Інструкція DROP дозволяє видалити модель або структуру інтелектуального аналізу даних з бази даних. Синтаксис для того й іншого випадки відповідно наведено нижче.
DROP MINING MODEL lt; model gt;
або
DROP MINING STRUCTURE lt; structure gt;
Таблиця 9. Значення наведених атрибутів
АтрібутОпісаніеmodelімя моделі; structureімя структури.
Інструкції EXPORT і IMPORT дозволяють відповідно зберегти модель або структуру інтелектуального аналізу в файл резервної копії служб AnalysisServices (* .abf) і відновити модель або структуру з файлу. Синтаксис команд:
lt; object type gt; lt; object name gt; [, lt; object name gt;] [ lt; object type gt; lt; object name gt; [, lt; object name]] TO lt; filename gt; [WITH DEPENDENCIES] FROM lt; filename gt;
Таблиця 10. Значення наведених атрибутів
АтрібутОпісаніеobjecttypeтіп експортованого об'єкта (модель або структура інтелектуального аналізу даних); objectnameімя експортованого об'єкта; filenameімя і розташування файлу для експорту (аргумент типу string, береться в одинарні лапки).
Якщо інструкція вказує модель інтелектуального аналізу даних, підсумковий файл також містить зв'язану структуру інтелектуального аналізу даних. Якщо інструкція вказує WITH DEPENDENCIES, всі об'єкти, необхідні для обробки об'єкта (наприклад, джерело даних і уявлення джерела даних), включаються до ABF-файл. Щоб експортувати або імпортувати об'єкти бази даних служб Microsoft SQLServer Служби AnalysisServices, необхідно мати права адміністратора бази даних або сервера.
. 5.3 Робота з даними і побудова прогнозів
Наступне завдання - це робота з даними і побудова прогнозів. Для цього використовується оператор SELECT.
При інтелектуальному аналізі даних за допомогою оператора SELECT можна вирішити наступні завдання:
· перегляд варіантів, завантажених в структуру інтелектуального аналізу даних;
· перегляд вмісту існуючої моделі;
· створення прогнозів по існуючій моделі;
· створення копії існуючої моделі.
Для вирішення перших двох завдань використовується наступний формат запису оператора:
SELECT [FLATTENED] [TOP lt; n gt;] lt; selectlist gt; lt; model/structure gt; [. aspect]
[WHERE lt; condition expression gt;]
[ORDER BY lt; expression gt; [DESC | ASC]]
Інструкція FLATTENED вказує на необхідність перетворення, повертаних запитом SELECT результатів у плоский набір рядків (тобто перетворення до звичайної таблиці). Вона використовується, коли подання варіантів з вкладеними таблицями у використовуваному за замовчуванням ієрархічному форматі неприйнятно.
Інструкції ORDER BY і TOP lt; n gt; дозволяють упорядкувати повертаний набір за вказаною параметру і повернути тільки перші значень. Це може бути корисно в сценаріях начебто цільових розсилок, де результати потрібно відправляти тільки найбільш імовірним одержувачам. Для цього можна впорядкувати результати прогнозирующего запиту цільової розсилки по ймовірності, а потім повернути тільки верхні n результатів.
У список вибору lt; selectlist gt; можуть входити посилання на скалярні стовпці, що прогнозують функції і вирази. Доступні параметри залежать від алгоритму і наступних умов:
· виконується запит до структури або моделі інтелектуального аналізу;
· запит виконується до вмісту або до варіантів;
· джерело даних є реляційної таблицею або кубом;
· чи робиться прогнозування.
Якщо замість списку вибору стоїть символ «*», то будуть обрані всі стовпці з моделі або структури.
Інструкція WHERE дозволяє обмежити перелік повертаються результатів лише тими, що відповідають зазначеному логічному умові. Синтаксис буде наступний:
WHERE lt; condition expression gt;
2.5.4 Деталізація структури
Розглянемо інструкцію FROM. Якщо в ній стоїть lt; structure gt; .CASES, де lt; structure gt;- Ім'я структури інтелектуального аналізу, то будуть повертатися варіанти, використані для створення структури. Якщо деталізація для структури не включена, виконання даної інструкції завершиться збоєм. Але за умовчанням деталізація включена. Явна вказівка ??для роботи зі структурою - з допомогою ключових слів MINING STRUCTURE.
. 5.5 Детал...
