WSTAW DO (DMX)

Dotyczy: usług SQL Server Analysis Services

Przetwarza określony obiekt eksploracji danych. Więcej informacji o przetwarzaniu modeli górniczych i struktur górniczych można znaleźć w sekcji Wymagania i rozważania dotyczące przetwarzania (eksploracja danych).

Jeśli określona jest struktura wydobycia, oświadczenie przetwarza strukturę górniczą oraz wszystkie powiązane modele wydobycia. Jeśli określono model wydobycia, zdanie przetwarza tylko model wydobycia.

Składnia

  
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>  

Arguments

model
Identyfikator modelu.

struktura
Identyfikator struktury.

Mapowane kolumny modeli
Lista identyfikatorów kolumn i zagnieżdżonych identyfikatorów oddzielona przecinkami.

Zapytanie o dane źródłowe
Zapytanie źródłowe w formacie zdefiniowanym przez dostawcę.

Uwagi

Jeśli nie określisz MINING MODEL lub MINING STRUCTURE, Analysis Services wyszukuje typ obiektu na podstawie nazwy i przetwarza właściwy obiekt. Jeśli serwer zawiera strukturę wydobycia oraz model o tej samej nazwie, zwracany jest błąd.

Używając drugiej formy składniowej, INSERT INTO*<object>*. COLUMN_VALUES możesz wstawiać dane bezpośrednio do kolumn modelu bez trenowania modelu. Ta metoda dostarcza dane kolumnowe do modelu w zwięzły, uporządkowany sposób, co jest przydatne przy pracy z zbiorami danych zawierającymi hierarchie lub uporządkowane kolumny.

Jeśli użyjesz INSERT INTO z modelem wykopującym lub strukturą wydobywczą, pominąsz <kolumny> modelu mapowanych i <argumenty zapytania> danych źródłowych, instrukcja zachowuje się jak ProcessDefault, używając już istniejących bindingów. Jeśli powiązania nie istnieją, instrukcja zwraca błąd. Więcej informacji o ProcessDefault można znaleźć w sekcji Opcje przetwarzania i ustawienia (Usługi analityczne). Poniższy przykład przedstawia składnię:

INSERT INTO [MINING MODEL] <model>  

Jeśli określisz MINING MODEL i podasz odwzorowane kolumny oraz zapytanie o dane źródłowe, model i powiązana struktura są przetwarzane.

Poniższa tabela przedstawia opis wyniku różnych form zdania, w zależności od stanu obiektów.

Statement	Stan obiektów	Wynik
WSTAW DO MODELU GÓRNICZEGO*<model>*	Struktura górnicza jest przetwarzana.	Model górnictwa jest przetwarzany.
	Struktura górnicza jest nieprzetworzona.	Model górnictwa i struktura kopalnicza są przetwarzane.
	Struktura górnicza zawiera dodatkowe modele górnictwa.	Proces zawodzi. Musisz przetworzyć strukturę i powiązane modele kopalnicze.
WSTAW DO STRUKTURY GÓRNICZEJ*<struktura>*	Struktura górnicza jest przetwarzana lub nieprzetworzona.	Przetwarzana jest struktura górnicza oraz związane z nią modele górnicze.
INSERT INTO MINING MODEL*model>*,< który zawiera zapytanie źródłowe lub WSTAW DO STRUKTURY WYDOBYCIA*struktury>*,< która zawiera zapytanie źródłowe	Albo struktura, albo model już zawierają treść.	Proces zawodzi. Przed wykonaniem tej operacji musisz wyczyścić obiekty, używając DELETE (DMX).

Mapowane kolumny modelowe

Korzystając z elementu <mapowanych> kolumn modelu, możesz mapować kolumny ze źródła danych na kolumny w modelu wydobycia. Element <odwzorowanych> kolumn modelu ma następującą formę:

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

Używając SKIP, można wykluczyć niektóre kolumny, które muszą istnieć w zapytaniu źródłowym, ale nie istnieją w modelu wydobycia. SKIP jest przydatny, gdy nie masz kontroli nad kolumnami zawartymi w zestawie wierszy wejściowych. Jeśli piszesz własny OPENQUERY, lepszym rozwiązaniem jest pominięcie kolumny z listy kolumn SELECT zamiast używać SKIP.

SKIP jest również przydatny, gdy do wykonania łączenia potrzebna jest kolumna z zestawu wierszów, ale ta kolumna nie jest używana przez strukturę kopalnia. Typowym przykładem jest struktura górnicza i model górnictwa, które zawierają zagnieżdżoną tabelę. Zestaw wierszy wejściowy dla tej struktury będzie miał kolumnę klucza obcego, która służy do tworzenia hierarchicznego wiersza za pomocą klauzuli SHAPE, ale kolumna klucza obcego jest prawie nigdy nie używana w modelu.

Składnia SKIP wymaga, aby wstawić SKIP w miejscu poszczególnej kolumny w wierszu wejściowym, która nie ma odpowiadającej kolumny struktury kopalnia. Na przykład w przykładzie zagnieżdżonej tabeli poniżej, OrderNumber musi być wybrany w klauzuli APPEND, aby można było go użyć w klauzuli RELATE do określenia join; jednak nie chcesz wstawiać danych OrderNumber do zagnieżdżonej tabeli w strukturze wydobycia. Dlatego przykład używa słowa kluczowego SKIP zamiast OrderNumber w argumentze INSERT INTO.

Zapytanie o dane źródłowe

Element <zapytania> danych źródłowych może obejmować następujące typy źródeł danych:

• OPENQUERY

• OPENROWSET

• KSZTAŁT

• Dowolne zapytanie Analysis Services zwracające zestaw wierszy

Aby uzyskać więcej informacji o typach źródeł danych, zobacz <zapytanie> o dane źródłowe.

Przykład podstawowy

Poniższy przykład wykorzystuje OPENQUERY do wytrenowania modelu Naive Bayesa na podstawie danych docelowych w bazie AdventureWorksDW2025 danych.

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

Przykład zagnieżdżonej tabeli

Poniższy przykład wykorzystuje SHAPE do trenowania modelu eksploracji skojarzeń zawierającego zagnieżdżoną tabelę. Należy zauważyć, że linia pierwszego zawiera SKIP zamiast OrderNumber, który jest wymagany w instrukcji SHAPE_APPEND , ale nie jest używany w modelu wydobycia.

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]  

Zobacz też

Instrukcje definicji danych Data Mining Extensions (DMX)
Instrukcje manipulacji danymi Data Mining Extensions (DMX)
Odniesienie do rozszerzeń Data Mining Extensions (DMX)