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Data Mining-Programmierung

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Wenn Sie feststellen, dass die integrierten Tools und Viewer in Analysis Services Nicht Ihren Anforderungen entsprechen, können Sie die Leistungsfähigkeit von Analysis Services erweitern, indem Sie Ihre eigenen Erweiterungen codieren. Dabei haben Sie zwei Möglichkeiten:

  • XMLA

    Microsoft SQL Server 2014 Analysis Services (SSAS) unterstützt XML for Analysis (XMLA) als Protokoll für die Kommunikation mit Clientanwendungen. Zusätzliche Befehle werden von Analysis Services unterstützt, die die XML for Analysis-Spezifikation erweitern.

    Da Analysis Services XMLA für Die Datendefinition, Datenbearbeitung und Datensteuerungsunterstützung verwendet, können Sie Miningstrukturen und Miningmodelle mithilfe der von SQL Server Data Tools (SSDT) bereitgestellten visuellen Tools erstellen und anschließend die von Ihnen erstellten Data Mining-Objekte mithilfe von Data Mining Extensions (DMX) und Analysis Services Scripting Language (ASSL) -Skripts erweitern.

    Sie können Data Mining-Objekte vollständig in XMLA-Skripts erstellen und ändern und aus Ihren eigenen Anwendungen programmgesteuert Vorhersageabfragen für die Modelle ausführen.

  • Analysis Management Objects (AMO)

    Analysis Services bietet außerdem ein vollständiges Framework, das es Data Mining-Drittanbietern ermöglicht, die Data Mining-Objekte in Analysis Services zu integrieren.

    Sie können Miningstrukturen und Miningmodelle mithilfe von AMO erstellen. Siehe die folgenden Beispiele in CodePlex:

    • AMO-Browser

      Stellt eine Verbindung mit der angegebenen SSAS-Instanz her und listet alle Serverobjekte und deren Eigenschaften auf, einschließlich Miningstruktur und Miningmodelle.

    • AMO Simple Sample

      Im AS Simple Sample werden folgende Verfahren behandelt: programmgesteuerter Zugriff auf die meisten Hauptobjekte, Durchsuchen von Metadaten und Zugriff auf Werte in Objekten.

      Das Beispiel veranschaulicht auch, wie Sie eine Data Mining-Struktur und ein Data Mining-Modell erstellen und verarbeiten und wie ein vorhandenes Data Mining-Modell durchsucht wird.

  • DMX

    Sie können DMX verwenden, um Befehlsanweisungen, Vorhersageabfragen und Metadatenabfragen zu kapseln und Ergebnisse in einem tabellarischen Format zurückzugeben, vorausgesetzt, Sie haben eine Verbindung mit einem Analysis Services-Server hergestellt.

In diesem Abschnitt

OLE DB für Data Mining
Beschreibt Erweiterungen der Spezifikation zur Unterstützung von Data Mining und mehrdimensionalen Daten: neue Schemarowsets und -spalten, Data Mining Extensions (DMX)-Sprache zum Erstellen und Verwalten von Miningstrukturen.

Entwickeln mit ADOMD.NET
Bietet eine Einführung in ADOMD.NET-Client- und Server-Programmierobjekte.

Entwickeln mit Analysis Management Objects (AMO)
Stellt die AMO-Programmierbibliothek vor.

Entwickeln mit Analysis Services Scripting Language (ASSL)
Gibt eine Einführung in XML for Analysis (XMLA) und die zugehörigen Erweiterungen.

Weitere Informationen

Entwicklerhandbuch (Analysis Services)
Data Mining-Erweiterungen (DMX) - Referenz