SELECT (DMX)

Articolo
12/15/2008

Nel data mining l'istruzione DMX (Data Mining Extensions) SELECT viene utilizzata per le attività seguenti:

Visualizzazione del contenuto di un set di righe dello schema di un modello di data mining esistente.
Creazione di stime da un modello di data mining esistente.
Creazione di una copia di un modello di data mining esistente.

Anche se la sintassi completa di questa istruzione è complessa, le principali clausole utilizzate per la visualizzazione di un modello possono essere riepilogate come segue:

SELECT [FLATTENED] [TOP <n>] <select list>
FROM <model>[.aspect]
[WHERE <condition expression>]
[ORDER BY <expression>[DESC|ASC]]

Per ulteriori informazioni sulla creazione di una copia di un modello di data mining esistente, vedere SELECT INTO (DMX).

FLATTENED

Alcuni client di data mining non possono accettare set di risultati in formato gerarchico da un provider di data mining. Il client potrebbe non essere in grado di gestire una gerarchia o potrebbe avere l'esigenza di archiviare i risultati in una singola tabella relazionale. Per convertire i dati da tabelle nidificate a tabelle in formato flat, è necessario richiedere che i risultati della query siano convertiti in formato flat.

Per convertire i risultati della query in formato flat, utilizzare la sintassi SELECT con l'opzione FLATTENED, come mostrato nell'esempio seguente:

SELECT FLATTENED <select list> FROM ...

TOP <n> and ORDER BY

È possibile ordinare i risultati di una query utilizzando un'espressione e quindi restituire un subset dei risultati utilizzando una combinazione delle clausole ORDER BY e TOP. Questo è utile ad esempio in uno scenario di mailing diretto in cui si desidera inviare i risultati solo ai destinatari che hanno la maggiore probabilità di rispondere. È possibile ordinare per probabilità i risultati di una query di stima per il mailing diretto e quindi restituire solo i primi <n> risultati.

WHERE

È possibile limitare i case restituiti dalla query utilizzando una clausola WHERE. La clausola WHERE specifica che i riferimenti a colonne nell'espressione WHERE devono avere la stessa semantica di quelli presenti nell'argomento <select list> dell'istruzione SELECT e possono restituire solo un'espressione booleana. La sintassi della clausola WHERE è la seguente:

WHERE < condition expression >

L'elenco di selezione e la clausola WHERE di un'istruzione SELECT devono seguire due regole:

L'elenco di selezione deve contenere un'espressione che non restituisce un risultato booleano. L'espressione può essere modificata, ma deve comunque restituire risultati non booleani.
La clausola WHERE deve contenere un'espressione che restituisce un risultato booleano. La clausola può essere modificata, ma deve comunque restituire un risultato booleano.

Stime

Esistono due tipi di sintassi che è possibile utilizzare per la creazione di stime:

Il primo tipo consente di creare stime complesse in tempo reale o in batch.

Il secondo consente di creare un prediction join vuoto su una colonna stimabile in un modello di data mining e restituisce lo stato più probabile della colonna. I risultati di questa query sono completamente basati sul contenuto del modello di data mining.

È possibile inserire un'istruzione SELECT nella query di origine di un'istruzione SELECT FROM PREDICTION JOIN utilizzando la sintassi seguente.

SELECT FROM PREDICTION JOIN (<SELECT statement>) AS t, WHERE <SELECT statement>

Per ulteriori informazioni sulla creazione di query di stima, vedere Query di stima (DMX).

Sintassi delle clausole

A causa della complessità della visualizzazione tramite l'istruzione SELECT, gli elementi della sintassi e gli argomenti sono descritti in dettaglio in base alla clausola. Per ulteriori informazioni sulle clausole, fare clic su uno degli argomenti indicati nell'elenco seguente:

SELECT DISTINCT FROM <model > (DMX)

SELECT FROM <model>.CONTENT (DMX)

SELECT FROM <model>.CASES (DMX)

SELECT FROM <model>.SAMPLE_CASES (DMX)

SELECT FROM <model>.DIMENSION_CONTENT (DMX)

SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN (DMX)

SELECT FROM <model> (DMX)