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

Возвращает набор строк схемы модели интеллектуального анализа данных для определенной модели интеллектуального анализа данных.

Синтаксис

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

Аргументы

• n
  Необязательно. Целое число, указывающее количество возвращаемых строк.

• expression list
  Список столбцов с разделителем-запятой, полученных от набора строк схемы Content.

• model
  Идентификатор модели.

• condition expression
  (необязательный аргумент) Условие ограничения значений, возвращаемых из списка столбцов.

• expression
  Необязательно. Выражение, возвращающее скалярное значение.

Замечания

Инструкция SELECT FROM <model>.CONTENT возвращает свое содержимое для каждого конкретного алгоритма. Например, можно использовать описания всех правил модели правил взаимосвязей в пользовательском приложении. Можно использовать инструкцию SELECT FROM <model>.CONTENT для возврата значений в столбце NODE_RULE модели.

В следующей таблице перечислены столбцы, включенные в содержимое модели интеллектуального анализа данных.

Примечание

Для правильного представления содержимого алгоритмы могут интерпретировать столбцы по-разному. Описание содержимого модели интеллектуального анализа данных для каждого алгоритма, а также рекомендации относительно методов интерпретации и запросов содержимого модели интеллектуального анализа данных для каждого типа модели см. в разделе Содержимое модели интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

столбец набора строк CONTENT	Описание
MODEL_CATALOG	Имя каталога. Имеет значение NULL, если поставщик не поддерживает каталоги.
MODEL_SCHEMA	Свободное имя схемы. Имеет значение NULL, если поставщик не поддерживает схемы.
MODEL_NAME	Имя модели. Этот столбец не может содержать значение NULL.
ATTRIBUTE_NAME	Имя атрибута, соответствующего этому узлу.
NODE_NAME	Имя узла.
NODE_UNIQUE_NAME	Уникальное имя узла внутри модели.
NODE_TYPE	Целое число, представляющее тип узла. .
NODE_GUID	Идентификатор GUID узла. Имеет значение NULL, если идентификатор GUID отсутствует.
NODE_CAPTION	Метка или заголовок, связанный с узлом. В основном используется в целях отображения. Если заголовка не существует, возвращается значение NODE_NAME.
CHILDREN_CARDINALITY	Количество имеющихся у узла потомков.
PARENT_UNIQUE_NAME	Уникальное имя родителя узла.
NODE_DESCRIPTION	Описание узла.
NODE_RULE	XML-фрагмент, представляющий внедренное в узел правило. Формат XML-строки основывается на стандарте PMML.
MARGINAL_RULE	XML-фрагмент, описывающий маршрут от родителя к узлу.
NODE_PROBABILITY	Вероятность маршрута, который завершается в узле.
MARGINAL_PROBABILITY	Вероятность доступа к узлу от родительского узла.
NODE_DISTRIBUTION	Таблица, которая содержит статистические данные, описывающие распределение значений в узле.
NODE_SUPPORT	Количество вариантов, поддерживающих этот узел.

Примеры

Следующий фрагмент кода возвращает идентификатор родительского узла для модели деревьев принятия решений, которая была добавлена к структуре интеллектуального анализа данных «Целевая рассылка».

SELECT MODEL_NAME, NODE_NAME FROM [TM Decision Tree].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 1

Ожидаемые результаты:

MODEL_NAME	NODE_NAME
TM_DecisionTree	0

В следующем запросе для возврата непосредственных потомков узла, который был возвращен в предыдущем запросе, используется функция IsDescendant.

Примечание
Поскольку значение NODE_NAME представляет собой строку, использовать инструкцию подзапроса выборки, возвращающего идентификатор NODE_ID, в качестве аргумента функции IsDescendant нельзя.

SELECT NODE_NAME, NODETYPE, NODE_CAPTION 
FROM [TM Decision Tree].CONTENT
WHERE ISDESCENDANT('0')

Ожидаемый результат.

Поскольку эта модель является моделью деревьев принятия решений, в число потомков родительского узла модели входят узел граничной статистики, узел, представляющий прогнозируемый атрибут, а также несколько узлов, содержащих входные атрибуты и значения. Дополнительные сведения см. в разделе Содержимое моделей интеллектуального анализа данных для моделей дерева принятия решений (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Использование ключевого слова FLATTENED

Содержимое модели интеллектуального анализа данных часто включает в себя интересные сведения о модели в столбцах вложенных таблиц. Ключевое слово FLATTENED дает возможность получать данные из столбцов вложенных таблиц, не прибегая к помощи поставщика, который поддерживает иерархические наборы строк.

Следующий запрос возвращает один узел — узел граничной статистики (NODE_TYPE = 26) — из модели упрощенного алгоритма Байеса. Однако этот узел содержит вложенную таблицу в столбце NODE_DISTRIBUTION. В результате столбец вложенной таблицы уплощается и для каждой строки вложенной таблицы возвращается строка. Значение скалярного столбца MODEL_NAME повторяется для каждой строки вложенной таблицы.

Кроме того, обратите внимание, что если указывается только имя столбца вложенной таблицы, то для каждого столбца вложенной таблицы возвращается новый столбец. По умолчанию имя вложенной таблицы используется в качестве префикса для имени столбца вложенной таблицы.

SELECT FLATTENED MODEL_NAME, NODE_DISTRIBUTION
FROM [TM_NaiveBayes].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 26

Образец результатов:

MODEL_NAME	NODE_DISTRIBUTION.ATTRIBUTE_NAME	NODE_DISTRIBUTION.ATTRIBUTE_VALUE	NODE_DISTRIBUTION.SUPPORT	NODE_DISTRIBUTION.PROBABILITY	NODE_DISTRIBUTION.VARIANCE	NODE_DISTRIBUTION.VALUETYPE
TM_NaiveBayes	Покупатель велосипеда	Missing	0	0	0	1
TM_NaiveBayes	Покупатель велосипеда	0	6556	0.506685215240745	0
TM_NaiveBayes	Покупатель велосипеда	1	6383	0.493314784759255	0

В следующем примере показано, как с помощью инструкции подзапроса выборки возвратить лишь некоторые из столбцов вложенной таблицы. Можно упростить выходные данные, присвоив псевдоним вложенной таблице, как показано ниже.

SELECT MODEL_NAME, 
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE, [SUPPORT] AS t
FROM NODE_DISTRIBUTION) 
FROM TM_NaiveBayes.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 26

Образец результатов:

MODEL_NAME	t.ATTRIBUTE_NAME	t.ATTRIBUTE_VALUE	t.SUPPORT
TM_NaiveBayes	Покупатель велосипеда	Missing	0
TM_NaiveBayes	Покупатель велосипеда	0	6556
TM_NaiveBayes	Покупатель велосипеда	1	6383

См. также

Справочник

SELECT (расширения интеллектуального анализа данных)

Инструкции управления данными расширений интеллектуального анализа данных

Справка по инструкции расширений интеллектуального анализа данных