INSERT INTO(DMX)INSERT INTO (DMX)

이 항목은 다음에 적용됩니다.예SQL Server(2008부터)아니요Azure SQL Database아니요Azure SQL Data Warehouse 아니요병렬 데이터 웨어하우스 THIS TOPIC APPLIES TO:yesSQL Server (starting with 2008)noAzure SQL DatabasenoAzure SQL Data Warehouse noParallel Data Warehouse

지정한 데이터 마이닝 개체를 처리합니다.Processes the specified data mining object. 마이닝 모델 및 마이닝 구조를 처리 하는 방법에 대 한 자세한 내용은 참조 처리 요구 사항 및 고려 사항 ( 데이터 마이닝 )합니다.For more information about processing mining models and mining structures, see Processing Requirements and Considerations (Data Mining).

마이닝 구조가 지정된 경우 이 문은 마이닝 구조 및 연결된 모든 마이닝 모델을 처리합니다.If a mining structure is specified, the statement processes the mining structure and all its associated mining models. 마이닝 모델이 지정된 경우 이 문은 마이닝 모델만 처리합니다.If a mining model is specified, the statement processes just the mining model.

구문Syntax


INSERT INTO [MINING MODEL]|[MINING STRUCTURE] <model>|<structure> (<mapped model columns>) <source data query>  
INSERT INTO [MINING MODEL]|[MINING STRUCTURE] <model>|<structure>.COLUMN_VALUES (<mapped model columns>) <source data query>  

인수Arguments

모델model
모델 식별자입니다.A model identifier.

구조structure
구조 식별자입니다.A structure identifier.

매핑된 모델 열mapped model columns
열 식별자 및 중첩 식별자의 쉼표로 구분된 목록입니다.A comma-separated list of column identifiers and nested identifiers.

원본 데이터 쿼리source data query
공급자가 정의한 형식의 원본 쿼리입니다.The source query in the provider-defined format.

주의Remarks

지정 하지 않으면 마이닝 모델 또는 마이닝 구조, Analysis ServicesAnalysis Services 는 이름 뒤에 개체 유형을 검색 하 고 올바른 개체를 처리 합니다.If you do not specify MINING MODEL or MINING STRUCTURE, Analysis ServicesAnalysis Services searches for the object type based on the name, and processes the correct object. 서버에 이름이 서로 동일한 마이닝 구조 및 마이닝 모델이 있는 경우에는 오류가 반환됩니다.If the server contains a mining structure and a mining model that have the same name, an error is returned.

두 번째 구문 형식 INSERT INTO를 사용 하 여<개체 >합니다. COLUMN_VALUES, 데이터 모델을 학습 하지 않고 모델 열에 직접 삽입할 수 있습니다.By using the second syntax form, INSERT INTO<object>.COLUMN_VALUES, you can insert data directly into the model columns without training the model. 이렇게 하면 간결하게 정렬된 방식으로 모델에 열 데이터가 제공되므로 계층 구조나 정렬된 열이 포함된 데이터 집합으로 작업할 때 유용합니다.This method provides column data to the model in a concise, ordered manner that is useful when you work with datasets that contain hierarchies or ordered columns.

사용 하는 경우 INSERT INTO 마이닝 모델 또는 마이닝 구조 및 오프 범위 밖으로는 <매핑된 모델 열 > 및 <원본 데이터 쿼리와 > 인수는 문 처럼 동작 ProcessDefault, 이미 존재 하는 바인딩을 사용 하 여 합니다.If you use INSERT INTO with a mining model or a mining structure, and leave off the <mapped model columns> and <source data query> arguments, the statement behaves like ProcessDefault, using bindings that already exist. 바인딩이 없는 경우에는 오류가 반환됩니다.If bindings do not exist, the statement returns an error. 에 대 한 자세한 내용은 ProcessDefault, 참조 처리 옵션 및 설정 ( Analysis Services ) .For more information about ProcessDefault, see Processing Options and Settings (Analysis Services). 다음 예에서는 구문을 보여 줍니다.The following example shows the syntax:

INSERT INTO [MINING MODEL] <model>  

지정 하는 경우 마이닝 모델 매핑된 열과 원본 데이터 쿼리, 모델 및 관련된 구조 처리를 제공 합니다.If you specify MINING MODEL and provide mapped columns and a source data query, the model and associated structure is processed.

다음 표에서는 개체의 상태에 따라 여러 가지 형식의 문을 실행한 결과를 설명합니다.The following table provides a description of the result of different forms of the statement, depending on the state of the objects.

Statement 개체의 상태State of objects 결과Result
INSERT INTO MINING MODEL<모델 >INSERT INTO MINING MODEL<model> 마이닝 구조가 처리됩니다.Mining structure is processed. 마이닝 모델이 처리됩니다.Mining model is processed.
마이닝 구조가 처리되지 않습니다.Mining structure is unprocessed. 마이닝 모델 및 마이닝 구조가 처리됩니다.Mining model and mining structure are processed.
마이닝 구조에 추가 마이닝 모델이 포함되어 있습니다.Mining structure contains additional mining models. 프로세스가 실패합니다.Process fails. 마이닝 구조 및 연결된 마이닝 모델을 다시 처리해야 합니다.You must reprocess the structure, and the associated mining models.
INSERT INTO MINING STRUCTURE<구조 >INSERT INTO MINING STRUCTURE<structure> 마이닝 구조가 처리되거나 처리되지 않습니다.Mining structure is processed or unprocessed. 마이닝 구조 및 연결된 마이닝 모델이 처리됩니다.Mining structure and associated mining models are processed.
INSERT INTO MINING MODEL<모델 > 원본 쿼리 포함INSERT INTO MINING MODEL<model> that contains a source query

또는or

INSERT INTO MINING STRUCTURE<구조 > 원본 쿼리 포함INSERT INTO MINING STRUCTURE<structure> that contains a source query
마이닝 구조 또는 모델에 이미 내용이 포함되어 있습니다.Either the structure or the model already contains content. 프로세스가 실패합니다.Process fails. 사용 하 여이 작업을 수행 하기 전에 개체를 지워야 delete( DMX )합니다.You must clear the objects before you perform this operation, by using DELETE (DMX).

매핑된 모델 열Mapped Model Columns

사용 하 여는 <매핑된 모델 열 > 요소를 마이닝 모델의 열에 데이터 원본의 열을 매핑할 수 있습니다.By using the <mapped model columns> element, you can map the columns from the data source to the columns in your mining model. <매핑된 모델 열 > 요소 형식은 다음과 같습니다.The <mapped model columns> element has the following form:

<column identifier> | SKIP | <table identifier> (<column identifier> | SKIP), ...  

사용 하 여 SKIP을 원본 쿼리에 있어야 하지만 마이닝 모델에 존재 하지 않는 특정 열을 제외할 수 있습니다.By using SKIP, you can exclude certain columns that must exist in the source query, but that do not exist in the mining model. SKIP은 입력 행 집합에 포함된 열을 제어하지 못하는 경우 유용합니다.SKIP is useful when you do not have control over the columns that are included in the input rowset. 고유의 OPENQUERY를 작성 중인 경우에는 SKIP을 사용하는 대신 SELECT 열 목록에서 열을 생략하는 것이 좋습니다.If you are writing your own OPENQUERY, the better practice is to omit the column from the SELECT column list instead of using SKIP.

또한 SKIP은 입력 행 집합의 열이 조인을 수행하는 데 필요하지만 열이 마이닝 구조에서 사용되지 않는 경우 유용합니다.SKIP is also useful when a column from the input rowset is needed to perform a join, but the column is not used by the mining structure. 이에 대한 일반적인 예는 마이닝 구조 및 중첩 테이블이 포함된 마이닝 모델입니다.A typical example of this is a mining structure and mining model that contain a nested table. 이 구조의 입력 행 집합에는 SHAPE 절을 사용하여 계층적 행 집합을 만드는 데 사용하는 외래 키 열이 있지만 해당 외래 키 열은 모델에서 거의 사용되지 않습니다.The input rowset for this structure will have a foreign key column that is used to create a hierarchical rowset using the SHAPE clause, but the foreign key column is almost never used in the model.

SKIP에 대한 구문을 사용하려면 입력 행 집합에서 해당하는 마이닝 구조 열이 없는 개별 열의 위치에 SKIP을 삽입해야 합니다.The syntax for SKIP requires that you insert SKIP at the position of the individual column in the input rowset that has no corresponding mining structure column. 예를 들어 아래 중첩 테이블 예에서는 OrderNumber가 RELATE 절에서 조인을 지정하는 데 사용될 수 있도록 APPEND 절에서 OrderNumber를 선택해야 합니다. 그러나 마이닝 구조의 중첩 테이블에 OrderNumber 데이터를 삽입하기를 원치 않습니다.For example, in the nested table example below, OrderNumber must be selected in the APPEND clause so that it can be used in the RELATE clause to specify the join; however, you do not want to insert the OrderNumber data into the nested table in the mining structure. 따라서 이 예에서는 INSERT INTO 인수에 OrderNumber를 사용하는 대신 SKIP 키워드를 사용합니다.Therefore, the example uses the SKIP keyword instead of OrderNumber in the INSERT INTO argument.

원본 데이터 쿼리Source Data Query

<원본 데이터 쿼리와 > 요소는 다음과 같은 데이터 원본 유형을 포함할 수 있습니다.The <source data query> element can include the following data source types:

  • OPENQUERYOPENQUERY

  • OPENROWSETOPENROWSET

  • 셰이프SHAPE

  • 행 집합을 반환하는 Analysis ServicesAnalysis Services 쿼리Any Analysis ServicesAnalysis Services query that returns a rowset

    데이터 원본 유형에 대 한 자세한 내용은 참조 < 원본 데이터 쿼리와 >합니다.For more information about data source types, see <source data query>.

기본 예Basic Example

다음 예제에서는 OPENQUERY 의 대상된 메일 데이터를 기반으로 Naive Bayes 모델을 학습 하는 AdventureWorksDW2012AdventureWorksDW2012 데이터베이스입니다.The following example uses OPENQUERY to train a Naive Bayes model based on the targeted mailing data in the AdventureWorksDW2012AdventureWorksDW2012 database.

INSERT INTO NBSample (CustomerKey, Gender, [Number Cars Owned],  
    [Bike Buyer])  
OPENQUERY([AdventureWorksDW2012],'Select CustomerKey, Gender, [NumberCarsOwned], [BikeBuyer]   
FROM [vTargetMail]')  

중첩 테이블의 예Nested Table Example

다음 예제에서는 셰이프 중첩된 테이블을 포함 하는 연결 마이닝 모델을 학습 합니다.The following example uses SHAPE to train an association mining model that contains a nested table. 첫 번째 줄을 포함 하는 참고 SKIP 대신 OrderNumber에서 필요한는 SHAPE_APPEND 문이 하지만 않습니다 마이닝 모델에 사용 합니다.Note that the fist line contains SKIP instead OrderNumber, which is required in the SHAPE_APPEND statement but is not used in the mining model.

INSERT INTO MyAssociationModel  
    ([OrderNumber],[Models] (SKIP, [Model])  
    )  
SHAPE {  
    OPENQUERY([AdventureWorksDW2012],'SELECT OrderNumber  
    FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')  
} APPEND (  
    {OPENQUERY([AdventureWorksDW2012],'SELECT OrderNumber, model FROM   
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')}  
  RELATE OrderNumber to OrderNumber)   
AS [Models]  

관련 항목:See Also

Data Mining Extensions ( DMX ) 데이터 정의 문 Data Mining Extensions (DMX) Data Definition Statements
Data Mining Extensions ( DMX ) 데이터 조작 문 Data Mining Extensions (DMX) Data Manipulation Statements
Data Mining Extensions ( DMX ) 문 참조Data Mining Extensions (DMX) Statement Reference