DMX Select 문 이해Understanding the DMX Select Statement

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

선택 문에와 확장 DMX (Data Mining)에서 만드는 대부분의 쿼리에서 기반 MicrosoftMicrosoft SQL ServerSQL Server Analysis ServicesAnalysis Services합니다.The SELECT statement is the basis for most queries that you create with Data Mining Extensions (DMX) in MicrosoftMicrosoft SQL ServerSQL Server Analysis ServicesAnalysis Services. 이 문을 사용하여 데이터 마이닝 모델을 검색하거나 예측하는 등의 여러 가지 태스크를 수행할 수 있습니다.It can perform many different kinds of tasks, such as browsing and predicting against data mining models.

사용 하 여 완료할 수 있는 작업은 다음과 같습니다는 선택 문:Following are the tasks that you can complete by using the SELECT statement:

  • 데이터 마이닝 모델을 찾습니다.Browse a data mining model. 스키마 행 집합은 모델 구조를 정의합니다.The schema rowset defines the structure of a model.

  • 마이닝 모델 열의 가능한 값을 찾습니다.Discover the possible values of a mining model column.

  • 마이닝 모델에서 노드에 할당된 사례를 찾거나 대표 사례를 가져옵니다.Browse the cases that are assigned to nodes in a mining model, or get a representative case.

  • 다양한 입력을 사용하여 예측을 만듭니다.Create predictions using a variety of inputs.

  • 마이닝 모델을 복사합니다.Copy mining models.

    호출할 데이터 집합이 다른을 사용 하 여 각이 태스크는 데이터 도메인합니다.Each of these tasks uses a different set of data, which we’ll call a data domain. 데이터 도메인을 정의 하는 FROM 문의 절.You define the data domain in the FROM clause of the statement.

  • 데이터 집합을 정의하는 규칙 등 데이터 마이닝 모델 자체에서 개체 및 예측을 수행하는 데 사용되는 수식을 찾으려고 합니다.You want to find objects in the data mining model itself, such as the rule that defines a set of data, or a formula used to make predictions.

    해당 사례에서 모델 자체에 저장된 메타데이터를 확인해야 합니다.In that case, you need to look at the metadata that is stored in the model itself. 따라서 데이터 도메인은 데이터 마이닝 스키마 행 집합의 열입니다.Therefore, your data domain is the columns in the data mining schema rowset.

  • 사례에서 모델을 만드는 데 사용되는 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.You want to get detailed information from the cases used to build the model.

    해당 사례에서 데이터 도메인인 마이닝 구조를 드릴스루하고 Gender, Bike Buyer 등 열의 각 행을 확인해야 합니다.In that case, you need to drill through to the mining structure, which is your data domain, and look at individual rows in columns such as Gender, Bike Buyer, and so on.

    중요: 또는 식 목록에 포함 되는 모든 항목은 여기서 절에서 정의한 데이터 도메인에서 가져와야 합니다.는 FROM 절.IMPORTANT: Anything that is included in the expression list or in the WHERE clause must come from the data domain that is defined by the FROM clause. 데이터 도메인을 혼합할 수 없습니다.You cannot mix data domains.

유형 선택SELECT Types

구문의 선택 문은 여러 다양 한 작업을 지원 합니다.The syntax of SELECT statement supports many different tasks. 다음 패턴을 사용하여 이러한 태스크를 수행합니다.Use the following patterns to perform these tasks:

예측Predicting

다음 쿼리 유형을 사용하여 마이닝 모델을 기반으로 예측을 수행할 수 있습니다.You can perform predictions based on a mining model by using the following query types.

찾기 또는 예측 중 하나를 포함할 수 있습니다 선택 내에 있는 문이 FROM여기서 예측 조인 절 선택 문.You can include any one of the browsing or predicting SELECT statements within the FROM and WHERE clauses of a prediction join SELECT statement.

쿼리 유형Query Type DescriptionDescription
SELECT FROM [NATURAL] PREDICTION JOINSELECT FROM [NATURAL] PREDICTION JOIN 마이닝 모델의 열을 내부 데이터 원본의 열에 조인하여 만든 예측을 반환합니다.Returns a prediction that is created by joining the columns in the mining model to the columns of an internal data source.

이 쿼리 유형에 대한 도메인은 모델의 예측 가능한 열과 입력 데이터 원본의 열입니다.The domain for this query type is the predictable columns from the model and the columns from the input data source.

SELECT FROM < 모델 > 예측 조인 ( DMX )SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (DMX)

예측 쿼리 ( 데이터 마이닝 )Prediction Queries (Data Mining)
SELECT FROM <모델 >SELECT FROM <model> 마이닝 모델만을 기준으로 예측 가능한 열에서 가능성이 가장 높은 상태를 반환합니다.Returns the most likely state of the predictable column, based only on the mining model. 이 쿼리 유형을 사용하면 더 간단하게 빈 예측 조인을 사용하여 예측을 만들 수 있습니다.This query type is a shortcut for creating a prediction with an empty prediction join.

이 쿼리 유형의 도메인은 모델의 예측 가능한 열입니다.The domain for this query type is the predictable columns from the model.

SELECT FROM < 모델 > ( DMX )SELECT FROM <model> (DMX)

예측 쿼리 ( 데이터 마이닝 )Prediction Queries (Data Mining)

Select 유형으로 이동Back to Select Types

검색Browsing

다음 쿼리 유형을 사용하여 마이닝 모델의 내용을 찾을 수 있습니다.You can browse the contents of a mining model by using the following query types.

쿼리 유형Query Type DescriptionDescription
SELECT DISTINCT FROM <모델 >SELECT DISTINCT FROM <model> 지정한 열의 마이닝 모델에 있는 모든 상태 값을 반환합니다.Returns all the state values from the mining model for the specified column.

이 쿼리 유형의 데이터 도메인은 데이터 마이닝 모델입니다.The data domain for this query type is the data mining model.

SELECT DISTINCT FROM < 모델 > ( DMX )SELECT DISTINCT FROM <model > (DMX)

콘텐츠 쿼리 ( 데이터 마이닝 )Content Queries (Data Mining)
SELECT FROM <모델 >합니다. 콘텐츠SELECT FROM <model>.CONTENT 마이닝 모델을 설명하는 내용을 반환합니다.Returns content that describes the mining model.

이 쿼리 유형의 데이터 도메인은 내용 스키마 행 집합입니다.The data domain for this query type is the content schema rowset.

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

콘텐츠 쿼리 ( 데이터 마이닝 )Content Queries (Data Mining)
SELECT FROM <모델 >합니다. DIMENSION_CONTENTSELECT FROM <model>.DIMENSION_CONTENT 마이닝 모델을 설명하는 내용을 반환합니다.Returns content that describes the mining model.

이 쿼리 유형의 데이터 도메인은 내용 스키마 행 집합입니다.The data domain for this query type is the content schema rowset.

SELECT FROM < 모델 >. DIMENSION_CONTENT ( DMX )SELECT FROM <model>.DIMENSION_CONTENT (DMX)
SELECT FROM <모델 >합니다. PMMLSELECT FROM <model>.PMML 이 기능을 지원하는 알고리즘에 대한 마이닝 모델의 PMML(Predictive Model Markup Language) 표현을 반환합니다.Returns the Predictive Model Markup Language (PMML) representation of the mining model, for algorithms that support this functionality.

이 쿼리 유형의 도메인은 PMML 스키마 행 집합입니다.The domain for this query type is the PMML schema rowset.

DMSCHEMA_MINING_MODEL_CONTENT_PMML 행 집합DMSCHEMA_MINING_MODEL_CONTENT_PMML Rowset

Select 유형으로 이동Back to Select Types

복사Copying

새 모델에 마이닝 모델 및 연결된 마이닝 구조를 복사한 다음 문 내에서 모델 이름을 변경할 수 있습니다.You can copy a mining model and its associated mining structure into a new model, and then rename the model within the statement.

쿼리 유형Query Type DescriptionDescription
SELECT INTO <새 모델 >SELECT INTO <new model> 마이닝 모델의 복사본을 만듭니다.Creates a copy of the mining model.

이 쿼리 유형의 도메인은 데이터 마이닝 모델입니다.The domain for this query type is the data mining model.

SELECT INTO ( DMX )SELECT INTO (DMX)

Select 유형으로 이동Back to Select Types

드릴스루Drillthrough

다음 쿼리 유형을 사용하여 모델 학습에 사용된 사례 또는 사례의 표현을 찾을 수 있습니다.You can browse the cases, or a representation of the cases, that were used to train the model, by using the following query types.

쿼리 유형Query Type DescriptionDescription
SELECT FROM <모델 >합니다. 경우SELECT FROM <model>.CASES 마이닝 모델의 학습에 사용된 사례를 반환합니다.Returns the cases used to train the mining model.

이 쿼리 유형의 도메인은 데이터 마이닝 모델입니다.The domain for this query type is the data mining model.

SELECT FROM < 모델 >. 경우 ( DMX )SELECT FROM <model>.CASES (DMX)

DMX를 사용하여 드릴스루 쿼리 만들기Create Drillthrough Queries using DMX
SELECT FROM <모델 >합니다. SAMPLE_CASESSELECT FROM <model>.SAMPLE_CASES 마이닝 모델 학습에 사용된 대표 사례인 샘플 사례를 반환합니다.Returns a sample case, representative of the cases used to train the mining model.

이 쿼리 유형의 도메인은 데이터 마이닝 모델입니다.The domain for this query type is the data mining model.

SELECT FROM < 모델 >. SAMPLE_CASES ( DMX )SELECT FROM <model>.SAMPLE_CASES (DMX)
SELECT FROM <구조 >합니다.SELECT FROM <structure>. 경우CASES 일부 상세 정보가 마이닝 모델 학습에 사용되지 않은 경우에도 기본 마이닝 구조에서 자세한 데이터 행을 반환합니다.Returns the detailed data rows from the underlying mining structure, even if some details were not used in training the mining model.

SELECT FROM < 구조 >. 경우SELECT FROM <structure>.CASES

드릴스루 쿼리 ( 데이터 마이닝 )Drillthrough Queries (Data Mining)

Select 유형으로 이동Back to Select Types

관련 항목:See Also

Data Mining Extensions ( DMX ) 참조 Data Mining Extensions (DMX) Reference
Data Mining Extensions ( DMX ) 문 참조 Data Mining Extensions (DMX) Statement Reference
Data Mining Extensions ( DMX ) 구문 표기 규칙Data Mining Extensions (DMX) Syntax Conventions