Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Şunlar için geçerlidir:
SQL Server 2019 ve önceki Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Önemli
Veri madenciliği SQL Server 2017 Analysis Services'da kullanım dışı bırakıldı ve artık SQL Server 2022 Analysis Services'da sonlandırıldı. Kullanım dışı bırakılan ve kullanımdan kaldırılan özellikler için belgeler güncelleştirilmez. Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Analysis Services eski sürüm uyumluluğu.
SQL Server Data Mining, çözümleri yedekleme, geri yükleme ve geçirme için SQL Server Analysis Services'da sağlanan işlevlere ek olarak, Veri Madenciliği Uzantıları'nı (DMX) kullanarak farklı sunucular arasında veri madenciliği yapılarını ve modellerini hızla aktarma olanağı sağlar.
Veri madenciliği çözümünüz çok boyutlu veritabanı yerine ilişkisel veriler kullanıyorsa, EXPORT ve IMPORT kullanarak modelleri aktarmak, veritabanı geri yükleme veya çözümün tamamını dağıtma işleminden çok daha hızlı ve kolaydır.
Bu bölümde, DMX deyimlerini kullanarak veri madenciliği yapılarını ve modellerini aktarmaya yönelik bir genel bakış sağlanır. Söz dizimi ayrıntıları ve örnekleri için bkz. EXPORT (DMX) ve IMPORT (DMX).
Uyarı
Microsoft SQL Server Analysis Services veritabanındaki nesneleri dışarı veya içeri aktarmak için veritabanı veya sunucu yöneticisi olmanız gerekir.
Veri madenciliği yapılarını dışarı aktarma
Bir madencilik yapısını dışarı aktardığınızda EXPORT deyimi tüm ilişkili modelleri otomatik olarak dışarı aktarır. Hangi nesnelerin dışarı aktarılacağını denetlemek için her nesneyi ada göre belirtmeniz gerekir.
Madencilik yapısı işlenirse ve sonuçlar önbelleğe alınırsa ve bu varsayılan davranıştır, dışarı aktarılan madencilik yapısı tanımı, yapının temel aldığı verilerin özetini içerir. Bu özeti kaldırmak için, İşlem Yapısını Temizle işlemini gerçekleştirerek araştırma yapısıyla ilişkili önbelleği temizlemeniz gerekir. Daha fazla bilgi için bkz . Madencilik Yapısını İşleme.
Veri madenciliği modellerini dışarı aktarma
Veri kaynağını ve veri kaynağı görünüm tanımını, araştırma modeli ve yapısını dışarı aktarmak için WITH DEPENDENCIES anahtar sözcüğünü kullanın.
Bir madencilik modelini bağımlılıklarını dışarı aktarmadan dışarı aktardığınızda, EXPORT deyimi madencilik modelinin tanımını ve madencilik yapısını dışarı aktarır, ancak veri kaynaklarının tanımını dışarı aktarmaz. Bu nedenle, modeli içeri aktardıktan hemen sonra modele göz atabilirsiniz, ancak hedef sunucuda araştırma modelini yeniden işlemek veya temel alınan veriler üzerinde sorgu çalıştırmak için hedef sunucuda karşılık gelen bir veri kaynağı oluşturmanız gerekir.
Veri madenciliği yapılarını ve modellerini içeri aktarma
Bir veri madenciliği nesnesini içeri aktardığınızda, nesne IMPORT deyimini yürüttüğünüz sırada bağlı olduğunuz sunucuya ve veritabanına içeri aktarılır. İçeri aktarma dosyası sunucuda mevcut olmayan bir veritabanı içeriyorsa, veritabanı oluşturulur.
Geri Yükle komutunu kullanarak bir madencilik yapısını veya madencilik modelini de içeri aktarabilirsiniz. Modelleriniz veya yapılarınız, dışa aktarıldıkları veritabanıyla aynı ada sahip bir veritabanına geri yüklenir. Daha fazla bilgi için bkz . Geri yükleme seçenekleri.
Açıklamalar
Aynı ada sahip bir model veya yapının zaten bulunduğu bir sunucuya model ya da yapı içe aktaramazsınız. Dışarı aktarma dosyasındaki bir veri madenciliği nesnesini de yeniden adlandıramazsınız. Adlandırma çakışmalarını önlemek için, tanımı dışarı aktarmadan önce hedef sunucudaki özgün veri madenciliği nesnesini silin veya veri madenciliği nesnesini yeniden adlandırın.