Перемещение объектов интеллектуального анализа данных

Наиболее распространенными сценариями перемещения объектов интеллектуального анализа данных являются развертывание модели из тестовой или аналитической среды в рабочую среду или совместное использование моделей с другими пользователями.

В этом разделе описывается, как использовать средства и языки сценариев, предоставляемые службами Analysis Services, для перемещения объектов интеллектуального анализа данных.

Перемещение объектов интеллектуального анализа данных между базами данных или серверами

Объекты интеллектуального анализа данных можно перемещать между базами данных Analysis Services или между экземплярами служб Analysis Services следующими методами:

• Повторное развертывание решения в другой базе данных.

• Скриптирование отдельных объектов.

• Резервное копирование и восстановление копии базы данных.

• Экспорт и импорт структур и моделей.

В следующем разделе подробно описаны эти параметры.

Развертывание

Для развертывания решения на другом сервере или базе данных требуется, чтобы у вас был файл решения, созданный с помощью SQL Server Data Tools (SSDT).

Дополнительные сведения о развертывании решений служб Analysis Services см. в статье "Развертывание проектов служб Analysis Services (SSDT)".

Скриптинг

Службы Analysis Services предоставляют несколько языков, которые можно использовать для сценариев объектов.

• XMLA: можно выполнять скрипты с помощью XMLA, щелкнув правой кнопкой мыши объекты в SQL Server Management Studio. Чтобы выполнить скрипт, откройте его в окне запроса XMLA на целевом сервере.

• DMX. Вы можете создавать скрипты с помощью шаблонов или одного из построителей запросов, предоставляемых в SQL Server Data Tools и SQL Server Management Studio.

Обратите внимание, что существуют различия в задачах, которые можно выполнять с каждым языком сценариев:

• Свойства, такие как описание объекта и привязки данных, могут быть созданы или изменены с помощью языков DDL служб Analysis Services, а не с помощью dmX.

• Только DMX поддерживает импорт и экспорт объектов анализа данных.

• Только DMX поддерживает создание определений PMML или импорт определений моделей из PMML.

• Только DMX поддерживает обучение модели с данными приложения. Кроме того, инструкция DMX INSERT INTO поддерживает обучение модели без предоставления значений для ключевого столбца.

Дополнительные сведения см. в статье "Разработка с помощью языка сценариев служб Analysis Services" (ASSL).

Резервное копирование и восстановление

Резервное копирование и восстановление всей базы данных Analysis Services — это метод выбора, если решение интеллектуального анализа данных использует объекты OLAP. SQL Server 2014 предоставляет функции резервного копирования и восстановления, которые упрощают резервное копирование баз данных.

Дополнительные сведения о резервном копировании см. в статье "Резервное копирование и восстановление баз данных служб Analysis Services".

Экспорт и импорт

Экспорт и повторный импорт моделей интеллектуального анализа данных и структур с помощью инструкций DMX — самый простой способ перемещения или резервного копирования отдельных реляционных объектов интеллектуального анализа данных. Дополнительные сведения о синтаксисе DMX для этих операций см. в следующих разделах:

• EXPORT (DMX)

• IMPORT (DMX)

Если указать параметр INCLUDE DEPENDENCIES, службы Analysis Services также экспортируют определение всех необходимых представлений источников данных, а при импорте модели или структуры повторно создадут представление источника данных на целевом сервере. После завершения импорта модели убедитесь, что для объекта установлены необходимые разрешения на анализ данных.

Замечание

Невозможно экспортировать и импортировать модели OLAP с помощью dmX. Если модель интеллектуального анализа данных основана на кубе OLAP, необходимо использовать функциональные возможности, предоставляемые службами Analysis Services, для резервного копирования и восстановления всей базы данных либо повторного развертывания куба и моделей.

См. также

Управление решениями и объектами интеллектуального анализа данных