資料採礦查詢工作和使用說明

  • 發行項

適用于：SQL Server 2019 和更早版本的 Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

重要

資料採礦自 SQL Server 2017 Analysis Services 起退場，現在的 SQL Server 2022 Analysis Services 已不再繼續提供。 已退場和不再繼續提供之功能的文件不予更新。 若要深入了解，請參閱 Analysis Services 回溯相容性。

建立查詢的功能對於使用資料採礦模型十分重要。 本節提供如何使用SQL Server Management Studio和SQL Server Data Tools中提供的工具，針對資料採礦模型建立查詢的範例連結。 如果您需要有關資料採礦查詢的作用或者可建立之不同查詢類型的詳細資訊，請參閱 資料採礦查詢。

使用預測查詢產生器建立查詢

預測查詢產生器會在 SQL Server Data Tools 和 SQL Server Management Studio 中提供，以圖形方式針對資料採礦模型建置查詢。 下列主題說明如何選取模型、指定資料來源、自訂預測和儲存輸出。

使用其他資料採礦查詢工具

除了使用預測查詢產生器之外，您還可以使用 DMX 或使用 XMLA 直接將查詢輸入SQL Server Management Studio。 您也可以以程式設計方式建置預測查詢，並將其傳送至SQL Server Analysis Services伺服器。 下列主題提供有關如何在預測查詢產生器之外建立和使用預測查詢的詳細資訊。

根據範本建立單一預測查詢
描述如何使用 SQL Server Management Studio 中的工具來建置和執行預測查詢。

根據範本建立單一預測查詢
描述如何使用 SQL Server Management Studio 中提供的範本，將參數新增至預測查詢。

針對資料採礦查詢變更逾時值
描述如何設定伺服器的屬性，以便控制資料採礦查詢的相關行為。

建立採礦模型內容查詢
描述如何使用資料採礦結構描述資料列集來建立查詢，以便傳回採礦模型中所儲存的詳細資訊。

使用 XMLA 建立資料採礦查詢
描述如何使用 SQL Server Management Studio 中的 XMLA 範本，針對採礦模型內容建立查詢。

另請參閱

查詢及運算式語言參考 (Analysis Services)
資料採礦預存程序 (Analysis Services - 資料採礦)