Zapytania wyszukiwania danych

Dotyczy: SQL Server 2019 i starsze usługi Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Ważne

Funkcja wyszukiwania danych została uznana za przestarzałą w usługach SQL Server 2017 Analysis Services i została zakończona w usługach SQL Server 2022 Analysis Services. Dokumentacja nie jest aktualizowana dla przestarzałych i wycofanych funkcji. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz zgodność z poprzednimi wersjami usług Analysis Services.

Zapytania wyszukiwania danych są przydatne w wielu celach. Masz następujące możliwości:

• Zastosuj model do nowych danych, aby wykonać pojedyncze lub wiele przewidywań. Możesz podać wartości wejściowe jako parametry lub w partii.

• Pobierz podsumowanie statystyczne danych używanych do trenowania.

• Wyodrębnij wzorce i reguły lub wygeneruj profil typowego przypadku reprezentującego wzorzec w modelu.

• Wyodrębnianie formuł regresji i innych obliczeń, które wyjaśniają wzorce.

• Pobierz przypadki, które pasują do określonego wzorca.

• Pobierz szczegółowe informacje o poszczególnych przypadkach używanych w modelu, w tym danych, które nie są używane w analizie.

• Ponowne trenowanie modelu przez dodanie nowych danych lub przeprowadzenie prognozowania krzyżowego.

Ta sekcja zawiera omówienie informacji potrzebnych do rozpoczęcia pracy z zapytaniami wyszukiwania danych. Opisuje on typy zapytań, które można tworzyć względem obiektów wyszukiwania danych, wprowadza narzędzia zapytań i języki zapytań oraz udostępnia linki do przykładów zapytań, które można tworzyć względem modeli utworzonych przy użyciu algorytmów dostępnych w funkcji wyszukiwania danych programu SQL Server.

Omówienie zapytań dotyczących wyszukiwania danych

Narzędzia zapytań i interfejsy

Zapytania dotyczące różnych typów modeli

Wymagania

Omówienie zapytań dotyczących wyszukiwania danych

Funkcja wyszukiwania danych usług SQL Server Analysis Services obsługuje następujące typy zapytań:

• Zapytania przewidywania (wyszukiwania danych)

  Zapytania, które tworzą wnioskowanie na podstawie wzorców w modelu i z danych wejściowych.

• Zapytania dotyczące zawartości (wyszukiwania danych)

  Zapytania zwracające metadane, statystyki i inne informacje o samym modelu.

• Zapytania przeglądania szczegółowego (wyszukiwania danych)

  Zapytania, które mogą pobierać podstawowe dane przypadku dla modelu, a nawet dane ze struktury, która nie została użyta w modelu.

• Zapytania definicji danych (wyszukiwanie danych)

  Zapytania, które nie zwracają informacji z modelu, ale raczej służą do tworzenia modeli i struktur lub aktualizowania danych w modelu lub strukturze.

Przed utworzeniem zapytań zalecamy zapoznanie się z różnicami między modelami utworzonymi przy użyciu poszczególnych algorytmów wyszukiwania danych udostępnianych przez program SQL Server.

• Przeglądaj i eksploruj każdy typ modelu przy użyciu niestandardowych widoków eksploracji danych, które są dostępne dla każdego typu algorytmu. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zadania i poradniki przeglądarki modeli analitycznych.

• Przejrzyj zawartość modelu dla każdego typu modelu, korzystając z podglądu ogólnego drzewa zawartości firmy Microsoft. Aby zinterpretować te informacje, zapoznaj się z tematem Mining Model Content (Analysis Services — Data Mining).

Narzędzia zapytań i interfejsy

Zapytania wyszukiwania danych można kompilować interaktywnie przy użyciu jednego z narzędzi zapytań udostępnianych przez program SQL Server. Graficzny konstruktor zapytań przewidywania jest dostarczany zarówno w narzędziach SQL Server Data Tools, jak i w programie SQL Server Management Studio. Jeśli wcześniej nie użyto narzędzia Prediction Query Builder, zalecamy wykonanie kroków opisanych w samouczku podstawowego wyszukiwania danych , aby zapoznać się z interfejsem. Aby uzyskać szybki przegląd kroków, zobacz Tworzenie zapytania przy użyciu Tworzenie zapytania przewidywania przy użyciu Kreatora Zapytania Przewidywania.

Konstruktor zapytań przewidywania jest przydatny do uruchamiania zapytań, które można dostosować później. Możesz łatwo dodać źródła danych i mapować je na kolumny, a następnie przełączyć się do widoku DMX i dostosować zapytanie, dodając klauzulę WHERE lub inne funkcje.

Gdy znasz modele wyszukiwania danych i sposób tworzenia zapytań, możesz również pisać zapytania bezpośrednio przy użyciu rozszerzeń wyszukiwania danych (DMX). DMX to język zapytań podobny do języka Transact-SQL, którego można używać z wielu różnych klientów. DMX to narzędzie do tworzenia niestandardowych przewidywań i złożonych zapytań. Aby zapoznać się z wprowadzeniem do dmX, zobacz Tworzenie i wykonywanie zapytań dotyczących modeli wyszukiwania danych za pomocą narzędzia DMX: Tutorials (Analysis Services — Data Mining).

Edytory DMX są dostępne zarówno w narzędziach SQL Server Data Tools, jak i w programie SQL Server Management Studio. Możesz również użyć konstruktora zapytań przewidywania, aby uruchomić zapytania, a następnie zmienić widok na edytor tekstów i skopiować instrukcję DMX do innego klienta. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Narzędzia do zapytań dla eksploracji danych.

Instrukcje DMX można tworzyć programowo i wysyłać je z klienta do serwera usług SQL Server Analysis Services przy użyciu AMO lub XMLA. Jednak DMX to język, którego trzeba użyć do tworzenia zapytań względem modelu eksploracji danych.

Możesz również wykonywać zapytania dotyczące metadanych, statystyk i zawartości modelu przy użyciu dynamicznych widoków zarządzania (DMV), które są oparte na zestawach wierszy schematu wyszukiwania danych. Te DMVs (dynamiczne widoki zarządzania) ułatwiają pobieranie informacji o modelu poprzez użycie instrukcji SELECT; jednakże nie można tworzyć prognoz. Aby uzyskać więcej informacji na temat widoków DMV obsługiwanych przez usługi SQL Server Analysis Services, zobacz Monitorowanie usług Analysis Services przy użyciu dynamicznych widoków zarządzania (DMV).

Na koniec możesz utworzyć zapytania wyszukiwania danych do użycia w pakietach usług Integration Services przy użyciu zadania zapytania wyszukiwania danych lub przekształcenia zapytania wyszukiwania danych. Zadanie przepływu sterowania obsługuje wiele typów zapytań DMX, natomiast transformacja przepływu danych obsługuje tylko zapytania, które działają z danymi w przepływie danych, co oznacza, że zapytania korzystające ze składni PREDICTION JOIN.

Zapytania dotyczące różnych typów modeli

Algorytm używany podczas tworzenia modelu znacznie wpływa na typ informacji, które można uzyskać z zapytania wyszukiwania danych. Przyczyną różnic jest to, że każdy algorytm przetwarza dane w inny sposób i przechowuje różne rodzaje wzorców. Na przykład niektóre algorytmy tworzą klastry; inne tworzą drzewa. W związku z tym może być konieczne użycie wyspecjalizowanych funkcji przewidywania i zapytań w zależności od typu modelu, z którym pracujesz.

Poniższa lista zawiera podsumowanie funkcji, których można używać w zapytaniach:

• Ogólne funkcje przewidywania: Funkcja Predict jest polimorficzne, co oznacza, że działa ze wszystkimi typami modelu. Ta funkcja automatycznie wykryje typ modelu, z którym pracujesz, i wyświetli monit o dodatkowe parametry. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Przewidywanie (DMX).

  Ostrzeżenie

  Nie wszystkie modele są używane do przewidywania. Można na przykład utworzyć model klastrowania, który nie ma przewidywalnego atrybutu. Jednak nawet jeśli model nie ma przewidywalnego atrybutu, można utworzyć zapytania przewidywania zwracające inne typy przydatnych informacji z modelu.

• Niestandardowe funkcje przewidywania: Każdy typ modelu udostępnia zestaw funkcji przewidywania przeznaczonych do pracy z wzorcami utworzonymi przez ten algorytm.

  Na przykład funkcja Lag jest udostępniana dla modeli szeregów czasowych, aby umożliwić wyświetlanie danych historycznych używanych dla modelu. W przypadku modeli klastrowania funkcje, takie jak ClusterDistance , są bardziej znaczące.

  Aby uzyskać więcej informacji na temat funkcji obsługiwanych dla każdego typu modelu, zobacz następujące linki:

  • Przykłady zapytań modelu skojarzeń

  • Przykłady zapytań modelu klastrowania

  • Przykłady zapytań dotyczących modelu drzew decyzyjnych

  • Przykłady zapytań modelu regresji liniowej

  • Przykłady zapytań modelu regresji logistycznej

  • Algorytm Bayesa firmy Microsoft

  • Przykłady zapytań modelu sieci neuronowej

  • Przykłady zapytań modelu klastrowania sekwencji

  • Przykłady zapytań modelu szeregów czasowych

  Możesz również wywołać funkcje VBA lub utworzyć własne funkcje. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Funkcje (DMX).

• Ogólne statystyki: Istnieje wiele funkcji, które mogą być używane z niemal dowolnym typem modelu, które zwracają standardowy zestaw statystyk opisowych, takich jak odchylenie standardowe.

  Na przykład funkcja PredictHistogram zwraca tabelę zawierającą wszystkie stany określonej kolumny.

  Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Ogólne funkcje przewidywania (DMX).

• Statystyki niestandardowe: Dodatkowe funkcje pomocnicze są udostępniane dla każdego typu modelu w celu wygenerowania statystyk istotnych dla określonego zadania analitycznego.

  Na przykład podczas pracy z modelem klastrowania możesz użyć funkcji PredictCaseLikelihood, aby zwrócić współczynnik prawdopodobieństwa skojarzony z określonym przypadkiem i klastrem. Jeśli jednak utworzono model regresji liniowej, bardziej interesuje Cię pobieranie współczynnika i przechwytywania, co można zrobić za pomocą zapytania zawartości.

• Funkcje zawartości modelu:Zawartość wszystkich modeli jest reprezentowana w standardowym formacie, który umożliwia pobieranie informacji za pomocą prostego zapytania. Zapytania dotyczące zawartości modelu są tworzone przy użyciu narzędzia DMX. Możesz również uzyskać jakiś typ zawartości modelu przy użyciu zestawów wierszy schematu wyszukiwania danych.

  W zawartości modelu znaczenie każdego wiersza lub węzła tabeli zwracanej różni się w zależności od typu algorytmu użytego do utworzenia modelu, a także typu danych kolumny. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zapytania dotyczące zawartości (wyszukiwanie danych).

Requirements

Zanim będzie można utworzyć zapytanie względem modelu, model wyszukiwania danych musi zostać przetworzony. Przetwarzanie obiektów usług SQL Server Analysis Services wymaga specjalnych uprawnień. Aby uzyskać więcej informacji na temat przetwarzania modeli eksploracji danych, zobacz Wymagania dotyczące przetwarzania i zagadnienia (eksploracja danych).

Wykonywanie zapytań względem modelu wyszukiwania danych wymaga różnych poziomów uprawnień, w zależności od typu uruchomionego zapytania. Na przykład, szczegółowe przechodzenie do danych przypadków lub struktury zwykle wymaga dodatkowych uprawnień, które można ustawić na obiekcie struktury danych eksploracyjnej lub obiekcie modelu eksploracyjnego.

Jeśli jednak zapytanie korzysta z danych zewnętrznych i zawiera instrukcje, takie jak OPENROWSET lub OPENQUERY, baza danych, której wykonujesz zapytanie, musi włączyć te instrukcje i musisz mieć uprawnienia do bazowych obiektów bazy danych.

Aby uzyskać więcej informacji na temat kontekstów zabezpieczeń wymaganych do uruchamiania zapytań wyszukiwania danych, zobacz Omówienie zabezpieczeń (wyszukiwanie danych)

W tej Sekcji

Tematy w tej sekcji zawierają bardziej szczegółowe omówienie każdego typu zapytania eksploracji danych oraz linki do szczegółowych przykładów tworzenia zapytań dotyczących modeli eksploracji danych.

Zapytania przewidywania (wyszukiwania danych)

Zapytania dotyczące zawartości (wyszukiwania danych)

Zapytania przeglądania szczegółowego (wyszukiwania danych)

Zapytania definicji danych (wyszukiwanie danych)

Narzędzia zapytań do wyszukiwania danych

Powiązane zadania

Skorzystaj z tych linków, aby dowiedzieć się, jak tworzyć zapytania wyszukiwania danych i pracować z tymi zapytaniami.

Tasks	Links
Wyświetlanie samouczków i przewodników dotyczących zapytań wyszukiwania danych	Lekcja 6. Tworzenie przewidywań i praca z nimi (samouczek dotyczący podstawowego wyszukiwania danych) Samouczek DMX dotyczący przewidywania szeregów czasowych
Korzystanie z narzędzi do wyszukiwania danych w programie SQL Server Management Studio i narzędziach SQL Server Data Tools	Tworzenie zapytania DMX w programie SQL Server Management Studio Tworzenie zapytania przewidywania przy użyciu konstruktora zapytań przewidywania Stosowanie funkcji przewidywania do modelu Ręczne edytowanie zapytania przewidywania
Praca z danymi zewnętrznymi używanymi w zapytaniach przewidywania	Wybierz i mapuj dane wejściowe dla zapytania predykcyjnego Wybieranie i mapowanie danych wejściowych do zapytania predykcyjnego
Praca z wynikami zapytań	Wyświetlanie i zapisywanie wyników zapytania przewidywania
Używanie szablonów zapytań DMX i XMLA dostępnych w programie Management Studio	Tworzenie pojedynczego zapytania przewidywania na podstawie szablonu Tworzenie zapytania wyszukiwania danych przy użyciu xmla Korzystanie z szablonów usług Analysis Services w programie SQL Server Management Studio
Dowiedz się więcej o zapytaniach dotyczących zawartości i zobacz przykłady	Tworzenie zapytania dotyczącego zawartości w modelu eksploracyjnym Zapytania o parametry używane do tworzenia modelu wydobywczego Zapytania dotyczące zawartości (wyszukiwania danych)
Ustawianie opcji zapytania i rozwiązywanie problemów z uprawnieniami zapytań	Zmienianie wartości limitu czasu dla zapytań wyszukiwania danych
Korzystanie ze składników wyszukiwania danych w usługach Integration Services	Zadanie zapytania wyszukiwania danych Przekształcanie zapytań wyszukiwania danych

Zobacz też

Algorytmy wyszukiwania danych (Analysis Services — eksploracja danych)
Zawartość modelu wyszukiwania (Analysis Services — eksploracja danych)