SQL Server 2016 引入了 R Services，这是一个重要的功能增强，允许用户在数据库内直接执行 R 代码，从而实现数据科学与数据库管理的紧密集成。在本系列的第二部分，我们将深入探讨如何在 SQL Server 中执行 R 脚本以及相关的关键概念。
确保你已经安装了 SQL Server 2016 并完成了 R 相关组件的配置。安装完成后，你需要执行特定的命令来启用外部脚本执行功能。在 SQL Server Management Studio (SSMS) 中，通过运行 `EXEC sp_configure 'external scripts enabled', 1` 和 `RECONFIGURE WITH OVERRIDE` 命令，可以开启 R 脚本的支持。
`sp_execute_external_script` 是 SQL Server 2016 新引入的一个核心系统存储过程，它使得在 SQL Server 内部运行 R 脚本成为可能。这个存储过程接受多个参数：
1. `@language`：指定使用的外部脚本语言，如 R。
2. `@script`：要执行的外部脚本内容，可以是字符串常量或变量，数据类型为 `nvarchar(max)`。
3. `@input_data_1`：作为输入传递给 R 脚本的 T-SQL 查询，返回一个结果集，数据类型同样为 `nvarchar(max)`。
4. `@input_data_1_name`：可选参数，输入数据在 R 脚本中的变量名，默认为 `inputDataSet`。
5. `@output_data_1_name`：可选参数，指定 R 脚本中包含输出数据的变量名，默认为 `outputDataSet`。
需要注意的是，不是所有 SQL Server 数据类型都与 R 兼容。例如，游标、时间戳、datetime2、datetimeoffset、time、sqlvariant、text、image、xml、hierarchyid、geometry、geography、CLR 类型和所有 Unicode 类型都不能直接用于 R 输入查询。你需要将这些不兼容的类型转换为 R 支持的数据类型。同样，R 的某些浮点值（+Inf、-Inf 和 NaN）在 SQL Server 中也可能导致错误，应转换为 NULL。
让我们看一个实际的例子，假设我们有一个名为 AdventureWorksDW 的 SQL Server 示例数据库，其中包含一个名为 `customers` 的表，我们可以计算客户年龄的分位数。下面是一个简单的 R 脚本应用实例：
```sql
DECLARE @sql NVARCHAR(MAX) = N'
SELECT * INTO #temp FROM AdventureWorksDW.dbo.DimCustomer WHERE CustomerKey > 0;
WITH ROutput AS (
EXEC sp_execute_external_script
@language = N''R''
, @script = N''library(dplyr);
data <- InputDataSet;
quantiles <- quantile(data$BirthDate, c(0.25, 0.5, 0.75));
OutputDataSet <- data.frame(Quantile25 = quantiles[1], Quantile50 = quantiles[2], Quantile75 = quantiles[3])''
, @input_data_1 = N''SELECT BirthDate FROM #temp''
, @input_data_1_name = N''InputDataSet''
, @output_data_1_name = N''OutputDataSet''
)
SELECT * FROM ROutput';
EXEC (@sql);
```
这个例子首先创建了一个临时表 `#temp` 来存储 `customers` 表的一部分数据，然后使用 `sp_execute_external_script` 执行 R 脚本，计算出生日期的分位数。存储过程返回 R 脚本计算的结果。
在开发过程中，理解 R 与 SQL Server 之间的数据类型转换规则、使用 `sp_execute_external_script` 存储过程以及编写合适的 R 脚本，对于高效地在数据库环境中进行数据分析至关重要。此外，还要注意性能优化，避免频繁地在数据库和 R 之间传输大量数据，以及充分利用 SQL Server 的并行处理能力。
