Kommentar
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
gäller för: SQL Server Analysis Services
SELECT-satsen i Data Mining Extensions (DMX) används för följande uppgifter inom datautvinning:
Bläddra bland innehållet i en befintlig gruvmodell
Skapa prognoser från en befintlig gruvmodell
Skapa en kopia av en befintlig gruvmodell
Bläddrar i gruvstrukturen
Även om hela syntaxen i detta uttalande är komplex, kan de primära klausulerna som används för att bläddra i en modell och dess underliggande struktur sammanfattas enligt följande:
SELECT [FLATTENED] [TOP <n>] <select list>
FROM <model/structure>[.aspect]
[WHERE <condition expression>]
[ORDER BY <expression>[DESC|ASC]]
PLATTAD
Vissa data mining-klienter kan inte acceptera resultatuppsättningar i hierarkiskt format från en data mining-leverantör. Klienten kan sakna förmågan att hantera en hierarki, eller så kan den behöva lagra resultaten i en enda denormaliserad tabell. För att konvertera data från nästlade tabeller till utflatade tabeller måste du begära att frågeresultaten plattas ut.
För att platta ut frågeresultaten, använd SELECT-syntaxen med alternativet FLATTENED , som visas i följande exempel:
SELECT FLATTENED <select list> FROM ...
TOPP <n> och ORDNING EFTER
Du kan ordna resultaten av en fråga med ett uttryck, och sedan returnera en delmängd av resultaten genom att använda en kombination av ORDER BY- och TOP-klausulerna. Detta är användbart i situationer som riktad utskickning där du bara vill skicka resultat till de mest sannolika respondenterna. Du kan ordna resultaten av en målinriktad postprediktionsfråga efter sannolikheten för prediktion, och sedan bara returnera de högst <n> resultaten.
Välj lista
Select-listan<> kan inkludera referenser till skalära kolumner, prediktionsfunktioner och uttryck. De tillgängliga alternativen beror på algoritmen och följande sammanhang:
Oavsett om du söker en mining-struktur eller en mining-modell
Oavsett om du söker innehåll eller fall
Oavsett om källdata är en relationstabell eller en kub
Om du gör förutsägelser
I många fall kan du använda alias, eller skapa enkla uttryck baserade på elementen i select-listan. Till exempel visar följande exempel ett enkelt uttryck på modellkolumner:
SELECT [CustomerID], [Last Name] + ', ' + [FirstName] AS FullName
FROM <model>.CASES
Följande exempel skapar ett alias för en kolumn som innehåller resultaten av en prediktionsfunktion:
SELECT Predict([Column1], 'Value') as Column1Prediction
FROM MyModel
JOIN <source data query>
WHERE
Du kan begränsa vilka fall som returneras av frågan genom att använda en WHERE-klausul . WHERE-klausulen specificerar att kolumnreferenser i WHERE-uttrycket måste ha samma semantik som kolumnreferenser i <select-listan> i SELECT-satsen, och endast kan returnera ett booleskt uttryck. Syntaxen för WHERE-satsen är som följer
WHERE < condition expression >
Select-listan och WHERE-klausulen i en SELECT-sats måste följa följande regler:
Selekteringslistan måste innehålla ett uttryck som inte returnerar ett boolesk resultat. Du kan modifiera uttrycket, men uttrycket måste returnera icke-booleska resultat.
WHERE-klausulen måste innehålla ett uttryck som returnerar ett boolesk resultat. Du kan ändra klausulen, men den måste returnera ett boolesk resultat.
Predictions
Det finns två typer av syntax som du kan använda för att skapa förutsägelser:
Den första typen av förutsägelse gör det möjligt att skapa komplexa förutsägelser antingen i realtid eller i batch.
Den andra prediktionstypen skapar en tom prediktionsjoin på en förutsägbar kolumn i en miningmodell och returnerar kolumnens mest sannolika tillstånd. Resultaten av denna fråga baseras helt på innehållet i miningmodellen.
Du kan infoga en select-sats i källfrågan för en SELECT FROM PREDICTION JOIN-sats genom att använda följande syntax.
SELECT FROM PREDICTION JOIN (<SELECT statement>) AS t, WHERE <SELECT statement>
För mer information om att skapa prediktionsfrågor, se Struktur och användning av DMX-prediktionsfrågor.
Satssyntax
På grund av komplexiteten i att bläddra med SELECT-satsen beskrivs detaljerade syntaxelement och argument per sats. För mer information om varje klausul, klicka på ett ämne i följande lista:
VÄLJ DISTINKT FRÅN <modell > (DMX)
VÄLJ FRÅN <modell>. INNEHÅLL (DMX)
VÄLJ FRÅN <modell>. CASES (DMX)
VÄLJ FRÅN <modell>. SAMPLE_CASES (DMX)
VÄLJ FRÅN <modell>. DIMENSION_CONTENT (DMX)
VÄLJ FRÅN <modellprognos> (DMX)