Средства запросов интеллектуального анализа данных
Применимо к:
SQL Server 2019 и более ранних версий Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Важно!
Интеллектуальный анализ данных не рекомендуется использовать в службах SQL Server 2017 Analysis Services, а в SQL Server 2022 Analysis Services его поддержка прекращена. Документация не обновляется для устаревших и неподдерживаемых функций. Дополнительные сведения см. в статье об обратной совместимости служб Analysis Services.
Все запросы интеллектуального анализа данных используют язык расширений интеллектуального анализа данных (DMX). DMX-запросы используются для создания всех видов задач машинного обучения, в том числе для классификации, анализа рисков, формирования рекомендаций и линейной регрессии. Можно также написать DMX-запросы для извлечения данных о закономерностях и получения статистики, сформированной при обработке модели.
Можно написать собственные расширения интеллектуального анализа данных или построить базовые расширения с помощью средства, такого как построитель прогнозирующих запросов , а затем изменить их. И SQL Server Management Studio, и SQL Server Data Tools предоставляют средства, помогающие создавать запросы для прогнозирования расширений интеллектуального анализа данных. В этом разделе содержатся сведения о создании и выполнения запросов интеллектуального анализа данных с помощью этих средств.
построитель прогнозирующих запросов
Построитель прогнозирующих запросов включен на вкладку Прогнозирование модели интеллектуального анализа данных Designer интеллектуального анализа данных, которая доступна как в SQL Server Management Studio, так и в SQL Server Data Tools.
Работая с построителем запросов, можно выбирать модели интеллектуального анализа данных, добавлять новые данные вариантов, а также прогнозирующие функции. Затем можно переключиться в текстовый редактор, чтобы изменить запрос вручную, или переключиться на панель Результаты для просмотра результатов запроса.
Редактор запросов
Редактор запросов в SQL Server Management Studio также позволяет создавать и выполнять запросы расширений интеллектуального анализа данных. Вы можете подключиться к экземпляру служб SQL Server Analysis Services и выбрать базу данных, столбцы структуры интеллектуального анализа данных и модель интеллектуального анализа данных. Обозреватель метаданных содержит список прогнозирующих функций, который можно просмотреть.
Шаблоны расширений интеллектуального анализа данных
SQL Server Management Studio предоставляет интерактивные шаблоны запросов расширений интеллектуального анализа данных, которые можно использовать для создания запросов расширений интеллектуального анализа данных. Если список шаблонов не отображается, щелкните Вид на панели инструментов и выберите команду Обозреватель шаблонов. Чтобы просмотреть все шаблоны SQL Server Analysis Services, включая шаблоны для расширений интеллектуального анализа данных, многомерных выражений и XMLA, щелкните значок куба.
Чтобы построить запрос с помощью шаблона, шаблон можно перетащить в открытое окно запроса либо дважды щелкнуть его для открытия нового соединения и новой панели запросов.
Пример создания прогнозирующего запроса с помощью шаблона см. в разделе Создание одноэлементного прогнозирующего запроса из шаблона.
Предупреждение
Надстройка интеллектуального анализа данных для Microsoft Office Excel содержит несколько шаблонов, а также интерактивный построитель запросов, с помощью которого можно составлять сложные инструкции расширений интеллектуального анализа данных. Для работы с шаблонами в клиенте интеллектуального анализа данных щелкните Запрос, а затем Дополнительно .
Компоненты интеллектуального анализа данных служб Integration Services
Вы также можете включить прогнозирующие запросы в пакет служб Integration Services SQL Server. Следующие задачи и преобразования в службах Integration Services поддерживают создание и выполнение запросов прогнозирования расширений интеллектуального анализа данных и инструкций расширений интеллектуального анализа данных.
| Компонент | Описание |
|---|---|
| Задача «Запрос интеллектуального анализа данных» | Выполняет DMX-запросы и другие инструкции DMX в рамках потока управления. Редактор задач содержит построитель прогнозирующих запросов и текстовое поле для ручного изменения DMX-запроса. Однако редактор задач не может проверить запрос к объектам в SQL Server Analysis Services решении. Поэтому лучше всего создать запрос в SQL Server Data Tools или Management Studio, а затем вставить текст инструкции или запроса в редактор задач. |
| преобразование «Запрос интеллектуального анализа данных» | Выполняет прогнозирующий запрос внутри потока данных с помощью данных источника, определенного в источнике потока данных. Редактор задач содержит построитель прогнозирующих запросов и текстовое поле для ручного изменения DMX-запроса. Это преобразование можно использовать для создания запросов, которые используют данные из потока данных. Иными словами, запросов, которые используют синтаксис PREDICTION JOIN. Этот компонент не может использоваться для выполнения запросов содержимого или других видов инструкций DMX. |
API-интерфейсы
Можно создавать пользовательские приложения, выполняющие запросы к моделям интеллектуального анализа данных с использованием различных сочетаний языков программирования и сетевых протоколов, например OLE DB или клиента ADOMD служб Analysis Services. Дополнительные сведения см. в разделе Программирование интеллектуального анализа данных.
Однако XMLA представляет собой базовый формат сообщений для всех взаимодействий на сервере служб Analysis Service. В сообщении XMLA запросы представляются по-разному, в зависимости от того, на чем основан отправляемый прогнозирующий запрос: DMX, запрос содержимого либо запрос на получение метаданных модели через наборы строк схемы интеллектуального анализа данных.
Текст прогнозирующих запросов (и всех других инструкций расширений интеллектуального анализа данных) отправляется в XMLA с помощью метода Execute Method (XMLA), а dmx-запрос помещается в виде текста в элементе Statement Element (XMLA) элемента XMLA Command Element (XMLA).
Чтобы получить содержимое модели и метаданные модели, такие как количество кластеров, атрибуты, используемые в деревьях принятия решений, дата последней обработки модели и параметры алгоритма, используемые при создании модели, можно использовать метод Discover Method (XMLA) и указать один из наборов строк схемы интеллектуального анализа данных в заголовке Элемент RequestType (XMLA). Чтобы сузить область запроса, введите условия в качестве ограничений в элементе RestrictionList (XMLA).
См. также:
Справочник по расширениям интеллектуального анализа данных
Решения для интеллектуального анализа данных
Общие сведения об инструкции расширения интеллектуального анализа данных SELECT
Структура и методы использования прогнозирующих запросов расширений интеллектуального анализа данных
Создание прогнозирующего запроса с помощью построителя прогнозирующих запросов
Создание DMX-запроса в среде SQL Server Management Studio