SELECT （DMX）

適用於：SQL Server Analysis Services

資料 採礦延伸模組中的 SELECT 語句用於資料採礦中的下列工作：

雖然此語句的完整語法很複雜，但用於流覽模型的主要子句及其基礎結構可以摘要如下：

SELECT [FLATTENED] [TOP <n>] <select list>  
FROM <model/structure>[.aspect]  
[WHERE <condition expression>]  
[ORDER BY <expression>[DESC|ASC]]

扁平

某些數據採礦客戶端無法接受來自數據採礦提供者的階層式格式結果集。用戶端可能缺乏處理階層的能力，或可能需要將結果儲存在單一反正規化數據表中。若要將數據從巢狀數據表轉換成扁平化數據表，您必須要求將查詢結果扁平化。

若要壓平查詢結果，請使用 SELECT 語法搭配 FLATTENED 選項，如下列範例所示：

SELECT FLATTENED <select list> FROM ...

您可以使用表達式來排序查詢的結果，然後使用 ORDER BY 和 TOP 子句的組合傳回結果的子集。這在目標郵寄這類案例中很有用，因為您只想要將結果傳送給最有可能的受訪者。您可以依預測機率排序目標郵件預測查詢的結果，然後只傳回前 <n> 個結果。

選取 <清單> 可以包含純量數據行參考、預測函數和表達式。可用的選項取決於演算法，以及下列內容：

在許多情況下，您可以使用別名，或根據選取清單中的專案建立簡單的表達式。例如，下列範例會顯示模型數據行上的簡單表示式：

SELECT [CustomerID], [Last Name] + ', ' + [FirstName] AS FullName  
FROM <model>.CASES

下列範例會為包含預測函式結果的數據行建立別名：

SELECT Predict([Column1], 'Value') as Column1Prediction  
FROM MyModel  
JOIN <source data query>

您可以使用 WHERE 子句來限制查詢所傳回的案例。 WHERE 子句指定 WHERE 運算式中的數據行參考必須與 SELECT 語句之<選取清單中的>資料行參考具有相同的語意，而且只能傳回布爾表達式。 WHERE 子句的語法如下所示

WHERE < condition expression >

SELECT 語句的 select 列表和 WHERE 子句必須遵循下列規則：

有兩種類型的語法可用來建立預測：

第一種預測類型可讓您即時或批次建立複雜的預測。

第二個預測類型會在採礦模型中的可預測數據行上建立空的預測聯結，並傳回數據行最有可能的狀態。此查詢的結果完全以採礦模型的內容為基礎。

您可以使用下列語法，將 select 語句插入 SELECT FROM PREDICTION JOIN 語句的來源查詢中。

SELECT FROM PREDICTION JOIN (<SELECT statement>) AS t, WHERE <SELECT statement>

如需建立預測查詢的詳細資訊，請參閱 DMX 預測查詢的結構和使用方式。

由於使用 SELECT 語句瀏覽的複雜性，因此子句會描述詳細的語法元素和自變數。如需每個子句的詳細資訊，請按下列清單中的主題：