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Gestione di soluzioni e oggetti di data mining

SQL Server 2014 offre strumenti client che è possibile usare per gestire strutture di data mining e modelli di data mining esistenti. In questa sezione vengono descritte le operazioni di gestione che è possibile eseguire usando ogni ambiente.

Oltre a questi strumenti, è possibile gestire oggetti di data mining a livello di codice, utilizzando AMO o altri client che si connettono a un database di Analysis Services, ad esempio i componenti aggiuntivi di data mining per Microsoft Excel 2007.

In questa sezione

Spostamento di oggetti di data mining

Requisiti e considerazioni sull'elaborazione (data mining)

Uso di SQL Server Profiler per monitorare il data mining (Analysis Services - Data mining)

Posizione degli oggetti di data mining

Le strutture e i modelli di data mining elaborati vengono archiviati in un'istanza di Analysis Services.

Se si crea una connessione a un database di Analysis Services in Immediate modalità durante lo sviluppo di oggetti di data mining, tutti gli oggetti creati vengono aggiunti immediatamente al server durante il funzionamento. Tuttavia, se si progettano oggetti di data mining in modalità offline , ovvero l'impostazione predefinita quando si lavora in SQL Server Data Tools (SSDT), gli oggetti di data mining creati sono solo contenitori di metadati fino a quando non vengono distribuiti in un'istanza di Analysis Services. Pertanto, ogni volta che si apporta una modifica a un oggetto, è necessario ridistribuire l'oggetto nel server Analysis Services. Per altre informazioni sull'architettura di data mining, vedere Architettura fisica (Analysis Services - Data mining) .

Annotazioni

Alcuni client, ad esempio i componenti aggiuntivi data mining per Microsoft Excel 2007, consentono inoltre di creare modelli di data mining di sessione e strutture di data mining, che utilizzano una connessione a un'istanza, ma archiviano la struttura di data mining e i modelli nel server solo per la durata della sessione. È comunque possibile gestire questi modelli tramite il client, come strutture e modelli archiviati in un database di Analysis Services, ma gli oggetti non vengono mantenuti dopo la disconnessione dall'istanza di Analysis Services.

Gestione degli oggetti di data mining in SQL Server Data Tools

SQL Server Data Tools (SSDT) offre funzionalità che semplificano la creazione, l'esplorazione e la modifica di oggetti di data mining.

I collegamenti seguenti forniscono informazioni su come modificare gli oggetti di data mining usando SQL Server Data Tools (SSDT):

In genere si userà SQL Server Data Tools (SSDT) come strumento per lo sviluppo di nuovi progetti e l'aggiunta a progetti esistenti, quindi gestire progetti e oggetti distribuiti usando strumenti come SQL Server Management Studio.

Tuttavia, è possibile modificare direttamente gli oggetti già distribuiti in un'istanza di ssASnoversion usando l'opzione Immediate e connettendosi al server in modalità online. Per altre informazioni, vedere Connettersi in modalità online a un database di Analysis Services.

Avvertimento

Tutte le modifiche apportate a una struttura di data mining o a un modello di data mining, incluse le modifiche apportate ai metadati, ad esempio un nome o una descrizione, richiedono la rielaborazione della struttura o del modello.

Se il file di soluzione utilizzato per creare il progetto o gli oggetti di data mining non è disponibile, è possibile importare il progetto esistente dal server tramite l'Importazione guidata Analysis Services, apportare modifiche agli oggetti e quindi ridistribuire usando l'opzione Incremental . Per altre informazioni, vedere Importare un progetto di data mining tramite l'Importazione guidata di Analysis Services.

Gestione di oggetti di data mining in SQL Server Management Studio

In SQL Server Management Studio è possibile creare script, elaborare o eliminare strutture di data mining e modelli di data mining. È possibile visualizzare solo un set limitato di proprietà usando Esplora oggetti; È tuttavia possibile visualizzare metadati aggiuntivi sui modelli di data mining aprendo una finestra query DMX e selezionando una struttura di data mining.

Gestione di oggetti di data mining a livello di codice

È possibile creare, modificare, elaborare ed eliminare oggetti di data mining usando i linguaggi di programmazione seguenti. Ogni linguaggio è progettato per attività diverse e, di conseguenza, potrebbero esserci restrizioni sul tipo di operazioni che è possibile eseguire. Ad esempio, alcune proprietà degli oggetti di data mining non possono essere modificate utilizzando DMX (Data Mining Extensions); è necessario utilizzare XMLA o AMO.

Oggetti di Gestione dell'Analisi (AMO)

Analysis Management Objects (AMO) è un modello a oggetti basato su XMLA che offre il controllo completo sugli oggetti di data mining. Usando AMO, è possibile creare, distribuire e monitorare strutture di data mining e modelli di data mining

Restrizioni: Nessuno.

Estensioni di Data Mining (DMX)

Le estensioni DMX (Data Mining Extensions) possono essere usate con altre interfacce di comando, ad esempio ADO.NET o ADOMD.Net per creare, eliminare ed eseguire query su strutture di data mining e modelli di data mining.

Restrizioni: Alcune proprietà non possono essere modificate tramite DMX.

XML for Analysis (XMLA)

XML for Analysis (XMLA) è il linguaggio di definizione dei dati per tutti Analysis Services. XMLA consente di controllare la maggior parte degli oggetti di data mining e delle operazioni del server. Tutte le operazioni di gestione tra il client e il server possono essere eseguite tramite XMLA. Per praticità, è possibile usare il linguaggio ASSL (Analysis Services Scripting Language) per eseguire il wrapping del codice XML.

Restrizioni: SQL Server Data Tools (SSDT) genera alcune istruzioni XMLA supportate solo per uso interno e non possono essere usate negli script DDL XML.

Vedere anche

Guida per gli sviluppatori (Analysis Services)