Adatbányászati objektumok feldolgozása

A következőkre vonatkozik: SQL Server 2019 és korábbi Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Fontos

Az adatbányászat elavult az SQL Server 2017 Analysis Servicesben, és megszűnt az SQL Server 2022 Analysis Servicesben. Az elavult és megszűnt funkciók dokumentációja nem frissül. További információkért tekintse meg az Analysis Services visszamenőleges kompatibilitását.

Az adatbányászati objektumok csak üres tárolók, amíg fel nem dolgozzák. Az adatbányászati modell feldolgozásátoktatásnak is nevezik.

Bányászati struktúrák feldolgozása: A bányászati struktúra egy külső adatforrásból szerzi be az adatokat az oszlopkötések és a használati metaadatok alapján, és beolvassa az adatokat. Ezeket az adatokat teljes egészében beolvassa, majd elemzi a különböző statisztikák kinyeréséhez. Az Analysis Services egy helyi gyorsítótárban tárolja az adatok kompakt ábrázolását, amely adatbányászati algoritmusok általi elemzésre alkalmas. Ezt a gyorsítótárat megtarthatja vagy törölheti a modellek feldolgozása után. Alapértelmezés szerint a gyorsítótárat tárolja a rendszer. További információ: Bányászati struktúra feldolgozása.

Bányászati modellek feldolgozása: A bányászati modell üres, csak definíciókat tartalmaz, amíg fel nem dolgozzák. A bányászati modell feldolgozásához az alapul vett bányászati struktúrát fel kell dolgozni. A bányászati modell lekéri az adatokat a bányászati struktúra gyorsítótárából, alkalmazza a modellen esetleg létrehozott szűrőket, majd átadja az adatokat az algoritmusnak a minták észleléséhez. A modell feldolgozása után a modell csak a feldolgozás eredményeit tárolja, magát az adatokat nem. További információ: Bányászati modell feldolgozása.

Az alábbi ábra bemutatja az adatok áramlását egy bányászati struktúra feldolgozásakor és egy bányászati modell feldolgozásakor.

A feldolgozás eredményeinek megtekintése

A bányászati struktúra feldolgozása után a statisztikai elemzéshez használt adatok tömör ábrázolását tartalmazza. Ha a gyorsítótár nincs törölve, az alábbi módokon érheti el a gyorsítótárban lévő adatokat:

• DMX (Adatbányászati bővítmények) lekérdezés létrehozása a modellen, és a struktúra részleteinek megtekintése. További információ: SELECT FROM <modell>.ESETEK (DMX).

• Modell böngészése a struktúra alapján, és a felhasználói felület egyik lehetőségének használata a strukturálási esetek részletezéséhez. További információ: Adatbányászati modell megjelenítői, vagy tekintse meg az esetadatokat egy bányászati modellből.

• DMX-lekérdezés létrehozása a struktúraeseteken. További információ: SELECT FROM <struktúra>.ESETEK.

Az adatbányászati modell feldolgozása után csak az elemzésből származó mintákat tartalmaz, valamint a modell eredményeinek leképezéseit a gyorsítótárban lévő betanítási adatokra. Tallózhatja vagy lekérdezheti a modell eredményeit, amelyeket modelltartalomként is ismertek, vagy lekérdezheti a modell és a struktúra eseteit, ha azok gyorsítótárazottak.

Az egyes bányászati modellek modelltartalma a létrehozásához használt algoritmustól függ. Ha például az egyik modell egy fürtözési modell, a másik döntési fákat használó modell, akkor a modell tartalma nagyon eltérő annak ellenére, hogy a modellek pontosan ugyanazokat az adatokat használják. További információ: Mining Model Content (Analysis Services – Data Mining).

Feldolgozási követelmények

A feldolgozási követelmények attól függően eltérhetnek, hogy a bányászati modellek kizárólag relációs adatokon vagy többdimenziós adatforráson alapulnak-e.

A relációs adatforrások esetében a feldolgozáshoz csak betanítási adatokat kell létrehoznia, és bányászati algoritmusokat kell futtatnia ezen az adatokon. Az OLAP-objektumokon , például dimenziókon és mértékeken alapuló bányászati modellek azonban megkövetelik, hogy a mögöttes adatok feldolgozott állapotban legyenek. Ehhez szükség lehet a többdimenziós objektumok feldolgozására a bányászati modell feltöltéséhez.

További információ: Feldolgozási követelmények és szempontok (adatbányászat).

Lásd még:

Részletezési lekérdezések (adatbányászat)
Bányászati struktúrák (Analysis Services – Adatbányászat)
Bányászati modellek (Analysis Services – Adatbányászat)
Logikai architektúra (Analysis Services – Adatbányászat)