Teilen über


SELECT INTO (DMX)

Gilt für: SQL Server Analysis Services

Erstellt ein neues Miningmodell, das auf der Miningstruktur eines vorhandenen Miningmodells basiert. Die SELECT INTO-Anweisung erstellt das neue Miningmodell durch Kopieren des Schemas und anderer Informationen, die nicht für den tatsächlichen Algorithmus spezifisch sind.

Syntax

  
SELECT INTO <new model>   
USING <algorithm> [(<parameter list>)] [WITH DRILLTHROUGH[,] [FILTER(<expression>)]]  
FROM <existing model>  

Argumente

neues Modell
Ein eindeutiger Name für das neue Modell, das erstellt wird.

algorithm
Der vom Anbieter definierte Name eines Data Mining-Algorithmus.

Parameterliste
Optional. Eine durch Trennzeichen getrennte Liste mit anbieterdefinierten Parametern für den Algorithmus.

expression
Ein Ausdruck, der auf den Trainingsdaten eine gültige Filterbedingung ergibt. Weitere Informationen zu Ausdrücken, die als Filter verwendet werden können, finden Sie unter Filters for Mining Models (Analysis Services - Data Mining).For more information about expressions that can be used as filters, see Filters for Mining Models (Analysis Services - Data Mining).

vorhandenes Modell
Der Name des vorhandenen Modells, das kopiert werden soll.

Hinweise

Wenn das vorhandene Modell trainiert ist, wird das neue Modell automatisch verarbeitet, wenn diese Anweisung ausgeführt wird. Anderenfalls bleibt das neue Modell unverarbeitet.

Die SELECT INTO-Anweisung funktioniert nur, wenn die Struktur des vorhandenen Modells mit dem Algorithmus des neuen Modells kompatibel ist. Daher ist diese Anweisung sehr zweckmäßig, um Modelle, die auf dem gleichen Algorithmus basieren, schnell zu erstellen und zu testen. Wenn Sie den Algorithmustyp ändern, muss der neue Algorithmus den Datentyp einer jeden Spalte unterstützen, die sich im vorhandenen Modell befindet, andernfalls tritt bei der Verarbeitung des Modells möglicherweise ein Fehler auf.

Die WITH DRILLTHROUGH-Klausel ermöglicht Drillthrough für das neue Miningmodell. Drillthrough kann nur aktiviert werden, wenn das Modell erstellt wird.

Beispiel 1: Ändern der Parameter des Modells

Im folgenden Beispiel wird ein neues Miningmodell basierend auf einem vorhandenen Miningmodell erstellt, TM_Clusteringdas Sie im Lernprogramm zum Einfachen Data Mining erstellen. In dem neuen Modell wird der CLUSTER_COUNT-Parameter geändert, sodass das neue Modell maximal fünf Cluster enthält. Demgegenüber verwendet das vorhandene Modell den Standardwert 10.

SELECT * INTO [New_Clustering]  
USING [Microsoft_Clustering] (CLUSTER_COUNT = 5)   
FROM [TM Clustering]  

Beispiel 2: Hinzufügen eines Filters zu dem Modell

Im folgenden Beispiel wird ein neues Miningmodell auf der Grundlage eines vorhandenen Miningmodells erstellt und dem Modell ein Filter hinzugefügt. Der Filter beschränkt die Trainingsdaten auf die Kunden, die in einer bestimmten Region wohnen.

SELECT * INTO [Clustering Europe Region]  
USING [Microsoft_Clustering] WITH FILTER(Region='Europe')  
FROM [TM Clustering]  

Hinweis

Filter, die auf die Falltabelle angewendet werden, können mithilfe der SELECT INTO-Anweisung geändert werden, wie in diesem Beispiel erläutert wird. Wenn das ursprüngliche Modell jedoch einen Filter für eine geschachtelte Tabelle enthält, kann dieser Filter nicht mithilfe dieser Syntax geändert oder entfernt werden, er wird stattdessen unverändert aus dem ursprünglichen Modell kopiert. Um ein Modell mit einem anderen Filter für eine geschachtelte Tabelle zu erstellen, verwenden Sie stattdessen die ALTER STRTUCTURE...ADD MODEL-Syntax.

Weitere Informationen

Data Mining Extensions (DATA Mining Extensions, ABSCHNITT) Datendefinitionsanweisungen
DATA Mining Extensions (UNIVERSE) Datenmanipulationsanweisungen
Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Anweisungsreferenz