INSERT INTO(DMX)

아티클
08/11/2023

적용 대상: SQL Server Analysis Services

지정된 데이터 마이닝 개체를 처리합니다. 마이닝 모델 및 마이닝 구조 처리에 대한 자세한 내용은 처리 요구 사항 및 고려 사항(데이터 마이닝)을 참조하세요.

마이닝 구조가 지정된 경우 문은 마이닝 구조와 관련된 모든 마이닝 모델을 처리합니다. 마이닝 모델이 지정된 경우 이 문은 마이닝 모델만 처리합니다.

구문

  
INSERT INTO [MINING MODEL]|[MINING STRUCTURE] <model>|<structure> (<mapped model columns>) <source data query>  
INSERT INTO [MINING MODEL]|[MINING STRUCTURE] <model>|<structure>.COLUMN_VALUES (<mapped model columns>) <source data query>

인수

model
모델 식별자입니다.

구조
구조 식별자입니다.

매핑된 모델 열
열 식별자 및 중첩 식별자의 쉼표로 구분된 목록입니다.

원본 데이터 쿼리
공급자 정의 형식의 원본 쿼리입니다.

설명

MINING MODEL 또는 MINING STRUCTURE를 지정하지 않으면 Analysis Services는 이름에 따라 개체 유형을 검색하고 올바른 개체를 처리합니다. 서버에 마이닝 구조와 이름이 같은 마이닝 모델이 포함되어 있으면 오류가 반환됩니다.

두 번째 구문 형식인 INSERT INTO*object>*<를 사용합니다. COLUMN_VALUES 모델을 학습하지 않고 모델 열에 직접 데이터를 삽입할 수 있습니다. 이 메서드는 계층 또는 정렬된 열이 포함된 데이터 세트를 사용할 때 유용한 간결하고 순서가 지정된 방식으로 모델에 열 데이터를 제공합니다.

마이닝 모델 또는 마이닝 구조와 함께 INSERT INTO를 사용하고 매핑된 모델 열> 및 <원본 데이터 쿼리> 인수를 해제<하는 경우 문은 이미 존재하는 바인딩을 사용하여 ProcessDefault처럼 동작합니다. 바인딩이 없으면 문이 오류를 반환합니다. ProcessDefault에 대한 자세한 내용은 처리 옵션 및 설정(Analysis Services)을 참조하세요. 다음 예에서는 구문을 보여 줍니다.

INSERT INTO [MINING MODEL] <model>

MINING MODEL을 지정하고 매핑된 열과 원본 데이터 쿼리를 제공하는 경우 모델 및 관련 구조가 처리됩니다.

다음 표에서는 개체의 상태에 따라 다양한 형식의 문 결과에 대한 설명을 제공합니다.

문	개체의 상태	Result
INSERT INTO MINING MODEL<model>	마이닝 구조가 처리됩니다.	마이닝 모델이 처리됩니다.
	마이닝 구조가 처리되지 않습니다.	마이닝 모델 및 마이닝 구조가 처리됩니다.
	마이닝 구조에는 추가 마이닝 모델이 포함됩니다.	프로세스가 실패합니다. 구조체 및 관련 마이닝 모델을 다시 처리해야 합니다.
INSERT INTO MINING STRUCTURE<structure>	마이닝 구조가 처리되거나 처리되지 않습니다.	마이닝 구조 및 관련 마이닝 모델이 처리됩니다.
원본 쿼리를 포함하는 INSERT INTO MINING MODEL<model> or 원본 쿼리를 포함하는 INSERT INTO MINING STRUCTURE<structure>	구조체 또는 모델에 이미 콘텐츠가 포함되어 있습니다.	프로세스가 실패합니다. 이 작업을 수행하기 전에 DELETE(DMX)를 사용하여 개체를 지워야 합니다.

매핑된 모델 열

매핑된 <모델 열> 요소를 사용하여 데이터 원본의 열을 마이닝 모델의 열에 매핑할 수 있습니다. <매핑된 모델 열 요소의> 형식은 다음과 같습니다.

<column identifier> | SKIP | <table identifier> (<column identifier> | SKIP), ...

SKIP을 사용하면 원본 쿼리에 존재해야 하지만 마이닝 모델에 존재하지 않는 특정 열을 제외할 수 있습니다. SKIP은 입력 행 집합에 포함된 열을 제어하지 못하는 경우 유용합니다. 고유한 OPENQUERY를 작성하는 경우 SKIP을 사용하는 대신 SELECT 열 목록에서 열을 생략하는 것이 좋습니다.

SKIP은 조인을 수행하기 위해 입력 행 집합의 열이 필요하지만 마이닝 구조에서 열이 사용되지 않는 경우에도 유용합니다. 이에 대한 일반적인 예는 마이닝 구조 및 중첩 테이블이 포함된 마이닝 모델입니다. 이 구조체의 입력 행 집합에는 SHAPE 절을 사용하여 계층적 행 집합을 만드는 데 사용되는 외래 키 열이 있지만 외래 키 열은 모델에서 거의 사용되지 않습니다.

SKIP 구문을 사용하려면 해당 마이닝 구조 열이 없는 입력 행 집합의 개별 열 위치에 SKIP을 삽입해야 합니다. 예를 들어 아래 중첩 테이블 예에서는 OrderNumber가 RELATE 절에서 조인을 지정하는 데 사용될 수 있도록 APPEND 절에서 OrderNumber를 선택해야 합니다. 그러나 마이닝 구조의 중첩 테이블에 OrderNumber 데이터를 삽입하기를 원치 않습니다. 따라서 이 예제에서는 INSERT INTO 인수에서 OrderNumber 대신 SKIP 키워드를 사용합니다.

원본 데이터 쿼리

<원본 데이터 쿼리> 요소는 다음 데이터 원본 형식을 포함할 수 있습니다.

OPENQUERY
OPENROWSET
모양
행 집합을 반환하는 Analysis Services 쿼리

데이터 원본 형식에 대한 자세한 내용은 원본 데이터 쿼리>를 참조<하세요.

기본 예제

다음 예제에서는 OPENQUERY를 사용하여 데이터베이스의 대상 메일링 데이터를 기반으로 Naive Bayes 모델을 학습시킵 AdventureWorksDW2022 니다.

INSERT INTO NBSample (CustomerKey, Gender, [Number Cars Owned],  
    [Bike Buyer])  
OPENQUERY([AdventureWorksDW2022],'Select CustomerKey, Gender, [NumberCarsOwned], [BikeBuyer]   
FROM [vTargetMail]')

중첩 테이블의 예

다음 예제에서는 SHAPE를 사용하여 중첩 테이블을 포함하는 연결 마이닝 모델을 학습시킵니다. 주먹 줄에는 SHAPE_APPEND 문에 필요하지만 마이닝 모델에서는 사용되지 않는 OrderNumber 대신 SKIP이 포함됩니다.

INSERT INTO MyAssociationModel  
    ([OrderNumber],[Models] (SKIP, [Model])  
    )  
SHAPE {  
    OPENQUERY([AdventureWorksDW2022],'SELECT OrderNumber  
    FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')  
} APPEND (  
    {OPENQUERY([AdventureWorksDW2022],'SELECT OrderNumber, model FROM   
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')}  
  RELATE OrderNumber to OrderNumber)   
AS [Models]

참고 항목

DMX(데이터 마이닝 확장) 데이터 정의 문
DMX(데이터 마이닝 확장) 데이터 조작 문
DMX(Data Mining Extensions) 문 참조