TopCount(DMX)TopCount (DMX)

적용 대상:예SQL Server Analysis Services아니요Azure Analysis ServicesAPPLIES TO:yesSQL Server Analysis ServicesnoAzure Analysis Services

식에서 지정한 수만큼 맨 위 행을 내림차순으로 반환합니다.Returns the specified number of top-most rows in decreasing order of rank as specified by an expression.

구문Syntax


TopCount(<table expression>, <rank expression>, <count>)  

적용 대상Applies To

와 같은 테이블을 반환 하는 식은 <테이블 열 참조 >, 또는 테이블을 반환 하는 함수입니다.An expression that returns a table, such as a <table column reference>, or a function that returns a table.

반환 형식Return Type

<테이블 식 ><table expression>

주의Remarks

제공 되는 값은 <식의 순위 > 인수에 제공 된 행에 대 한 순위의 내림차순이 결정의 <테이블 식 > 인수와에 지정 된 최상위 행 수는 <개수 > 인수에 반환 됩니다.The value that is supplied by the <rank expression> argument determines the decreasing order of rank for the rows that are supplied in the <table expression> argument, and the number of top-most rows that is specified in the <count> argument is returned.

TopCount 함수는 원래 연결 예측 수 있도록 도입 되었으며 일반적으로 포함 하는 문으로 동일한 결과 생성 SELECT TOPORDER BY 절.The TopCount function was originally introduced to enable associative predictions and in general, produces the same results as a statement that includes SELECT TOP and ORDER BY clauses. 사용 하는 경우 연결 예측에 대해 더 나은 성능을 받습니다는 예측 (DMX) 함수는 많은 예측이 반환 되도록 지정할 수 있습니다.You will obtain better performance for associative predictions if you use the Predict (DMX) function, which supports specification of a number of predictions to return.

그러나 TopCount 사용 해야 여전히 있는 경우가 있습니다.However, there are situations where you might still need to use TopCount. 예를 들어 DMX 지원 하지 않습니다는 TOP 하위 select 문 한정자입니다.For example, DMX does not support the TOP qualifier in a sub-select statement. PredictHistogram ( DMX ) 함수 추가 지원 하지 않습니다 TOP합니다.The PredictHistogram (DMX) function also does not support the addition of TOP.

Examples

다음 예는를 사용 하 여 작성 하는 연결 모델에 대 한 예측 쿼리는 기본 데이터 마이닝 자습서합니다.The following examples are prediction queries against the Association model that you build by using the Basic Data Mining Tutorial. 쿼리에서 동일한 결과 반환 하지만 TopCount와을 사용 하 여 첫 번째 예제 하 고 두 번째 예에서는 Predict 함수를 사용 합니다.The queries return the same results, but the first example uses TopCount, and the second example uses the Predict function.

TopCount의 작동 방식을 이해 하려면 우선 중첩된 테이블만 반환 하는 예측 쿼리를 실행 하는 것이 도움이 수도 있습니다.To understand how TopCount works, it may be helpful to first execute a prediction query that returns only the nested table.

SELECT Predict ([Association].[v Assoc Seq Line Items], INCLUDE_STATISTICS, 10)  
FROM   
     [Association]  
NATURAL PREDICTION JOIN  
SELECT (SELECT 'Women''s Mountain Shorts' as [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t  

참고

이 예에서 입력으로 제공된 값에는 작은따옴표가 들어 있으므로 작은따옴표를 앞에 추가하여 이스케이프해야 합니다.In this example, the value supplied as input contains a single quotation mark, and therefore must be escaped by prefacing it with another single quotation mark. 이스케이프 문자를 삽입하는 구문을 모르는 경우 예측 쿼리 작성기를 사용하여 쿼리를 만들 수 있습니다.If you are not sure of the syntax for inserting an escape character, you can use the Prediction Query Builder to create the query. 드롭다운 목록에서 값을 선택하면 필요한 이스케이프 문자가 자동으로 삽입됩니다.When you select the value from the dropdown list, the required escape character is inserted for you. 자세한 내용은 참조 데이터 마이닝 디자이너에서 단일 쿼리를 만들합니다.For more information, see Create a Singleton Query in the Data Mining Designer.

예제 결과:Example results:

ModelModel $SUPPORT$SUPPORT $PROBABILITY$PROBABILITY $ADJUSTEDPROBABILITY$ADJUSTEDPROBABILITY
Sport-100Sport-100 43344334 0.2912830160.291283016 0.2526958510.252695851
Water BottleWater Bottle 28662866 0.1926204720.192620472 0.1752050520.175205052
Patch kitPatch kit 21132113 0.1420122320.142012232 0.1323893560.132389356
Mountain Tire TubeMountain Tire Tube 19921992 0.1338799650.133879965 0.1253049480.125304948
Mountain-200Mountain-200 17551755 0.1179514750.117951475 0.1112608230.111260823
Road Tire TubeRoad Tire Tube 15881588 0.1067276030.106727603 0.1012295380.101229538
Cycling CapCycling Cap 14731473 0.0989985890.098998589 0.0942560140.094256014
Fender Set - MountainFender Set - Mountain 14151415 0.0951004770.095100477 0.0907184320.090718432
Mountain Bottle CageMountain Bottle Cage 13671367 0.0918744540.091874454 0.0877803320.087780332
Road Bottle CageRoad Bottle Cage 11951195 0.0803145370.080314537 0.0771739620.077173962

TopCount 함수는이 쿼리의 결과 받아 하 고 지정 된 최소값 행 수를 반환 합니다.The TopCount function takes the results of this query and returns the specified number of the smallest-valued rows.

SELECT   
TopCount  
    (  
    Predict ([Association].[v Assoc Seq Line Items],INCLUDE_STATISTICS,10),  
    $SUPPORT,  
    3)  
FROM   
     [Association]  
NATURAL PREDICTION JOIN  
(SELECT (SELECT 'Women''s Mountain Shorts' as [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t  

TopCount 함수는 첫 번째 인수는 테이블 열의 이름입니다.The first argument to the TopCount function is the name of a table column. 이 예제에서는 중첩된 테이블은 예측 함수를 호출 하 고 INCLUDE_STATISTICS 인수를 사용 하 여 반환 됩니다.In this example, the nested table is returned by calling the Predict function and using the INCLUDE_STATISTICS argument.

TopCount 함수는 두 번째 인수에는 결과 정렬 하는 데 사용 하는 중첩된 테이블의 열입니다.The second argument to the TopCount function is the column in the nested table that you use to order the results. 이 예에서 INCLUDE_STATISTICS 옵션은 $SUPPORT, $PROBABILTY 및 $ADJUSTED PROBABILITY 열을 반환합니다.In this example, the INCLUDE_STATISTICS option returns the columns $SUPPORT, $PROBABILTY, and $ADJUSTED PROBABILITY. 이 예에서는 $SUPPORT를 사용하여 결과의 등급을 지정합니다.This example uses $SUPPORT to rank the results.

TopCount 함수는 세 번째 인수를 정수로 반환 될 행 수를 지정 합니다.The third argument to the TopCount function specifies the number of rows to return, as an integer. $SUPPORT에서 정렬한 대로 최상위 3개 제품을 얻으려면 3을 입력합니다.To get the top three products, as ordered by $SUPPORT, you type 3.

예제 결과:Example results:

ModelModel $SUPPORT$SUPPORT $PROBABILITY$PROBABILITY $ADJUSTEDPROBABILITY$ADJUSTEDPROBABILITY
Sport-100Sport-100 43344334 0.29…0.29… 0.25…0.25…
Water BottleWater Bottle 28662866 0.19…0.19… 0.17…0.17…
Patch kitPatch kit 21132113 0.14…0.14… 0.13…0.13…

그러나 이 유형의 쿼리는 프로덕션 설정의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.However, this type of query might affect performance in a production setting. 이는 이 쿼리가 알고리즘의 모든 예측 집합을 반환하고, 이러한 예측을 정렬하며 최상위 3개를 반환하기 때문입니다.This is because the query returns a set of all predictions from the algorithm, sorts these predictions, and returns the top 3.

다음 예에서는 동일한 결과를 반환하지만 매우 빠르게 실행되는 대체 문을 제공합니다.The following example provides an alternative statement that returns the same results but executes significantly faster. 이 예제에서는 다양 한 예측을 인수로 수락 하는 예측 함수를 TopCount을으로 바꿉니다.This example replaces TopCount with the Predict function, which accepts a number of predictions as an argument. 또한이 예제에서는 $SUPPORT 키워드를 직접 중첩된 테이블 열을 검색 합니다.This example also uses the $SUPPORT keyword to directly retrieve the nested table column.

SELECT Predict ([Association].[v Assoc Seq Line Items], INCLUDE_STATISTICS, 3, $SUPPORT)  

결과에는 지원 값으로 정렬된 최상위 3개 예측이 포함됩니다.The results contain the top 3 predictions sorted by the support value. $SUPPORT를 $PROBABILITY 또는 $ADJUSTED_PROBABILITY로 대체하여 확률 또는 조정된 확률로 등급이 지정된 예측을 반환할 수 있습니다.You can replace $SUPPORT with $PROBABILITY or $ADJUSTED_PROBABILITY to return predictions ranked by probability or adjusted probability. 자세한 내용은 참조 예측 (DMX)합니다.For more information, see Predict (DMX).

관련 항목:See Also

함수 ( DMX ) Functions (DMX)
일반 예측 함수 ( DMX ) General Prediction Functions (DMX)
BottomCount ( DMX ) BottomCount (DMX)
TopPercent ( DMX ) TopPercent (DMX)
TopSum ( DMX )TopSum (DMX)