir de travailler avec un script SQL ou un script R. Si vous utilisez RStudio, vous pouvez ouvrir des scripts qui contiennent à la fois du code R et des blocs SQL dans rmarkdown. Vous combinez ainsi la gestion des données et l’analyse dans un seul document.

Lorsque vous ouvrez un script, prêtez attention à ces erreurs courantes :

• Vous risquez de vider votre espace de travail sans avoir vérifié les variables de session importantes. Cela peut supprimer des données ou des paramètres dont vous avez besoin pour l’exécution.
• Vous pouvez oublier de vérifier les types de données lors du transfert de données entre R et SQL Server. Adaptez les variables aux exigences de chaque environnement.
• En cas d’erreurs, essayez de déboguer votre script dans un environnement RStudio dédié. Cela vous aide à détecter les problèmes avant d’exécuter les requêtes dans la configuration intégrée.

Astuce : Prévisualiser le SQL dans RStudio vous permet de vérifier vos requêtes avant leur exécution. Cela réduit les erreurs et vous fait gagner du temps.

Sélectionner le bouton de langage

Le bouton de langage vous permet de basculer entre R et SQL. Vous pouvez sélectionner le langage en haut de la fenêtre de votre éditeur. Cette fonctionnalité facilite l’exécution de requêtes et d’analyses dans un même projet.

Passer à R

Si vous souhaitez utiliser R pour l’analyse, cliquez sur le bouton pour passer à R. Vous pouvez écrire du code pour la modélisation statistique, la visualisation ou l’apprentissage automatique. Vous pouvez également utiliser des blocs SQL dans rmarkdown pour exécuter directement des requêtes depuis votre script R. C’est utile pour utiliser SQL dans RStudio et combiner la gestion des données avec des analyses avancées.

Pour configurer votre environnement d’exécution R :

1. Installez les packages R nécessaires. Utilisez install.packages("DBI") et install.packages("odbc").
2. Chargez les bibliothèques dans votre script :

   library(DBI)
   library(odbc)

3. Établissez une connexion à l’aide du nom de votre source de données ODBC :

   con <- dbConnect(odbc::odbc(), "oracledb", UID="samples", PWD= rstudioapi::askForPassword("Samples User Password"))

4. Listez les tables auxquelles vous avez accès :

   dbListTables(con, schema = "SAMPLES")

5. Si vous ne voyez aucune table, vérifiez que le nom du schéma respecte la casse.
6. Utilisez les méthodes dplyr pour interroger la base de données sans importer les données dans R :

   db_orders <- tbl(con, "ORDERS")

Remarque : Vous pouvez utiliser la prévisualisation du SQL dans RStudio pour vérifier vos requêtes avant leur exécution. Cela vous aide à éviter les erreurs et à vous assurer que vos variables sont correctes.

Passer à SQL

Si vous devez gérer des données ou exécuter des requêtes, basculez vers SQL à l’aide du bouton. Vous pouvez écrire des requêtes pour sélectionner, mettre à jour ou supprimer des données. SQL vous offre un contrôle sur les grands jeux de données et vous permet d’organiser l’information en vue de l’analyse.

Pour configurer votre environnement d’exécution SQL :

1. Vérifiez que R et les pilotes Progress DataDirect sont installés.
2. Créez un nouveau DSN ODBC et testez la connexion.
3. Installez le package RODBC à l’aide de RGui.
4. Créez une connexion dans R :

   library(RODBC)
   conn <- odbcConnect("Spark Next")

5. Exécutez les requêtes SQL à l’aide de :

   sqlTables(conn)
   sqlQuery(conn, "SELECT * FROM table_name")

Vous pouvez également utiliser RJDBC pour les connexions JDBC. Indiquez le chemin d’accès au pilote JDBC et créez une connexion :

conn <- dbConnect(driver, "jdbc:datadirect:sparksql://hostname:11111;Database=databaseName;", "username", "password")

Listez les tables et exécutez les requêtes :

dbListTables(conn)
dbGetQuery(conn, "SELECT * FROM table_name")

Astuce : Vérifiez toujours votre connexion avant d’exécuter des requêtes. Cela garantit une exécution fluide et évite les erreurs.

Exécuter le code

Une fois le langage sélectionné, vous pouvez exécuter votre code. L’environnement intégré vous permet d’exécuter des requêtes et des analyses sans déplacer les données. Vous pouvez utiliser SQL pour la gestion des données et R pour l’analyse dans un même projet.

• Utilisez le bouton d’exécution pour lancer votre script. Vous pouvez consulter les résultats dans la fenêtre de l’éditeur.
• Si vous utilisez RStudio, vous pouvez exécuter des blocs SQL dans rmarkdown pour une exécution combinée. Vous gérez ainsi les données et réalisez les analyses dans un seul flux de travail.
• Vous pouvez utiliser des variables pour stocker les résultats de requêtes et les réutiliser dans votre code R pour des analyses complémentaires.
• Vous pouvez exécuter plusieurs requêtes en séquence et utiliser les résultats pour la modélisation ou la visualisation.

Remarque : L’exécution dans l’environnement intégré garantit la sécurité de vos données et réduit la latence. Vous obtenez des résultats plus rapidement et pouvez vous concentrer sur l’analyse.

Voici un tableau présentant les principales étapes pour basculer entre R et SQL :

Astuce : utiliser SQL dans RStudio vous permet de combiner gestion des données et analyse. Vous pouvez prévisualiser vos requêtes et leurs résultats avant l'exécution finale.

Vous pouvez désormais basculer entre R et SQL d'un simple clic. Vous pouvez exécuter des requêtes, gérer des données et réaliser des analyses dans un flux de travail fluide. Cette intégration vous fait gagner du temps et améliore vos projets de données.

Flux de travail : intégration de SQL et R

Lorsque vous basculez entre SQL et R dans un flux de travail intégré, vous gérez les données, le code et les résultats de manière fluide. Cette section explique comment traiter les données, exécuter le code et gérer les résultats pour des analyses efficaces.

Traitement des données

Vous pouvez transférer des données entre R et SQL Server sans quitter votre espace de travail. L'intégration s'appuie sur des connexions ODBC pour l'exécution à distance. Vous pouvez ainsi envoyer des requêtes depuis R vers SQL Server et récupérer les résultats sous forme de data frames. L'architecture comprend des services tels que launchpad, RLauncher, BxlServer et SQL Satellite. Ces composants vous aident à transférer des données et à exécuter des scripts sans accroc.

• Vous utilisez des connexions ODBC pour envoyer des données et des requêtes entre R et SQL Server.
• Le service launchpad lance le processus d'exécution des scripts R.
• RLauncher et BxlServer gèrent l'exécution des scripts et le transfert des données.
• SQL Satellite gère la connexion et renvoie le résultat dans votre environnement.
• Vous pouvez exécuter des scripts R directement dans la base de données ou depuis un client distant, et recevoir les résultats sous forme de data frames.

Astuce : vérifiez toujours les types de données lorsque vous transférez des données entre R et SQL Server. Faites correspondre les variables avec soin pour éviter les erreurs et garantir l'exactitude de vos résultats.

Exécution du code

L'exécution du code diffère selon que vous utilisez des scripts R ou des requêtes T-SQL. Le tableau ci-dessous présente les principales différences en matière d'exécution, d'autorisations et de gestion des packages.

Vous exécutez les scripts R à l'aide de la procédure sp_execute_external_script. Cela vous permet d'utiliser des analyses avancées et des modèles statistiques au sein de SQL Server. Pour les requêtes T-SQL, vous les écrivez et les exécutez directement dans l'environnement du serveur. Vous devez définir les bonnes autorisations pour les deux méthodes. Les scripts R en nécessitent davantage, car ils utilisent des packages externes. Les requêtes SQL s'appuient sur des fonctions intégrées : vous n'avez donc pas à gérer de packages.

Remarque : vérifiez toujours vos autorisations avant d'exécuter du code. Cela vous aide à éviter les erreurs pendant l'exécution.

Gestion des résultats

Une fois votre code exécuté, vous devez gérer et exporter le résultat. Plusieurs méthodes permettent de traiter les résultats des flux de travail intégrés R et SQL. Le tableau ci-dessous répertorie les méthodes courantes et leur description.

Vous pouvez utiliser le package Rio dans R pour importer et exporter des données facilement. La fonction import() vous permet de lire des données au format CSV, JSON, ou même depuis des URL. La fonction export() vous aide à enregistrer les résultats dans des formats comme CSV ou Excel. Si vous exécutez du code R depuis SQL Server, vous pouvez utiliser sp_execute_external_script pour obtenir des résultats d'analyses avancées. Vous pouvez partager les résultats avec votre équipe ou les utiliser pour des analyses complémentaires.

Astuce : vérifiez toujours le format de votre sortie avant l'exportation. Cela garantit que vos données sont prêtes à être partagées ou intégrées à un rapport.

Vous savez désormais gérer les données, le code et les résultats lorsque vous basculez entre R et SQL. Ce flux de travail vous aide à garder des analyses efficaces et des résultats précis.

Cas d'usage : R et SQL Server

Passer de R à SQL, et inversement, vous offre un workflow souple pour la gestion de données à l’échelle de l’entreprise et les analyses avancées. Vous pouvez utiliser chaque outil selon ses points forts et améliorer la qualité de vos statistiques, de vos résultats et de vos visualisations.

Nettoyage des données avec SQL

Votre workflow commence par le nettoyage des données en SQL. Cette étape prépare vos données pour des statistiques fiables et une analyse précise dans R. SQL vous aide à gérer les grands jeux de données et garantit que vos données sont prêtes pour une exploration plus poussée.

• SQL identifie et corrige rapidement les problèmes dans les grands jeux de données.
• Vous filtrez les données non pertinentes, afin que seules les informations importantes subsistent dans vos statistiques.
• SQL standardise la mise en forme, ce qui garantit la cohérence de votre jeu de données.
• Vous détectez et supprimez les doublons, ce qui évite les erreurs dans vos statistiques.
• SQL gère les valeurs manquantes, ce qui préserve l’intégrité de vos résultats.

En utilisant SQL pour le nettoyage des données, vous posez des bases solides pour vos statistiques et vos analyses futures dans R. Des données propres conduisent à de meilleurs résultats et à des statistiques plus fiables.

Analyses avec R

Après avoir nettoyé vos données dans SQL Server, vous passez à R pour les analyses avancées. R vous offre des outils puissants pour les statistiques, la modélisation et le machine learning. Vous pouvez appliquer des fonctions de transformation aux données extraites de SQL Server, ce qui améliore vos statistiques et vos résultats.

• R vous permet de réaliser des analyses statistiques complexes sur vos données nettoyées.
• Vous utilisez R pour construire des modèles de machine learning qui prédisent des tendances ou classent des informations.
• R prend en charge les fonctions de transformation, ce qui vous permet de remodeler vos données pour de meilleures statistiques.
• Vous créez des visualisations souples et personnalisables avec des packages comme ggplot2.
• R vous aide à explorer vos résultats et à repérer des tendances que SQL seul pourrait manquer.

Vous gagnez en perspicacité en combinant la puissance de gestion des données de SQL Server et les capacités statistiques et analytiques de R. Cette approche améliore vos résultats et favorise une prise de décision plus éclairée.

Reporting et visualisation

Une fois vos analyses terminées, vous devez partager vos résultats et vos statistiques avec d’autres personnes. Les outils intégrés de reporting et de visualisation vous aident à transformer vos résultats en visualisations et rapports clairs.

Vous simplifiez la prise de décision en utilisant des tableaux de bord et des visualisations. Ces outils vous aident à repérer les tendances, à comparer les indicateurs et à mettre au jour des informations cachées dans vos statistiques. Vous améliorez également la collaboration en partageant vos résultats et vos statistiques avec votre équipe. Ce workflow renforce l’efficacité opérationnelle et garantit que chacun travaille avec les derniers résultats.

Astuce : utilisez R et SQL ensemble pour fluidifier votre workflow. Nettoyez vos données en SQL, analysez-les dans R et présentez vos résultats à l’aide de visualisations claires.

Dépannage : problèmes de bouton et de SQL

Passer de R à SQL peut parfois poser des difficultés. Vous pouvez rencontrer des problèmes qui affectent les performances de votre requête ou perturbent votre workflow. Comprendre ces problèmes et savoir comment les résoudre vous aide à conserver une expérience fluide.

Problèmes courants

Kernel introuvable

Il arrive que vous voyiez l’erreur « Kernel Not Found » lorsque vous essayez d’exécuter des scripts R ou SQL. Cela se produit généralement lorsque votre environnement ne reconnaît pas le kernel du langage. Pour y remédier, vérifiez votre installation. Assurez-vous d’avoir installé tous les packages et pilotes requis. Redémarrez votre éditeur ou votre session si l’erreur persiste. Vous pouvez également mettre à jour votre environnement vers la dernière version afin de garantir la compatibilité.

Erreurs de transfert de données

Les erreurs de transfert de données peuvent ralentir votre workflow. Ces erreurs surviennent souvent lors du déplacement de données entre R et SQL Server. Vérifiez vos connexions ODBC ou JDBC. Contrôlez l’exactitude de vos identifiants et des noms de schéma. Si des erreurs apparaissent, examinez vos types de données et assurez-vous qu’ils correspondent entre R et SQL Server. Un mappage correct des variables prévient les problèmes de transfert et améliore les performances.

Astuce : vérifiez toujours vos paramètres de connexion avant d’exécuter des scripts. Cela vous évite les erreurs de transfert de données et maintient l’efficacité de votre workflow.

Conseils pour une transition fluide

Vous pouvez améliorer les performances de vos requêtes et éviter les erreurs courantes en appliquant ces stratégies de réglage :

1. Réécrivez les requêtes non SARGables en requêtes SARGables. Par exemple, remplacez WHERE UnitPrice * 0.10 > 300 par WHERE UnitPrice > 300/0.10. Vos requêtes s’exécuteront plus rapidement et seront plus faciles à optimiser.
2. Utilisez la commande ALTER TABLE pour ajouter des colonnes calculées. Cela vous aide à optimiser les requêtes et à améliorer les performances.
3. Identifiez et créez les index manquants à partir des plans d’exécution. Les index accélèrent la récupération des données et réduisent l’utilisation du processeur.
4. Vérifiez l’existence de traces SQL Trace ou XEvent. Elles peuvent affecter les performances et provoquer une utilisation élevée du processeur. Exécutez des requêtes pour identifier les traces actives et arrêtez-les si nécessaire.

Remarque : l’ajout d’index et l’optimisation des requêtes sont des étapes clés du réglage de votre flux de travail. Vous pouvez ainsi améliorer les performances et réduire les délais.

Raccourcis SSMS

L’utilisation des raccourcis clavier dans SQL Server Management Studio vous permet de travailler plus rapidement et plus efficacement. Voici quelques raccourcis utiles :

• Afficher le plan d’exécution estimé : Ctrl+L
• Annuler la requête en cours d’exécution : Alt+Pause
• Inclure le plan d’exécution réel dans la sortie de la requête : Ctrl+M
• Afficher les résultats dans une grille : Ctrl+D
• Afficher les résultats au format texte : Ctrl+T
• Enregistrer les résultats dans un fichier : Ctrl+Maj+F
• Afficher ou masquer le volet des résultats de la requête : Ctrl+R
• Basculer entre le volet de requête et le volet de résultats : F6
• Exécuter la partie sélectionnée de l’éditeur de requêtes, ou l’intégralité de l’éditeur si rien n’est sélectionné : F5
• Analyser la partie sélectionnée de l’éditeur de requêtes, ou l’intégralité de l’éditeur si rien n’est sélectionné : Ctrl+F5

Astuce : l’utilisation de raccourcis vous fait gagner du temps et vous aide à vous concentrer sur le réglage et l’analyse des plans d’exécution.

Vous pouvez résoudre des problèmes tels que les clauses WHERE manquantes, les déclencheurs et la limitation du processeur en examinant vos requêtes et en optimisant votre flux de travail. Vous améliorez les performances en utilisant des index et en réglant vos scripts. Vous rendez également votre flux de travail plus efficace en utilisant les raccourcis SSMS et en vérifiant régulièrement les plans d’exécution.

Optimiser le flux de travail : R et SQL Server Management Studio

Pour maximiser la productivité avec R et SQL Server Management Studio, commencez par organiser vos scripts et vos résultats. Vous pouvez utiliser RStudio pour enregistrer votre code et vos sorties, ce qui vous permet de suivre votre progression et de partager votre travail avec d’autres personnes. Lorsque vous exécutez des statistiques sur le serveur, vous devez souvent revenir à vos scripts pour les mettre à jour ou les améliorer. Enregistrer vos scripts dans RStudio vous permet de conserver une trace de vos statistiques et de vos analyses. Vous pouvez exporter vos résultats vers des fichiers CSV ou Excel, ce qui facilite le partage de vos statistiques avec votre équipe. Si vous utilisez le serveur pour l’administration, vous pouvez stocker vos scripts à un emplacement central afin que chacun accède à la dernière version.

Enregistrer et partager les scripts

Vous pouvez utiliser RStudio pour enregistrer vos scripts et vos statistiques dans des dossiers organisés. Cela facilite la recherche de vos travaux lorsque vous devez mettre à jour votre analyse. Vous pouvez également utiliser des outils de gestion de versions tels que Git pour suivre les modifications de vos scripts. Partager vos scripts avec votre équipe permet à chacun de rester sur la même longueur d’onde. Vous pouvez envoyer vos statistiques et vos sorties par e-mail ou les charger sur un serveur partagé. Lorsque vous utilisez le serveur pour l’administration, vous pouvez définir des autorisations afin que seuls les utilisateurs autorisés accèdent aux statistiques sensibles.

Astuce : enregistrer vos scripts dans RStudio et utiliser un gestionnaire de versions vous aide à éviter les erreurs et à garantir l’exactitude de vos statistiques.

Outils de collaboration

Les outils de collaboration de RStudio et de SQL Server Management Studio facilitent le travail en équipe. Vous pouvez utiliser des notebooks pour exécuter des statistiques en commun et partager vos conclusions. De nombreuses équipes utilisent des plateformes cloud pour travailler simultanément sur des statistiques et des scripts. Vous pouvez commenter le code de vos collègues dans RStudio, ce qui vous aide à améliorer vos statistiques et à découvrir de nouvelles techniques. Lorsque vous utilisez le serveur pour l’administration, vous pouvez configurer des dossiers partagés pour les scripts et les statistiques. Votre équipe accède ainsi à la dernière analyse et peut apporter ses propres statistiques.

Personnalisation

Vous pouvez personnaliser votre environnement dans RStudio pour l'adapter à votre façon de travailler. Vous ne sélectionnez que les outils dont vous avez besoin, ce qui rationalise vos statistiques et vos analyses. Beaucoup d'utilisateurs intègrent des logiciels open source à RStudio, ce qui rend leurs statistiques plus souples. Vous pouvez contribuer au développement d'outils, ce qui vous aide à mieux comprendre les statistiques et à améliorer votre flux de travail. Personnaliser votre espace de travail dans RStudio vous permet de vous concentrer sur les statistiques qui comptent le plus. Vous pouvez modifier la disposition, ajouter des extensions et ajuster les paramètres selon vos préférences.

• Ne choisissez que les outils dont vous avez besoin pour vos statistiques.
• Intégrez des logiciels open source à RStudio pour des statistiques avancées.
• Contribuez au développement d'outils et améliorez vos compétences en statistiques.

Optimiser votre flux de travail avec SQL Server Management Studio et RStudio booste la productivité. Vous pouvez utiliser le Magasin de requêtes pour exécuter votre charge de travail avant et après les modifications, ce qui vous aide à comparer les statistiques et les performances. Vous appliquez les modifications à un moment maîtrisé, puis vous examinez vos statistiques pour en mesurer l'impact. Ce processus réduit les temps d'exécution des requêtes et rend votre serveur plus efficace.

Remarque : personnaliser votre environnement et utiliser les outils de collaboration dans RStudio et dans la gestion de serveur vous aide à tirer le meilleur parti de vos statistiques et de vos analyses.

Vous pouvez basculer entre R et SQL d'un simple clic, ce qui rend votre flux de travail plus rapide et plus sûr. L'intégration de Microsoft améliore la sécurité, renforce les performances et prend en charge les analyses avancées. Le tableau ci-dessous présente les principaux avantages :

Découvrez d'autres ressources de la communauté R. Vous pouvez approfondir l'intégration avancée, utiliser des packages comme tidyr et dplyr et entraîner des modèles pour l'exploration de données.

Questions fréquentes

Comment basculer entre R et SQL dans SQL Server Management Studio ?

Cliquez sur le bouton de langage en haut de votre éditeur. Ce bouton vous permet de choisir R ou SQL pour votre script. Vous pouvez alterner selon vos besoins.

Peut-on exécuter du code R directement dans SQL Server ?

Oui, vous pouvez exécuter du code R dans SQL Server à l'aide de la procédure stockée sp_execute_external_script. Cela vous permet de réaliser des analyses avancées sans déplacer vos données.

Quelles autorisations sont nécessaires pour utiliser l'intégration de R ?

Vous avez besoin d'autorisations telles que EXECUTE ANY EXTERNAL SCRIPT, db_datareader et db_datawriter. Votre administrateur de bases de données peut vous aider à les configurer.

Faut-il installer des logiciels supplémentaires pour utiliser R avec SQL Server ?

Vous devez installer R ainsi que les packages R requis. Vous devez également configurer les pilotes ODBC ou JDBC pour les connexions aux bases de données. SQL Server 2019 ou une version ultérieure prend en charge cette intégration.

Peut-on utiliser R et SQL ensemble dans un même script ?

Oui ! Vous pouvez utiliser des scripts R avec des requêtes SQL intégrées. Par exemple, dans RStudio, vous pouvez utiliser R Markdown pour combiner des blocs de code R et SQL.

Que faire si vous voyez l'erreur « Kernel Not Found » ?

Vérifiez vos installations de R et de SQL. Assurez-vous que tous les pilotes et packages sont à jour. Redémarrez votre éditeur si le problème persiste.

Comment partager les résultats des flux de travail R et SQL ?

Vous pouvez exporter les résultats au format CSV ou Excel. Vous pouvez aussi utiliser des tableaux de bord ou partager vos scripts via des outils de gestion de versions comme Git.