Bereitstellen von Data Mining-Lösungen für frühere Versionen von SQL Server

Gilt für: SQL Server 2019 und früher Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Wichtig

Data Mining wurde in SQL Server 2017 Analysis Services als veraltet eingestuft und wurde jetzt in SQL Server 2022 Analysis Services eingestellt. Die Dokumentation wird für veraltete und eingestellte Features nicht aktualisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Abwärtskompatibilität von Analysis Services.

In diesem Abschnitt werden bekannte Kompatibilitätsprobleme beschrieben, die auftreten können, wenn Sie versuchen, ein Data Mining-Modell oder eine Data Mining-Struktur bereitzustellen, die in einer instance von SQL Server 2019 Analysis Services erstellt wurde, in einer Datenbank, die SQL Server 2005 Analysis Services verwendet, oder wenn Sie Modelle bereitstellen, die in SQL Server 2005 erstellt wurden. instance vom SQL Server 2017.

Die Bereitstellung für eine Instanz von SQL Server 2000 Analysis Services wird nicht unterstützt.

Bereitstellen von Zeitreihenmodellen

Bereitstellen von Modellen mit Holdout

Bereitstellen von Modellen mit Filtern

Wiederherstellen aus Datenbanksicherungen

Verwenden der Datenbanksynchronisierung

Bereitstellen von Zeitreihenmodellen

Der Microsoft Time Series-Algorithmus wurde in SQL Server 2008 um einen zweiten Algorithmus namens ARIMA ergänzt. Weitere Informationen zu den Änderungen im Time Series-Algorithmus finden Sie unter Microsoft Time Series-Algorithmus.

Zeitreihenminingmodelle, die den neuen ARIMA-Alorithmus nutzen, können daher bei der Bereitstellung für eine Instanz von SQL Server 2005 Analysis Services ein abweichendes Verhalten aufweisen.

Wenn Sie den Parameter PREDICTION_SMOOTHING explizit so festgelegt haben, dass bei der Bereitstellung des Modells für eine Instanz von SQL Server 2005 eine Kombination aus ARTXP- und ARIMA-Modellen zur Vorhersage verwendet wird, gibt Analysis Services eine Fehlermeldung aus, laut der der Parameter nicht gültig ist. Um diesen Fehler zu vermeiden, müssen Sie den Parameter PREDICTION_SMOOTHING löschen und die Modelle in reine ARTXP-Modelle umwandeln.

Wenn Sie hingegen ein Zeitreihenmodell bereitstellen, das mit SQL Server 2005 Analysis Services erstellt wurde, auf einer instance von SQL Server 2017, werden die Definitionsdateien beim Öffnen des Miningmodells in SQL Server Data Tools zuerst in das neue Format konvertiert, und alle Zeitreihenmodelle werden standardmäßig zwei neue Parameter hinzugefügt. Der Parameter FORECAST_METHOD wird mit dem Standardwert MIXED, der Parameter PREDICTION_SMOOTHING mit dem Standardwert 0,5 hinzugefügt. Solange Sie das Modell nicht neu bearbeiten, wird weiterhin nur ARTXP verwendet. Sobald Sie das Modell jedoch neu bearbeiten, ändert sich die Vorhersage, und es werden sowohl ARIMA als auch ARTXP verwendet.

Wenn Sie das Modell nicht ändern möchten, sollten Sie es also nur durchsuchen und auf keinen Fall bearbeiten. Alternativ können Sie den FORECAST_METHOD-Parameter oder den PREDICTION_SMOOTHING-Parameter explizit festlegen.

Weitere Informationen zum Konfigurieren von gemischten Modellen finden Sie unter Technische Referenz für den Microsoft Time Series-Algorithmus.

Wenn es sich beim Provider, der als Datenquelle des Modells verwendet wird, um SQL Client Data Provider 10 handelt, müssen Sie auch die Datenquellendefinition ändern, um die vorherige Version von SQL Server Native Client anzugeben. Andernfalls generiert SQL Server Data Tools einen Fehler, der besagt, dass der Anbieter nicht registriert ist.

Bereitstellen von Modellen mit Zurückhaltung

Wenn Sie eine Miningstruktur erstellen, die eine Haltepartition enthält, die zum Testen von Data Mining-Modellen verwendet wird, kann die Miningstruktur für eine instance von SQL Server 2005 bereitgestellt werden, aber die Partitionsinformationen gehen verloren.

Wenn Sie die Miningstruktur in SQL Server 2005 Analysis Services öffnen, löst SQL Server Data Tools einen Fehler aus und generiert dann die Struktur, um die Haltepartition zu entfernen.

Nachdem die Struktur neu erstellt wurde, ist die Größe der Haltepartition in der Eigenschaftenfenster nicht mehr verfügbar. Der Wert <ddl100_100:HoldoutMaxPercent>30</ddl100_100:HoldoutMaxPercent>) ist jedoch möglicherweise noch in der ASSL-Skriptdatei vorhanden.

Bereitstellen von Modellen mit Filtern

Wenn Sie einen Filter auf ein Miningmodell anwenden, kann das Modell für eine instance von SQL Server 2005 bereitgestellt werden, der Filter wird jedoch nicht angewendet.

Wenn Sie das Miningmodell öffnen, löst SQL Server Data Tools einen Fehler aus und generiert dann das Modell neu, um den Filter zu entfernen.

Wiederherstellen von Datenbanksicherungen

Sie können eine Datenbanksicherung, die in SQL Server 2017 erstellt wurde, nicht auf eine instance SQL Server 2005 wiederherstellen. Wenn Sie einen entsprechenden Versuch starten, erzeugt SQL Server Management Studio einen Fehler.

Wenn Sie eine Sicherung einer SQL Server 2005 Analysis Services-Datenbank erstellen und diese Sicherung auf einer instance SQL Server 2017 wiederherstellen, werden alle Zeitreihenmodelle wie im vorherigen Abschnitt beschrieben geändert.

Verwenden der Datenbanksynchronisierung

Die Datenbanksynchronisierung wird von SQL Server 2017 bis SQL Server 2005 nicht unterstützt.

Wenn Sie versuchen, eine SQL Server 2017-Datenbank zu synchronisieren, gibt der Server einen Fehler zurück, und die Datenbanksynchronisierung schlägt fehl.