INSERT INTO (расширения интеллектуального анализа данных)

  • Статья
  • Чтение занимает 4 мин

Применимо к: да SQL Server Службы Analysis Services

Служит для обработки заданного объекта интеллектуального анализа данных. Дополнительные сведения об обработке моделей интеллектуального анализа данных и структур интеллектуального анализа данных см. в разделе требования к обработке и рекомендации ()интеллектуального анализа .

Если задана структура интеллектуального анализа данных, инструкция обрабатывает эту структуру и все связанные с ней модели интеллектуального анализа данных. Если задана модель интеллектуального анализа данных, инструкция обрабатывает только эту модель.

Синтаксис

  
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>

Аргументы

model
Идентификатор модели.

дереве
Идентификатор структуры.

сопоставленные столбцы модели
Разделенный запятыми список идентификаторов столбцов и вложенных идентификаторов.

запрос источника данных
Исходный запрос в определенном поставщиком формате.

Remarks

Если не указать модель или структуру интеллектуального анализа данных, Службы Analysis Services ищет тип объекта на основе имени и обрабатывает правильный объект. Если сервер содержит структуру и модель интеллектуального анализа данных с одинаковыми именами, возвращается ошибка.

С помощью второй формы синтаксиса вставьте в <object> . COLUMN_VALUES можно вставлять данные непосредственно в столбцы модели без обучения модели. При использовании этого метода данные столбцов поставляются модели в сжатом и упорядоченном виде, что полезно при работе с наборами данных, содержащими иерархии или упорядоченные столбцы.

Если вы используете инструкцию INSERT в с моделью интеллектуального анализа данных или структурой интеллектуального анализа данных и <mapped model columns> не используете аргументы и <source data query> , инструкция ведет себя так же, как ProcessDefault, используя уже существующие привязки. Если привязок не существует, инструкция возвращает ошибку. дополнительные сведения о ProcessDefault см. в разделе параметры обработки и Параметры (Analysis Services). Следующий пример показывает синтаксис:

INSERT INTO [MINING MODEL] <model>

Если указать модель интеллектуального анализа данных и предоставить сопоставленные столбцы и запрос источника данных, то модель и связанная с ней структура будут обработаны.

В следующей таблице приводится описание результатов различных форм инструкции в зависимости от состояния объектов.

Инструкция Состояние объектов Результат
ВСТАВИТЬ В МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ <model> Структура интеллектуального анализа данных обрабатывается. Модель интеллектуального анализа данных обрабатывается.
Структура интеллектуального анализа данных не обрабатывается. Модель и структура интеллектуального анализа данных обрабатываются.
Структура интеллектуального анализа данных содержит дополнительные модели. Ошибка при выполнении процесса. Необходимо произвести повторную обработку структуры и связанных с ней моделей интеллектуального анализа данных.
ВСТАВИТЬ В СТРУКТУРУ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ <structure> Структура интеллектуального анализа данных обрабатывается или не обрабатывается. Структура интеллектуального анализа данных и связанные с ней модели обрабатываются.
ВСТАВИТЬ в модель <model> интеллектуального анализа данных, содержащую исходный запрос

или

ВСТАВИТЬ в структуру <structure> интеллектуального анализа данных, содержащую исходный запрос		 Либо структура, либо модель уже включает содержимое. Ошибка при выполнении процесса. Перед выполнением этой операции необходимо очистить объекты с помощью инструкции DELETE (расширений интеллектуального анализа данных).

Сопоставленные столбцы модели

С помощью <mapped model columns> элемента можно сопоставлять столбцы из источника данных со столбцами в модели интеллектуального анализа данных. <mapped model columns>Элемент имеет следующую форму:

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

С помощью функции пропустить можно исключить определенные столбцы, которые должны существовать в исходном запросе, но не существуют в модели интеллектуального анализа данных. Команда SKIP помогает, когда у пользователя нет контроля над управления, включенными во входной набор строк. При написании собственной инструкции OPENQUERY рекомендуется исключить столбец из списка столбцов SELECT, а не использовать SKIP.

Команда SKIP также помогает, когда требуется выполнить соединение столбца из входного набора строк, а столбец не используется структурой интеллектуального анализа данных. Типичный пример – структура интеллектуального анализа данных и модель интеллектуального анализа данных с вложенной таблицей. Входной набор строк для этой структуры будет иметь внешний ключевой столбец, используемый для создания иерархического набора строк с помощью предложения SHAPE, но внешний ключевой столбец практически никогда не используется в модели.

Согласно синтаксису SKIP, команда SKIP должна занимать положение отдельного столбца во входном наборе строк, в котором соответствующая структура интеллектуального анализа данных отсутствует. Например, в приведенном далее примере вложенной таблицы OrderNumber должно быть выбрано в предложении APPEND так, чтобы его можно было использовать в предложении RELATE для указания соединения; при этом данные OrderNumber не требуется вставлять во вложенную таблицу в структуре интеллектуального анализа данных. Таким образом, вместо OrderNumber в аргументе INSERT INTO используется ключевое слово SKIP.

Source Data Query

<source data query>Элемент может включать следующие типы источников данных:

  • OPENQUERY

  • OPENROWSET

  • СЕКТОР

  • Любой запрос к службам Службы Analysis Services, возвращающий набор строк

Дополнительные сведения о типах источников данных см. в разделе <Source Data query>.

Базовый пример

В следующем примере используется OPENQUERY для обучения модели упрощенного алгоритма Байеса на основе данных целевой рассылки в AdventureWorksDW2012 базе данных.

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

Пример вложенной таблицы

В следующем примере Shape используется для обучения модели интеллектуального анализа данных взаимосвязей, содержащей вложенную таблицу. Обратите внимание, что строка кулак содержит значение Skip вместо OrderNumber, которое требуется в инструкции SHAPE_APPEND , но не используется в модели интеллектуального анализа данных.

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]

См. также:

Расширения интеллектуального анализа данных (инструкции расширений интеллектуального анализа данных) DDL
Расширения интеллектуального анализа данных (инструкции расширений интеллектуального анализа данных)
Справочник по расширениям интеллектуального анализа данных (расширения интеллектуального анализа данных)