Exists (расширения интеллектуального анализа данных)

Область применения: SQL Server Analysis Services

Возвращает значение true , если указанный вложенный запрос возвращает по крайней мере одну строку.

Синтаксис

  
EXISTS(<subquery>)  

Аргументы

subquery
Инструкция SELECT формы SELECT * FROM <column name> [WHERE <predicate list>].

Тип результата

Возвращает значение true , если результирующий набор, возвращаемый вложенным запросом, содержит по крайней мере одну строку; в противном случае возвращает значение false.

Замечания

Перед ключевым словом EXISTS можно использовать ключевое слово NOT, например WHERE NOT EXISTS (<subquery>).

Список столбцов, добавленный к аргументу подзапроса EXISTS, не имеет значения: функция проверяет только существование строки, отвечающей условиям.

Примеры

Для проверки условий во вложенной таблице можно использовать ключевые слова EXISTS и NOT EXISTS. Это полезно при создании фильтра, управляющего данными, которые использовались для обучения или проверки модели интеллектуального анализа данных. Дополнительные сведения см. в статьях "Фильтры для моделей интеллектуального анализа данных" (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Следующий пример основан на структуре интеллектуального [Association] анализа данных и модели интеллектуального анализа данных, созданной в учебнике по интеллектуальному анализу данных уровня "Базовый". Запрос возвращает только варианты, в которых заказчик приобрел хотя бы один ремонтный комплект.

SELECT * FROM [Association].CASES  
WHERE EXISTS  
(  
SELECT * FROM [v Assoc Seq Line Numbers]  
WHERE [[Model] = 'Patch kit'  
)  

Другой способ просмотреть те же данные, которые возвращаются этим запросом, — открыть модель в средстве просмотра ассоциаций, щелкнуть правой кнопкой мыши набор исправлений элементов = Существующий, выбрать параметр "Детализация " и выбрать вариант " Только модели".

См. также

Функции (расширение интеллектуального анализа данных)
Синтаксис фильтра моделей и примеры (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)