INSERT INTO (DMX)

处理指定的数据挖掘对象。 有关处理挖掘模型和挖掘结构的详细信息,请参阅处理要求和注意事项(数据挖掘)

如果指定了挖掘结构,则该语句将处理挖掘结构及其关联的所有挖掘模型。 如果指定了挖掘模型,则该语句将只处理挖掘模型。

语法

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>

参数

  • model
    模型标识符。

  • structure
    结构标识符。

  • mapped model columns
    一组以逗号分隔的列标识符和嵌套标识符。

  • source data query
    采用提供程序所定义格式的源查询。

注释

如果不指定 MINING MODEL 或 MINING STRUCTURE,Analysis Services 将根据名称搜索对象类型,并处理符合条件的对象。 如果服务器包含同名的挖掘结构和挖掘模型,将返回错误。

通过使用第二种语法形式 INSERT INTO <object>.COLUMN_VALUES,可以将数据直接插入模型列中,而无需为模型定型。 该方法以一种简练、有序的方式向模型提供列数据,在处理包含层次结构或有序列的数据集时,该方法很有用。

如果将 INSERT INTO 用于挖掘模型或挖掘结构,并且不使用 <mapped model columns> 和 <source data query> 参数,则该语句的作用类似于 ProcessDefault,使用已经存在的绑定。 如果绑定不存在,则语句将返回错误。 有关 ProcessDefault 的详细信息,请参阅处理选项和设置 (Analysis Services)。 下例说明了该语法:

INSERT INTO [MINING MODEL] <model>

如果指定 MINING MODEL,并提供映射的列和源数据查询,则将处理模型及关联的结构。

下表说明了不同形式的语句在不同对象状态下返回的结果。

语句

对象状态

结果

INSERT INTO MINING MODEL <model>

处理挖掘结构。

处理挖掘模型。

   

未处理挖掘结构。

处理挖掘模型和挖掘结构。

   

挖掘结构包含其他挖掘模型。

进程失败。 必须重新处理结构和关联的挖掘模型。

INSERT INTO MINING STRUCTURE <structure>

处理或未处理挖掘结构。

处理挖掘结构和关联的挖掘模型。

包含源查询的 INSERT INTO MINING MODEL <model>

或者

包含源查询的 INSERT INTO MINING STRUCTURE <structure>

结构或模型已包含内容。

进程失败。 在执行此操作前,必须使用 DELETE (DMX) 清除对象。

映射的模型列

使用 <mapped model columns> 元素,可以将数据源中的列映射到挖掘模型中的列。 <mapped model columns> 元素的形式如下:

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

使用 SKIP,可以排除在源查询中存在,但挖掘模型中不存在的某些列。 如果您无法控制输入行集包含的列,则 SKIP 非常有用。 如果您正在编写您自己的 OPENQUERY,更好的做法是从 SELECT 列列表中省略该列,而不是使用 SKIP。

当需要输入行集中的列来执行联接但该列并非由挖掘结构使用时,SKIP 也将非常有用。 其典型示例是包含嵌套表的挖掘结构和挖掘模型。 此结构的输入行集将包含一个外键列,该外键列用于借助 SHAPE 子句创建分层行集,但在模型中几乎总是不使用该外键列。

SKIP 语法要求在没有相应挖掘结构列的输入行集的各个列位置中插入 SKIP。 例如,在下面的嵌套表示例中,必须在 APPEND 子句中选择 OrderNumber,以便在 RELATE 子句中使用 OrderNumber 指定联接;但是,您并不希望将 OrderNumber 数据插入到挖掘结构的嵌套表中。 因此,本示例在 INSERT INTO 参数中使用 SKIP 关键字而不是 OrderNumber。

源数据查询

<source data query> 元素可以包含下列数据源类型:

  • OPENQUERY

  • OPENROWSET

  • SHAPE

  • 返回行集的任意 Analysis Services 查询

有关数据源类型的详细信息,请参阅 <source data query>

基本示例

在下例中,使用了 OPENQUERY 并根据 AdventureWorksDW2012 数据库中的目标邮件数据来为 Naive Bayes 模型定型。

INSERT INTO NBSample (CustomerKey, Gender, [Number Cars Owned],
    [Bike Buyer])
OPENQUERY([AdventureWorksDW2012],'Select CustomerKey, Gender, [NumberCarsOwned], [BikeBuyer] 
FROM [vTargetMail]')

嵌套表示例

以下示例使用 SHAPE 来为包含嵌套表的关联挖掘模型定型。 请注意,第一行包含 SKIP 而不是 OrderNumber,后者在 SHAPE_APPEND 语句中是必需的,但并不在挖掘模型中使用。

INSERT INTO MyAssociationModel
    ([OrderNumber],[Models] (SKIP, [Model])
    )
SHAPE {
    OPENQUERY([AdventureWorksDW2012],'SELECT OrderNumber
    FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')
} APPEND (
    {OPENQUERY([AdventureWorksDW2012],'SELECT OrderNumber, model FROM 
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')}
  RELATE OrderNumber to OrderNumber) 
AS [Models]

请参阅

参考

数据挖掘扩展插件 (DMX) 数据定义语句

数据挖掘扩展插件 (DMX) 数据操作语句

数据挖掘扩展插件 (DMX) 语句参考