SELECT (DMX)

Articolo
08/21/2023

Si applica a: SQL Server Analysis Services

L'istruzione SELECT in Data Mining Extensions (DMX) viene usata per le attività seguenti nel data mining:

Visualizzazione del contenuto di un modello di data mining esistente
Creazione di stime da un modello di data mining esistente.
Creazione di una copia di un modello di data mining esistente.
Visualizzazione della struttura di data mining

Sebbene la sintassi completa di questa istruzione sia complessa, le principali clausole utilizzate per la visualizzazione di un modello e della struttura sottostante possono essere riepilogate come segue:

SELECT [FLATTENED] [TOP <n>] <select list>  
FROM <model/structure>[.aspect]  
[WHERE <condition expression>]  
[ORDER BY <expression>[DESC|ASC]]

FLATTENED

Alcuni client di data mining non possono accettare set di risultati in formato gerarchico da un provider di data mining. Il client potrebbe non essere in grado di gestire una gerarchia o potrebbe essere necessario archiviare i risultati in una singola tabella denormalizzata. Per convertire i dati da tabelle nidificate in tabelle in formato flat, è necessario richiedere che i risultati della query siano convertiti in formato flat.

Per rendere flat i risultati della query, usare la sintassi SELECT con l'opzione FLATTENED , come illustrato nell'esempio seguente:

SELECT FLATTENED <select list> FROM ...

TOP <n> e ORDER BY

È possibile ordinare i risultati di una query usando un'espressione e quindi restituire un subset dei risultati usando una combinazione delle clausole ORDER BY e TOP . Questo è utile ad esempio in uno scenario di mailing diretto in cui si desidera inviare i risultati solo ai destinatari che hanno la maggiore probabilità di rispondere. È possibile ordinare i risultati di una query di stima di distribuzione di destinazione in base alla probabilità di stima e quindi restituire solo i primi <n> risultati.

Elenco di selezione

L'elenco <> di selezione può includere riferimenti a colonne scalari, funzioni di stima ed espressioni. Le opzioni disponibili variano in base all'algoritmo e ai contesti seguenti:

È in corso l'esecuzione di una query su una struttura di data mining o su un modello di data mining
È in corso l'esecuzione di una query sul contenuto o sui case
L'origine dati è una tabella relazionale o un cubo
È in corso l'esecuzione di stime

In molti casi, è possibile utilizzare alias o creare espressioni semplici basate sugli elementi nell'elenco di selezione. Nell'esempio seguente viene illustrata un'espressione nelle colonne del modello:

SELECT [CustomerID], [Last Name] + ', ' + [FirstName] AS FullName  
FROM <model>.CASES

Nell'esempio seguente viene creato un alias per una colonna che contiene i risultati di una funzione di stima:

SELECT Predict([Column1], 'Value') as Column1Prediction  
FROM MyModel  
JOIN <source data query>

WHERE

È possibile limitare i case restituiti dalla query usando una clausola WHERE . La clausola WHERE specifica che i riferimenti di colonna nell'espressione WHERE devono avere la stessa semantica dei riferimenti di colonna nell'elenco><di selezione dell'istruzione SELECT e possono restituire solo un'espressione booleana. La sintassi per la clausola WHERE è la seguente

WHERE < condition expression >

L'elenco di selezione e la clausola WHERE di un'istruzione SELECT devono seguire le regole seguenti:

L'elenco di selezione deve contenere un'espressione che non restituisce un risultato booleano. L'espressione può essere modificata, ma deve comunque restituire risultati non booleani.
La clausola WHERE deve contenere un'espressione che restituisce un risultato booleano. La clausola può essere modificata, ma deve comunque restituire un risultato booleano.

Previsioni

Esistono due tipi di sintassi che è possibile utilizzare per la creazione di stime:

Il primo tipo consente di creare stime complesse in tempo reale o in batch.

Il secondo consente di creare un prediction join vuoto su una colonna stimabile in un modello di data mining e restituisce lo stato più probabile della colonna. I risultati di questa query sono completamente basati sul contenuto del modello di data mining.

È possibile inserire un'istruzione select nella query di origine di un'istruzione SELECT FROM PREDICTION JOIN usando la sintassi seguente.

SELECT FROM PREDICTION JOIN (<SELECT statement>) AS t, WHERE <SELECT statement>

Per altre informazioni sulla creazione di query di stima, vedere Struttura e utilizzo di query di stima DMX.

Sintassi delle clausole

A causa della complessità dell'esplorazione con l'istruzione SELECT , gli elementi e gli argomenti della sintassi dettagliati vengono descritti dalla clausola . Per ulteriori informazioni su ciascuna clausola, fare clic su un argomento indicato nell'elenco seguente:

SELECT DISTINCT FROM <model > (DMX)

SELECT FROM model .SELECT FROM model.SELECT FROM <model>. CONTENT (DMX)

SELECT FROM model .SELECT FROM model.SELECT FROM <model>. CASE (DMX)

SELECT FROM model .SELECT FROM model.SELECT FROM <model>. SAMPLE_CASES (DMX)

SELECT FROM model .SELECT FROM model.SELECT FROM <model>. DIMENSION_CONTENT (DMX)

SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (DMX)

Modello SELECT FROM <> (DMX)

SELECT FROM <struttura>. CASI