Поделиться через

  • Статья

SELECT (расширения интеллектуального анализа данных)

Инструкция SELECT расширений интеллектуального анализа данных используется для следующих задач интеллектуального анализа данных.

  • Просмотр содержимого существующей модели интеллектуального анализа данных.

  • Создание прогнозов по существующей модели интеллектуального анализа данных.

  • Создание копии существующей модели интеллектуального анализа данных.

  • Просмотр структуры интеллектуального анализа данных.

Несмотря на сложность полного синтаксиса этой инструкции, главные предложения, используемые для обзора модели, и базовую структуру модели можно свести к виду:

SELECT [FLATTENED] [TOP <n>] <select list>
FROM <model/structure>[.aspect]
[WHERE <condition expression>]
[ORDER BY <expression>[DESC|ASC]]

FLATTENED

Некоторые клиенты интеллектуального анализа данных не принимают результирующие наборы от поставщика в иерархическом формате. У таких клиентов может отсутствовать возможность обработки иерархии, или же они могут хранить результаты в одной денормализованной таблице. Чтобы преобразовать данные из вложенных таблиц в плоские, необходимо запросить преобразование результатов запроса.

Для преобразования результатов запроса в плоскую форму используется синтаксис SELECT с параметром FLATTENED, как показано в следующем примере:

SELECT FLATTENED <select list> FROM ...

TOP &lt;n&gt; и ORDER BY

Результаты запроса можно упорядочить с помощью выражения, а затем вернуть подмножество результатов с помощью комбинации предложений ORDER BY и TOP. Это может быть полезно в сценариях вроде целевых рассылок, где результаты нужно отправлять только наиболее вероятным получателям. Для этого можно упорядочить результаты прогнозирующего запроса целевой рассылки по вероятности, а затем вернуть только верхние <n> результаты.

Список выбора

В <select list> могут входить ссылки на скалярные столбцы, прогнозирующие функции и выражения. Доступные параметры зависят от алгоритма и следующих вопросов:

  • запрос выполняется к структуре интеллектуального анализа данных или к модели интеллектуального анализа данных;

  • запрос выполняется к содержимому или к вариантам;

  • источник данных является реляционной таблицей или кубом;

  • делается ли прогнозирование.

Во многих случаях можно использовать псевдонимы или создать простые выражения на основе элементов списка выбора. Например, в следующем примере демонстрируется простое выражение на основе столбцов модели:

SELECT [CustomerID], [Last Name] + ', ' + [FirstName] AS FullName
FROM <model>.CASES

В следующем примере для столбца, содержащего результаты прогнозирующей функции, создается псевдоним:

SELECT Predict([Column1], 'Value') as Column1Prediction
FROM MyModel
JOIN <source data query>

WHERE

Число возвращаемых запросом сущностей можно ограничить с помощью предложения WHERE. Предложение WHERE указывает, что ссылки на столбцы в выражении WHERE должны иметь ту же семантику, что и ссылки на столбцы в <select list> инструкции SELECT, и могут возвращать только логические выражения. Синтаксис предложения WHERE следующий:

WHERE < condition expression >

Список выбора и предложение WHERE инструкции SELECT должны соответствовать следующим правилам.

  • Список выбора должен содержать выражение, не возвращающее логический результат. Выражение можно изменять, но результаты его не должны быть логическими.

  • Предложение WHERE должно содержать выражение, возвращающее логический результат. Предложение можно изменять, но результат его должен быть логическим.

Прогнозы

Существуют два типа синтаксиса, используемого для создания прогнозов:

Первый тип предсказания позволяет создавать составные прогнозы в реальном времени или в пакетном режиме.

При втором типе прогноза создается пустое прогнозируемое соединение по прогнозируемому столбцу модели интеллектуального анализа данных и возвращается наиболее вероятное состояние столбца. Результаты этого запроса полностью основаны на содержимом модели интеллектуального анализа данных.

В исходный запрос инструкции SELECT FROM PREDICTION JOIN можно вставить инструкцию SELECT, используя следующий синтаксис:

SELECT FROM PREDICTION JOIN (<SELECT statement>) AS t, WHERE <SELECT statement>

Дополнительные сведения о создании запросов прогнозов см. в разделе Прогнозирующие запросы (расширения интеллектуального анализа данных).

Синтаксис предложений

В виду сложности обзора с помощью инструкции SELECT для подробного описания элементов синтаксиса и аргументов используются предложения. Дополнительные сведения о каждом из предложений см. в следующих разделах:

SELECT DISTINCT FROM <модель > (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель>.CONTENT (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель>.CASES (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель>.SAMPLE_CASES (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель>.DIMENSION_CONTENT (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель> PREDICTION JOIN (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель> (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <структура>.CASES