Programmazione di data mining

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Si applica a: SQL Server 2019 e versioni precedenti di Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

Il data mining è stato deprecato in SQL Server 2017 Analysis Services e ora è stato interrotto in SQL Server 2022 Analysis Services. La documentazione non viene aggiornata per le funzionalità deprecate e non più disponibili. Per altre informazioni, vedere Compatibilità con le versioni precedenti di Analysis Services.

Se si trova che gli strumenti predefiniti e i visualizzatori in SQL Server Analysis Services non soddisfano i requisiti, è possibile estendere la potenza di SQL Server Analysis Services codificando le proprie estensioni. Questo approccio rende disponibili due opzioni:

  • XMLA

    SQL Server Analysis Services supporta XML per l'analisi (XMLA) come protocollo per la comunicazione con le applicazioni client. I comandi aggiuntivi sono supportati da SQL Server Analysis Services che estendono la specifica XML per Analysis.

    Poiché SQL Server Analysis Services usa XMLA per la definizione dei dati, la manipolazione dei dati e il supporto del controllo dei dati, è possibile creare strutture di data mining e modelli di data mining usando gli strumenti visivi forniti da SQL Server Data Toolse quindi estendere gli oggetti di data mining creati usando gli script DMX (Data Mining Extensions) e Analysis Services Scripting Language (ASSL).

    È possibile creare e modificare completamente oggetti di data mining negli script XMLA ed eseguire query di stima sui modelli a livello di codice dalle applicazioni personalizzate.

  • AMO (Analysis Management Objects)

    SQL Server Analysis Services fornisce anche un framework completo che consente ai provider di data mining di terze parti di integrare gli oggetti di data mining in SQL Server Analysis Services.

    È possibile creare le strutture e i modelli di data mining tramite AMO. Vedere gli esempi seguenti in CodePlex:

    • Visualizzatore AMO

      Si connette all'istanza di SSAS specificata e restituisce un elenco di tutti gli oggetti server e delle relative proprietà, inclusa la struttura di data mining e i modelli di data mining.

    • AMO Simple Sample

      AS Simple Sample illustra l'accesso a livello di codice alla maggior parte degli oggetti principali e dimostra la visualizzazione dei metadati e l'accesso ai valori negli oggetti.

      L'esempio illustra inoltre come creare ed elaborare una struttura e un modello di data mining, nonché sfogliare un modello di data mining esistente.

  • DMX

    È possibile usare DMX per incapsulare istruzioni di comando, query di stima e query di metadati e restituire risultati in un formato tabulare, presupponendo che sia stata creata una connessione a un server di SQL Server Analysis Services.

Contenuto della sezione

OLE DB for Data Mining
Vengono descritte le aggiunte alla specifica per il supporto di data mining e dati multidimensionali, ovvero nuovi set di righe e colonne dello schema e linguaggio DMX (Data Mining Extensions) per la creazione e la gestione di strutture di data mining.

Sviluppo con ADOMD.NET
Viene fornita un'introduzione agli oggetti di programmazione client e server ADOMD.NET.

Sviluppo con AMO (Analysis Management Objects)
Viene fornita un'introduzione alla libreria di programmazione AMO.

Sviluppo con Analysis Services Scripting Language (ASSL)
Viene fornita un'introduzione a XML for Analysis (XMLA) e alle relative estensioni.

Vedere anche

Documentazione per gli sviluppatori di Analysis Services
Guida di riferimento a DMX (Data Mining Extensions)