SQL 変換の適用
この記事では、Azure Machine Learning デザイナーのコンポーネントについて説明します。
Apply SQL Transformation (SQL 変換の適用) コンポーネントを使用すると、次のことを実行できます。
結果のテーブルを作成し、データセットを移植可能なデータベースに保存する。
データ型に対してカスタム変換を実行するか、集計を作成する。
SQL クエリ ステートメントを実行してデータをフィルター処理または変更し、クエリ結果をデータ テーブルとして返す。
重要
このコンポーネントで使用される SQL エンジンは SQLite です。 SQLite 構文の詳細については、「SQLite によって認識される SQL」を参照してください。
このコンポーネントは、メモリ DB 内にある SQLite にデータをバンプします。そのため、このコンポーネントの実行には多くのメモリが必要となり、Out of memory
エラーが発生する可能性があります。 お使いのコンピューターに十分な RAM があることを確認してください。
Apply SQL Transformation (SQL 変換の適用) を構成する方法
このコンポーネントは、最大 3 つのデータセットを入力として受け取ることができます。 各入力ポートに接続されているデータセットを参照する場合は、t1
、t2
、t3
の名前を使用する必要があります。 テーブル番号は、入力ポートのインデックスを示しています。
2 つのテーブルを結合する方法を示すサンプル コードを次に示します。 t1 と t2 は、Apply SQL Transformation の左と中央の入力ポートに接続された 2 つのデータセットです。
SELECT t1.*
, t3.Average_Rating
FROM t1 join
(SELECT placeID
, AVG(rating) AS Average_Rating
FROM t2
GROUP BY placeID
) as t3
on t1.placeID = t3.placeID
残りのパラメーターは、SQLite 構文を使用する SQL クエリです。 SQL スクリプト テキスト ボックスに複数の行を入力する場合は、セミコロンを使用して各ステートメントを終了します。 そうしないと、改行はスペースに変換されます。
このコンポーネントでは、SQLite 構文のすべての標準ステートメントがサポートされます。 サポートされていないステートメントの一覧については、「テクニカル ノート」セクションを参照してください。
テクニカル ノート
このセクションには、実装の詳細、ヒント、よく寄せられる質問への回答が含まれています。
ポート 1 では、常に入力が必要です。
空白またはその他の特殊文字を含む列識別子の場合、
SELECT
句またはWHERE
句で列を参照するときに、必ず列識別子を角かっこまたは二重引用符で囲んでください。[SQL 変換の適用] の前に [メタデータの編集] を使用して列メタデータ (カテゴリまたはフィールド) を指定した場合、 [SQL 変換の適用] の出力にはこれらの属性が含まれません。 [SQL 変換の適用] 後に列を編集するには、 [メタデータの編集] を使用する必要があります。
サポートされていないステートメント
SQLite では ANSI SQL 標準の多くがサポートされていますが、商用リレーショナル データベース システムでサポートされている多くの機能が含まれていません。 詳細については、「SQLite によって認識される SQL」を参照してください。 また、SQL ステートメントを作成するときは、次の制限事項に注意してください。
SQLite は、ほとんどのリレーショナル データベース システムのように列に型を割り当てるのではなく、値に対して動的型付けを使用します。 弱い型付けであるため、暗黙的な型変換が可能です。
LEFT OUTER JOIN
は実装されていますが、RIGHT OUTER JOIN
またはFULL OUTER JOIN
は実装されていません。RENAME TABLE
ステートメントとADD COLUMN
ステートメントはALTER TABLE
コマンドで使用できますが、DROP COLUMN
、ALTER COLUMN
、ADD CONSTRAINT
などの他の句はサポートされていません。SQLite 内でビューを作成することはできますが、その後、ビューは読み取り専用になります。 ビューに対して
DELETE
、INSERT
、またはUPDATE
ステートメントを実行することはできません。 ただし、ビューに対してDELETE
、INSERT
、またはUPDATE
を試行したときに起動するトリガーを作成し、そのトリガーの本体で他の操作を実行できます。
SQLite の公式サイトで提供されているサポートされていない関数の一覧に加え、次の Wiki では、サポートされていないその他の機能の一覧が提供されています。SQLite - サポートされていない SQL
次のステップ
Azure Machine Learning で使用できる一連のコンポーネントを参照してください。