1. SQLServer全面支持Python、R
SQLServer是微软开发的一款关系型数据库管理系统，近年来致力于将其与Python、R等数据分析语言相结合，旨在给用户提供更为全面的数据分析工具。
从SQLServer 2016开始，Python和R就已经被支持，并且到了SQLServer 2019的时候，Microsoft的R和Python团队都表示VS Code会成为他们的首选开发环境。
这些变化使得SQLServer成为了数据科学家们的首选之一，并且将数据分析的体验进一步提升到了极致。
2. Python与R的优劣对比
2.1 Python
Python作为一种高效的通用编程语言，越来越多地被用于数据分析、科学计算、机器学习等领域。
Python的优点显然：简单易学、代码可读性高、丰富的数据科学包、广泛的应用领域、社区活跃等等。对于数据分析人员而言，Python的强大在于其对数据的处理能力和对开发灵活性的支持，不仅有很多的数据科学库可以使用，还可以使用Python来进行网络爬虫、图像处理等工作。
Python的特点是适用于可重放性很高的数据分析问题，很容易将一个研究过程转化为代码并保持可重复性。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Read in the data
df = pd.read_csv('data.csv')
# Calculate the mean of column A
mean_a = np.mean(df['A'])
# Plot column A against column B
plt.plot(df['A'], df['B'])
plt.show()
以上是一个简单的Python数据分析代码，可以看到使用NumPy、Pandas和Matplotlib这些库来处理数据、计算均值并绘制图形。
2.2 R
R是一种专门用于数据分析的语言，它主要用于统计建模和绘图等任务。
R的优点在于其强大的绘图能力、广泛的统计建模库、数据可视化和交互工具等等，对于需要进行统计分析的数据科学家们而言，R是更优秀的数据分析语言。
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Load the data
df <- read.csv("data.csv")
# Calculate the mean of column A
mean_a <- mean(df$A)
# Plot column A against column B
ggplot(data=df, aes(x=A, y=B)) + geom_point()
以上是R数据分析的代码，可以看到使用ggplot2和dplyr这些库来处理数据并绘制图形。
3. 实现数据分析的极致体验
上述示例展示了Python和R在数据分析方面的基本用途和工作流程，但SQLServer更为强大的是，它将这两种语言都集成在了一起。
SQLServer提供了内置的Python和R扩展，使数据科学家们在操作数据时可以更加高效，极大地提高数据分析的易用性。
3.1 SQLServer支持Python的部分代码
EXEC sp_execute_external_script
@language = N'Python',
@script = N'
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Read in the data
df = pd.read_csv("data.csv")
# Calculate the mean of column A
mean_a = np.mean(df["A"])
# Plot column A against column B
plt.plot(df["A"], df["B"])
plt.show()
'
可以看到，SQLServer中的Python代码与常规的Python代码十分相似，只需要按照相应的方式调用即可。这大大简化了用户学习Python在SQLServer上的过程。
3.2 SQLServer支持R的部分代码
EXEC sp_execute_external_script
@language = N'R',
@script = N'
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Load the data
df <- read.csv("data.csv")
# Calculate the mean of column A
mean_a <- mean(df$A)
# Plot column A against column B
ggplot(data=df, aes(x=A, y=B)) + geom_point()
'
同样可以看到，SQLServer中的R代码也与标准的R代码非常相似，因此，对于R语言用户来说，使用SQLServer也会非常方便。
4. 总结
SQLServer全面支持Python和R，大大简化了数据分析的过程，提高了数据分析的效率，从而实现了数据分析的极致体验。对于数据科学家们，这是一个值得掌握和使用的重要组合。
无论用户是使用Python还是R来进行数据分析，SQLServer都可以为其提供全面的支持，使得用户可以轻松地进行数据探索和分析。