SELECT(DMX)
적용 대상: 
SQL Server Analysis Services
DMX(데이터 마이닝 확장)의 SELECT 문은 데이터 마이닝에서 다음 작업에 사용됩니다.
기존 마이닝 모델의 콘텐츠 검색
기존 마이닝 모델에서 예측 만들기
기존 마이닝 모델의 복사본 만들기
마이닝 구조 찾아보기
이 문의 전체 구문은 복잡하지만 모델 및 해당 기본 구조를 검색하는 데 사용되는 기본 절은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
SELECT [FLATTENED] [TOP <n>] <select list>
FROM <model/structure>[.aspect]
[WHERE <condition expression>]
[ORDER BY <expression>[DESC|ASC]]
평평
일부 데이터 마이닝 클라이언트는 데이터 마이닝 공급자의 계층 구조 형식으로 결과 집합을 수락할 수 없습니다. 해당 클라이언트에서 계층 구조를 처리할 수 없는 경우도 있고 결과를 정규화되지 않은 단일 테이블에 저장해야 하는 경우도 있습니다. 중첩 테이블에서 평면화된 테이블로 데이터를 변환하려면 쿼리 결과를 평면화하도록 요청해야 합니다.
쿼리 결과를 평면화하려면 다음 예제와 같이 FLATTENED 옵션과 함께 SELECT 구문을 사용합니다.
SELECT FLATTENED <select list> FROM ...
TOP <n> 및 ORDER BY
식을 사용하여 쿼리 결과를 정렬한 다음 ORDER BY 및 TOP 절의 조합을 사용하여 결과의 하위 집합을 반환할 수 있습니다. 이는 가장 가능성이 많은 응답자에게만 결과를 보내려는 대상 메일링과 같은 시나리오에서 유용합니다. 대상 메일링 예측 쿼리의 결과를 예측 확률로 정렬한 다음 상위 <n> 개 결과만 반환할 수 있습니다.
select list
선택 목록에>는 <스칼라 열 참조, 예측 함수 및 식이 포함될 수 있습니다. 사용할 수 있는 옵션은 알고리즘 및 다음 컨텍스트에 따라 달라집니다.
마이닝 구조 또는 마이닝 모델을 쿼리하는지 여부
콘텐츠 또는 사례 쿼리 여부
원본 데이터가 관계형 테이블인지 큐브인지 여부
예측하는 경우
대부분의 경우 별칭을 사용하거나 선택 목록의 항목을 기반으로 간단한 식을 만들 수 있습니다. 예를 들어 다음 예제에서는 모델 열에 대한 간단한 식을 보여 줍니다.
SELECT [CustomerID], [Last Name] + ', ' + [FirstName] AS FullName
FROM <model>.CASES
다음 예제에서는 예측 함수의 결과를 포함하는 열에 대한 별칭을 만듭니다.
SELECT Predict([Column1], 'Value') as Column1Prediction
FROM MyModel
JOIN <source data query>
WHERE
WHERE 절을 사용하여 쿼리에서 반환되는 사례를 제한할 수 있습니다. WHERE 절은 WHERE 식의 열 참조가 SELECT 문의 선택 목록에 >있는 <열 참조와 동일한 의미 체계를 가져야 하며 부울 식만 반환할 수 있도록 지정합니다. WHERE 절의 구문은 다음과 같습니다.
WHERE < condition expression >
SELECT 문의 select 목록 및 WHERE 절은 다음 규칙을 따라야 합니다.
선택 목록에는 부울 결과를 반환하지 않는 식이 포함되어야 합니다. 식을 수정할 수 있지만 식은 부울이 아닌 결과를 반환해야 합니다.
WHERE 절에는 부울 결과를 반환하는 식이 포함되어야 합니다. 절을 수정할 수 있지만 부울 결과를 반환해야 합니다.
예측
예측을 만들 때 사용할 수 있는 구문에는 두 가지 유형이 있습니다.
첫 번째 유형의 예측을 사용하면 실시간으로 또는 일괄 처리로 복잡한 예측을 만들 수 있습니다.
두 번째 예측 형식은 마이닝 모델의 예측 가능한 열에 빈 예측 조인을 만들고 열의 가능성이 가장 큰 상태를 반환합니다. 이 쿼리의 결과는 마이닝 모델의 내용을 완전히 기반으로 합니다.
다음 구문을 사용하여 SELECT FROM PREDICTION JOIN 문의 원본 쿼리에 select 문을 삽입할 수 있습니다.
SELECT FROM PREDICTION JOIN (<SELECT statement>) AS t, WHERE <SELECT statement>
예측 쿼리를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 DMX 예측 쿼리 의 구조 및 사용을 참조하세요.
절 구문
SELECT 문을 사용하여 검색하는 복잡성 때문에 자세한 구문 요소와 인수는 절로 설명됩니다. 각 절에 대한 자세한 내용은 다음 목록에서 항목을 클릭합니다.
SELECT DISTINCT FROM <모델 > (DMX)
SELECT FROM <모델>. CONTENT(DMX)
SELECT FROM <모델>. SAMPLE_CASES(DMX)
SELECT FROM <모델>. DIMENSION_CONTENT(DMX)
참고 항목
DMX(데이터 마이닝 확장) 데이터 정의 문
DMX(데이터 마이닝 확장) 데이터 조작 문
DMX(Data Mining Extensions) 문 참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 데이터 조작 문