Python和SQL Server 2017的强大功能
Python是SQL Server 2017的新版本。它的主要目的是允许在SQL Server中使用基于Python的机器学习，但它可以使用的远不止这些，还有任何Python库或框架。为了提供一个可能的示例，Hitendra展示了如何安全地使用该特性来提供智能应用程序缓存，其中SQL Server可以在数据更改触发缓存刷新时自动显示。
SQL Server 2017已经增加了它的高级分析扩展，现在被称为“机器学习服务”，它允许SQL Server通过Python的“机器学习服务”在TSQL中执行Python脚本。这基本上提供了一种方法，可以让数据库程序员可以将数据直接传递给Python。这不是有限的有效性提供机器学习数据分析的功能,因为Python有许多随时可用的模块和框架来解决许多问题,如执行大量计算与数据结构、图形处理进行分析,网络操作、数据库操作、网络操作或本地/基于网络文件系统操作。显然，其中很多都是在中间件中做得最好的，但是在数据库系统中，有很多时候，直接与外部系统进行直接通信是比较方便的，而不是依靠外部流程来通过轮询数据源来执行任务。当不需要在数据库或数据层中有这样的解决方案时，当它不提供任何安全问题时，这是有意义的。
在这里，我们将尝试演示在高级分析扩展中使用Python的一个示例，它展示了一个数据库如何触发一个外部流程，以执行作为参数提供的数据的活动。这是为了考虑安全性、数据可靠性和事务响应时间的问题。
用例为Python
通过从SQL调用Python脚本而不是依赖中间件，可以更容易地完成一些任务。特别是在数据库中由事件发起任务的情况下。任务可能包括：
1.通过TCP /HTTP/ SOAP向基于网络的系统发送数据或接收数据。
2.利用本地平台资源，如文件系统、网络或GPU。
3.所示。使用通用数据格式(如JSON、XML或YAML)构建一个或多个系统之间的实时集成。
4.所示。通过与外部应用程序通信生成数据或文件。
当然，很少有潜在的不利因素：
1.如果您对Python的使用需要internet访问，那么有一个风险，即必须保证安全的数据可能会在internet上意外地共享。任何互联网接入都必须经过网络的严格监管。
2.允许通过“启用外部脚本执行”在服务器上执行Python脚本，从而暴露安全风险。
3.所示。在同一服务器上的资源密集型Python脚本可以影响大型OLTP系统中正在进行的事务的性能。
权衡这些优点和缺点时，如果Python能够最大限度地降低风险，那么它仍然可以发挥有益的作用。作为一个例子，让我们考虑一下如何使用Python来构建应用程序层使用的数据缓存系统。
示例解决缓存
缓存数据可能是提高应用程序性能的一种有效方法。在缓存的存储开销上，我们可以在面对类似于数据库的chatty网络通信，以及在面对重复查询时数据库的高资源消耗时获得有用的性能收益。当我们构建缓存基础设施时，我们面临的常见问题是何时刷新缓存的内容。在一定的时间间隔后，我们倾向于采用简单的重建缓存的方法。然而，这是非常低效的。当数据发生变化时刷新缓存，并仅刷新已更改的内容，这是更好的做法。当数据被创建、更新或删除时，我们可以做到这一点。有许多工具和框架可以解决刷新问题，但是它们遇到了如何确定数据中发生了什么变化以及更改何时发生的问题。数据库最适合做这些工作。
对于我们的缓存系统，它可以在这里提供，我们将把自己限制在Microsoft堆栈上，以防止Python本身。
- Microsoft SQL Server 2017(CPT)
- 用于隔离事务数据库的Service代理。
- 执行脚本的Python可以在HTTP上更新缓存(Python 3.5可从Anaconda分发版的库中执行)。
- .Net 4.5.2
- ASP.Net MVC 作为例子 Web UI。
- ASP.Net WebAPI封装了我们的示例解决方案的缓存存储。
下面是示例解决方案缓存系统的图形表示:
- WebApplication提供了一个用户界面来读取和更新数据。
- RESTful.Cache应用程序在我们的例子中缓存存储解决方案是用ASP.Net WebAPI2，它的内容类型是JSON。HTTP-GET操作从本地缓存(静态集合)提供数据。
- MS SQL Server 2017 (CPT) 数据库服务器有
- TransDB OLTP数据库，繁忙的处理事务。
- Cacher an agent database to perform Python script execution, script execution enabled with ‘external scripts enabled’ option turned ON. Refer to the Microsoft.Doc: external scripts enabled Server Configuration Option.
- Cacher 一个代理数据库执行Python脚本执行，启用“启用外部脚本”选项启用脚本执行。指的是Microsoft.Doc: external scripts enabled Server Configuration Option。
- Service Broker是一个可靠的SQL服务器消息传递框架，它支持桥缓存代理和TransDB。通过缓存代理接收消息可以处理以更新缓存。
- Python集成脚本语言和SQL 2017数据库系统(CPT)。
构架的解决方法
在我们的解决方案中，我们将在RESTful中缓存实体的产品类型名称。缓存应用程序和WebApplication将有一个函数来创建新产品类型条目，并从restful. Cache中读取。
前提
顺便说一下，我们需要考虑一些先决条件和更多的信息。
1． CacheDB托管的SQL实例必须安装有Python的机器学习服务。
2． 要在CacheDB中执行带有TSQL的Python脚本，应该运行SQL服务MSSQLLaunchpad或SQL Server Launchpad。指Microsoft.Net: Microsoft Machine Learning Services（微软机器学习服务）。
3． 启用SP_Configure的外部脚本执行，请参考
Microsoft.Doc: external scripts enabled Server Configuration Option（外部脚本支持服务器配置选项）。
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| sp_configure 'external scripts enabled', 1; RECONFIGURE; |
4. TransDB和Cacher托管环境应该有一个在其实例上创建的服务代理端点，如果它们在两个不同的SQL实例上独立托管，那么每个实例都应该有自己的端点。
5. TransDB和Cacher数据库应该启用代理。指Microsoft.Technet: How to：在数据库中激活服务代理消息传递。
6.
| ALTER DATABASE TransDB SET ENABLE_BROKER; GO ALTER DATABASE CacheDB SET ENABLE_BROKER; GO |
.NET应用
WebApplication有两个主要的MVC操作;使用HTTP谓词POST更新TransDB中的新实体，以及用HTTP谓词返回从缓存返回产品类型列表的另一个操作。
RESTful.Cache有两种操作方法，一种是使用带有HTTP谓词POST的新添加的实体产品类型更新缓存，另一种是从本地缓存获取所有缓存的产品类型。
对于我们的示例解决方案，这两个应用程序都驻留在IIS下的单独应用程序池标识中，以保证应用程序安全。但是对于实际的系统实现，托管环境可以是一个局域网或internet环境中的一个单独的web服务器。
RESTful.Cache授权规则只有两个服务帐户来处理HTTP请求。
abc \ WebApp_SVC和abc \ CacherAgent_SVC。abc\ CacherAgent_SVC服务帐户允许SQL中的Python脚本通过HTTP到达应用程序以刷新缓存。
abc\ WebApp_SVC用户使用具有授权规则模式的web应用程序，以允许访问RESTful.Cache应用程序。
SQL数据库和服务代理
OLTP数据库TransDB有一些对象，包括表、存储过程和服务代理对象。
对于我们的目的,过程UpdateProductType更新ProductType表与新记录和AcknowledgeProductTypeCache过程的激活过程是CacheIntegration队列,它接收来自目标确认处理消息时,即从Cacher数据库。它还处理异常，并在CacheIntegrationError表中记录这些异常。
更多关于服务经纪人的信息可以找到在Microsoft.DOC:SQL Server Service Broker。
对于我们的示例解决方案，TransDB是一个源数据库，它在创建一个新的ProductType记录时创建更新缓存消息，这是一个执行动作的消息，因为它有UpdateMessage消息类型，一个CacheIntegration合同，以发送带有CacheSource服务的消息以针对数据库。该服务有一个CacheQueue，它由服务代理组件使用，以执行可靠的消息传递。ToCacheTarget路由具有将消息传递到目标的信息。
为了消除增加事务处理时间的任何机会，以及避免事务数据库中其余数据的安全风险，我们将使用一个名为Cacher数据库的代理数据库在我们的示例解决方案中分离缓存更新过程。服务代理消息传递基础设施将有助于连接TransDB和Cacher数据库，基于事件的消息处理将使我们能够更新驻留在基于网络的系统上的缓存存储。当更新消息到达时，Cacher数据库扮演代理的角色，以执行缓存刷新。它通过执行Python脚本更新缓存。
Cacher数据库有：
1.CacheLog和CacheIntegrationError表，跟踪缓存刷新时的记录，并记录缓存刷新过程中可能出现的任何错误。
2.PerformCacheUpdate过程通过服务代理接收来自TransDB的传入消息。如果消息的类型是UpdateMessage，那么它将执行另一个过程UpdateWebCache，它执行Python脚本执行。UpdateWebCache过程的执行结果被保存在一个表变量中，然后在消息会话结束时插入到CacheLog表中。当接收到的消息有错误或结束消息类型，并且在错误类型上，在CacheIntegrationError表中写入异常日志时，该过程也会结束对话。
3.UpdateWebCache程序从传入的XML消息中提取Id和名称作为参数，并在Python脚本文本中嵌入这些值。脚本执行结果集是UpddateCacheLog类型的结构化表。
Cacher的服务代理对象，主要是UpdateMessage消息类型和CacheIntegration合同与TransDB相同，CacheQueue有一个名为PerfomCacheUpdate的激活过程，该服务名为CacheTarget，而且该路由有关于TransDB服务CacheService和端点地址的信息。
对于我们的示例解决方案，将最大队列读取器设置为1，用于两个数据库队列。如果需要，这可以增加，例如，如果数据修改非常高，您需要增加缓存刷新速率。
服务代理端
对于我们的解决方案，数据库在同一个实例上运行，因此它们都使用相同的服务代理端点来发送和接收消息。
但是，如果我们想要在单个实例上驻留数据库，那么每个SQL实例的服务帐户都应该有一个服务代理端点。而且两个SQL实例都应该允许发送消息到彼此的端点。可以使用以下一组TSQL命令来完成连接的授权和授予。注意，在消息传递基础结构中，有一个发送方和另一方是接收方，如前面提到的，如果SQL实例是发送方和接收方的一部分，那么每个实例都应该有自己的过程标识。下面的图片展示了每个SQL服务器如何根据自己的身份运行。
这是在Cacher数据库的SQL实例中授权和授予端点连接到TransDB的SQL实例服务帐户[identity]的SQL代码。
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| ALTER AUTHORIZATION ON ENDPOINT::ServiceBrokerEndpoint TO [abc\TransDB_SVC] GO GRANT CONNECT ON ENDPOINT::ServiceBrokerEndpoint TO [abc\TransDB_SVC] GO |
类似地，这里是授权和授予端点连接到在TransDB数据库的SQL实例中的Cacher的SQL实例服务帐户[identity]的代码。
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| ALTER AUTHORIZATION ON ENDPOINT::ServiceBrokerEndpoint TO [abc\CacherAgent_SVC] GO GRANT CONNECT ON ENDPOINT::ServiceBrokerEndpoint TO [abc\CacherAgent_SVC] GO |
Python脚本
这里是Python脚本文本，作为TSQL变量@ updatecache中的字符串保存。它有一个带有逻辑的UpdateCache方法，可以执行一个HTTP POST调用rest。通过传递一个具有名称和Id字段的数据对象来缓存，该数据对象作为输入参数接收。它接收一个JSON对象并将其作为输出结果返回给调用者。
在脚本的末尾，返回的对象被转换为一个数组，因此它可以被构造成一个SQL结果。
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| DECLARE @UpdateCache NVARCHAR(MAX) = N' import pandas as PND #data structure package def UpdateCache(name,id): import requests as HTTP #http request package #Perfom HTTP POST to update cache httpRequest = HTTP.post( http://localhost/RESTful.Cache/ProductType/UpdateCache ,{ Name :name, Id :id}) cacheLog = httpRequest.json() return cacheLog
#Update cache and build log element log = [UpdateCache( '+ @Name+' ,'+ CAST(@Id as VARCHAR(10)) +')] #Return data frame i.e. table structure from SQL OutputDataSet = PND.DataFrame(data=log) '; |
在使用SQL server中的Python脚本时，有一些事情值得注意。
1.我们可以编写一个连续的脚本，或者将它们分组到方法中，就像我们在这个解决方案中所做的那样。或者，我们可以创建一个内联类或创建一个包，并使用PIP命令在命令提示符的python中导入它们。
2.CPT的MS SQL版本,导入语句只能导入包范围内放置的地方,因此我们可以注意,导入请求导入语句存在内部方法UpdateCache,导入语句导入大熊猫存在在脚本的最后一行的脚本。
3.方法UpdateCache的输出对象立即被转换为数组，以这种方式表示熊猫。DataFrame可以将对象转换为数据结构，SQL server可以轻松地将其解释为带有行和列的表。
4.分配给OutputDataSet对象的数据结构由SQL server在TSQL执行上下文中提供。
5.最后一行程序dbo。使用结果集(作为dbo . updatecachelog)的UpdateWebCache;有一个用户定义的表类型dbo。UpdateCacheLog，它有助于保持底层列的顺序，避免在从接收的数据结构生成结果集的过程中出现任何不匹配。另一种方法是在Python内和结果集中构建一个映射的列结构。
数据库安全
TransDB是一个OLTP数据库，我们不希望任何对系统的攻击有任何安全漏洞，因此在我们的示例解决方案方法中，这样的数据库可以托管在没有安装“机器学习服务”的SQL实例上。Cacher是一个能够到达基于网络的系统的代理，因此可以停留在安装机器学习服务的SQL实例上。这两个SQL实例都可以有一个单独的服务帐户标识，它被授权仅为一个特定的端口连接到服务代理端点。另一种安全认证通信的方法是使用证书。对于服务代理端点授权，请参考Microsoft.Technet: How to: Allow Service Broker Network Access by Using Certificates (Transact-SQL)知道更多的细节。
所有组件装配
在将所有组件放置就绪后，下面是我们的web应用程序，它允许我们创建一个新的ProductType，并使用RESTful HTTP调用从刷新缓存中列出相同的产品类型。在墙的后面有管理数据和缓存的组件在前端应用程序是看不见的。
总结
电子商务、医疗保健等应用程序可以从良好的缓存实现中获益。通过扩展我们熟悉的技术的使用，我们可以得到一个易于维护的解决方案，而无需学习新的框架或特性。
我们的示例解决方案满足了我们的需要：
•当一个OLTP事务创建或修改数据时，系统会刷新基于网络的读取访问的缓存系统。
•它能够使用异步事件刷新缓存，接近实时。这不会影响原始事务的性能。
•它可以通过HTTP在事务和缓存系统之间绘制一条安全界限，以便将数据保存在OLTP数据库中。
•启用了最小监控功能;缓存日志和异常日志，可以进一步增强以构建管理控制台。
•使用服务代理消息传递组件，当异步消息处理发生时，解决方案具有足够的灵活性，可以触发或到达基于网络的系统。换句话说，数据库与SQL服务代理消息集成，基于接收到的数据，执行一个操作来获取或发送数据到外部的外部系统，这些外部系统位于数据层之外。
•通过使用服务代理消息传递机制，将外部系统触发到专用数据库中，这有助于获取OLTP数据库的事务和数据。