Gestione degli oggetti e delle soluzioni 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.

SQL Server 2017 offre strumenti client che è possibile usare per gestire strutture di data mining esistenti e modelli di data mining. In questa sezione vengono descritte le operazioni di gestione che è possibile eseguire utilizzando ciascun ambiente.

Oltre a questi strumenti, è possibile gestire gli oggetti di data mining a livello di codice usando AMO o usare altri client che si connettono a un database SQL Server Analysis Services, ad esempio i componenti aggiuntivi di data mining per Microsoft Excel 2007.

Contenuto della sezione

Spostamento di oggetti di data mining

Requisiti e considerazioni sull'elaborazione (data mining)

Utilizzo di SQL Server Profiler per il monitoraggio di attività di data mining (Analysis Services - Data mining)

Percorso degli oggetti di data mining

Le strutture e i modelli di data mining elaborati vengono archiviati in un'istanza di SQL Server Analysis Services.

Se si crea una connessione a un database SQL Server Analysis Services in modalità immediata durante lo sviluppo degli oggetti di data mining, tutti gli oggetti creati vengono aggiunti immediatamente al server durante il funzionamento. Tuttavia, se si progettano oggetti di data mining in modalità offline, ovvero l'impostazione predefinita quando si lavora in SQL Server Data Tools, gli oggetti di data mining creati sono solo contenitori di metadati finché non vengono distribuiti in un'istanza di SQL Server Analysis Services. Pertanto, qualsiasi volta che si apporta una modifica a un oggetto, è necessario ridistribuire l'oggetto nel server di SQL Server Analysis Services. Per altre informazioni sull'architettura di data mining, vedere Architettura fisica (Analysis Services - Data Mining).

Nota

Alcuni client, ad esempio i componenti aggiuntivi di data mining per Microsoft Excel 2007, consentono anche di creare modelli di data mining di sessione e strutture di data mining, che usano una connessione a un'istanza, ma archiviano la struttura di data mining e i modelli nel server solo per la durata della sessione. È comunque possibile gestire questi modelli tramite il client, uguali a strutture e modelli archiviati in un database SQL Server Analysis Services, ma gli oggetti non vengono mantenuti dopo la disconnessione dall'istanza di SQL Server Analysis Services.

Gestione di oggetti di data mining mediante gli strumenti dati di SQL Server

SQL Server Data Tools offre funzionalità che semplificano la creazione, l'esplorazione e la modifica degli oggetti di data mining.

I collegamenti seguenti forniscono informazioni su come modificare gli oggetti di data mining usando SQL Server Data Tools:

In genere si userà SQL Server Data Tools come strumento per lo sviluppo di nuovi progetti e l'aggiunta a progetti esistenti e quindi gestire progetti e oggetti distribuiti usando strumenti come SQL Server Management Studio.

Tuttavia, è possibile modificare direttamente gli oggetti già distribuiti a un'istanza di ssASnoversion tramite l'opzione Immediate e la connessione al server in modalità Online. Per ulteriori informazioni, vedere Connect in Online Mode to an Analysis Services Database.

Avviso

Per apportare qualsiasi modifica a una struttura oppure a un modello di data mining, incluse le modifiche di metadati, ad esempio un nome o una descrizione, è necessario rielaborare la struttura o il modello.

Se non si dispone del file della soluzione utilizzato per creare il progetto o gli oggetti di data mining, è possibile importare il progetto esistente dal server utilizzando la procedura guidata di importazione di Analysis Services, apportare modifiche agli oggetti, quindi eseguire nuovamente la distribuzione tramite l'opzione Incremental . Per altre informazioni, vedere Importare un progetto di data mining usando l'Importazione guidata di Analysis Services.

Gestione di oggetti di data mining mediante SQL Server Management Studio

In SQL Server Management Studio è possibile creare script, elaborare o eliminare strutture di data mining e modelli di data mining. Sebbene sia possibile visualizzare solo un set limitato di proprietà utilizzando Esplora oggetti, per visualizzare metadati aggiuntivi relativi ai modelli di data mining è tuttavia possibile aprire una finestra Query DMX e selezionare una struttura di data mining.

Gestione di oggetti di data mining a livello di codice

È possibile creare, modificare, elaborare ed eliminare oggetti di data mining utilizzando i linguaggi di programmazione seguenti. Dal momento che ogni linguaggio è progettato per attività diverse, è possibile che siano presenti restrizioni relative al tipo di operazioni consentite. Non è ad esempio possibile modificare alcune proprietà degli oggetti di data mining utilizzando DMX (Data Mining Extensions). È infatti necessario utilizzare XMLA o AMO.

AMO (Analysis Management Objects)

Gli oggetti AMO (Analysis Management Objects) sono un modello a oggetti compilato su XMLA che offre il controllo completo sugli oggetti di data mining. Tramite AMO, è possibile creare, distribuire e monitorare le strutture e i modelli di data mining.

Restrizioni: nessuna.

Data Mining Extensions (DMX)

Le estensioni di data mining (DMX) possono essere usate con altre interfacce di comando, ad esempio ADO.NET o ADOMD.Net per creare, eliminare ed eseguire query su strutture di data mining e modelli di data mining.

Restrizioni: alcune proprietà non possono essere modificate usando DMX.

XML for Analysis (XMLA)

XMLA (XML for Analysis) è il linguaggio DDL (Data Definition Language) per Analysis Services. XMLA consente di controllare la maggior parte degli oggetti di data mining e delle operazioni del server. Tutte le operazioni di gestione tra il client e il server possono essere eseguite tramite XMLA. Per praticità, è possibile usare il linguaggio di script SQL Server Analysis Services (ASSL) per eseguire il wrapping del codice XML.

Restrizioni: SQL Server Data Tools genera alcune istruzioni XMLA supportate solo per l'uso interno e non possono essere usate negli script DDL XML.

Vedere anche

Documentazione per gli sviluppatori di Analysis Services