<запрос> исходных данных — SHAPE

Область применения: SQL Server Analysis Services

Комбинирует запросы от нескольких источников данных в одну иерархическую таблицу (являющуюся таблицей с вложенными таблицами), которая становится таблицей вариантов для модели интеллектуального анализа данных.

Полный синтаксис команды SHAPE задокументирован в пакете SDK для компонентов microsoft Data Access (MDAC).

Синтаксис

  
SHAPE {<primary query>}  
APPEND ({ <child table query> }   
     RELATE <primary column> TO <child column>)   
          AS <column table name>  
[  
     ({ <child table query> }   
     RELATE <primary column> TO <child column>)   
          AS < column table name>  
...  
]       

Аргументы

первичный запрос
Запрос, возвращающий родительскую таблицу.

дочерний запрос таблицы
Запрос, возвращающий вложенную таблицу.

основной столбец
Столбец в родительской таблице для определения дочерних строк из результата запроса дочерней таблицы.

дочерний столбец
Столбец дочерней таблицы, определяющий родительскую строку из результата первичного запроса.

Имя таблицы столбца
Имя добавленного столбца в родительской таблице для вложенной таблицы.

Замечания

Необходимо упорядочить запросы столбца, связанного с родительской и дочерней таблицей.

Примеры

В инструкции INSERT INTO (DMX) можно использовать следующий пример, чтобы обучить модель, содержащую вложенную таблицу. Две таблицы в инструкции SHAPE связаны с помощью столбца OrderNumber.

SHAPE {  
    OPENQUERY([Adventure Works DW Multidimensional 2012],'SELECT OrderNumber  
    FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')  
} APPEND (  
    {OPENQUERY([Adventure Works DW Multidimensional 2012],'SELECT OrderNumber, model FROM   
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')}  
  RELATE OrderNumber to OrderNumber)   

См. также

<запрос исходных данных>
Инструкции определения данных расширений интеллектуального анализа данных (DMX)
Инструкции по обработке данных расширения интеллектуального анализа данных (DMX)
Справочник по расширениям интеллектуального анализа данных (DMX)