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Verwaltung von Data Mining-Lösungen und -Objekten

SQL Server 2014 stellt Clienttools bereit, mit denen Sie vorhandene Miningstrukturen und Miningmodelle verwalten können. In diesem Abschnitt werden die Verwaltungsvorgänge beschrieben, die Sie mit der jeweiligen Umgebung ausführen können.

Außer mit diesen Tools können Data Mining-Objekte auch programmgesteuert mithilfe von AMO oder mit anderen Clients verwaltet werden, die eine Verbindung mit einer Analysis Services-Datenbank herstellen können, wie etwa mit den Data Mining Add-Ins für Microsoft Excel 2007.

Verarbeitete Miningstrukturen und -modelle werden in einer Instanz von Analysis Services gespeichert.

Wenn zur Entwicklung von Data Mining-Objekten eine Verbindung mit einer Analysis Services-Datenbank im Sofort-Modus erstellt wird, werden alle neu erstellten Objekte sofort dem Server hinzugefügt. Wenn Data Mining-Objekte im Offline-Modus erstellt werden, dem Standardmodus bei der Arbeit in SQL Server-Datentools (SSDT), dann sind die erstellten Miningobjekte so lange nur Metadatencontainer, bis sie auf einer Instanz von Analysis Services bereitgestellt werden. Jedes Mal, wenn ein Objekt verändert wird, muss es daher erneut auf dem Analysis Services-Server bereitgestellt werden. Weitere Informationen zur Data Mining-Architektur finden Sie unter Physische Architektur (Analysis Services – Data Mining).

Hinweis Hinweis

Einige Clients, z. B. die Data Mining Add-Ins für Microsoft Excel 2007, ermöglichen die Erstellung von Miningmodellen und -strukturen als Sitzungsobjekte, für die eine Verbindung mit einer Instanz verwendet wird, deren Miningstrukturen und -modelle jedoch auf dem Server nur für die Dauer der Sitzung gespeichert werden. Diese Modelle können ebenso mit dem Client verwaltet werden wie die in einer Analysis Services-Datenbank gespeicherten Strukturen und Modelle, aber die Objekte werden nicht persistent gespeichert, nachdem die Verbindung mit der Analysis Services-Instanz getrennt wurde.

SQL Server-Datentools (SSDT) bietet Funktionen, die das Erstellen, Durchsuchen und Bearbeiten von Data Mining-Objekten erleichtern.

Die folgenden Links enthalten Informationen darüber, wie Sie Data Mining-Objekte mit SQL Server-Datentools (SSDT) ändern können:

In der Regel verwenden Sie SQL Server-Datentools (SSDT) als Tool zum Entwickeln von neuen Projekten und zum Hinzufügen zu vorhandenen Projekten. Sie verwalten dann Projekte und Objekte, die mit Tools wie z. B. SQL Server Management Studio bereitgestellt wurden.

Sie können Objekte, die bereits auf einer Instanz von ssASnoversion mit der Immediate-Option bereitgestellt werden, und das Herstellen einer Verbindung mit dem Server im Onlinemodus jedoch direkt ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Herstellen in Onlinemodus einer Verbindung mit einer Analysis Services-Datenbank.

Vorsichtshinweis Vorsicht

Alle Änderungen an einer Miningstruktur oder einem Miningmodell, selbst Änderungen an Metadaten wie Name oder Beschreibung, machen es erforderlich, dass die Miningstruktur bzw. das -modell erneut verarbeitet wird.

Wenn Sie die Projektmappendatei nicht haben, die verwendet wurde, um das Data Mining-Projekt oder die -Objekte zu erstellen, können Sie das vorhandene Projekt vom Server importieren, der den Analysis Services-Import-Assistenten verwendet. Außerdem können Sie Änderungen an den Objekten vornehmen und diese dann mit der Incremental-Option erneut bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren eines Data Mining-Projekts mithilfe des Analysis Services-Import-Assistenten.

In SQL Server Management Studio können Sie Skripts für Miningstrukturen und -modelle schreiben, Miningstrukturen und -modelle verarbeiten oder löschen. Im Objektexplorer wird nur ein eingeschränkter Satz an Eigenschaften angezeigt. Sie können jedoch zusätzliche Metadaten zu Miningmodellen anzeigen, indem Sie das Fenster DMX-Abfrage öffnen und eine Miningstruktur auswählen.

Mit den folgenden Programmiersprachen können Data Mining-Objekte erstellt, geändert, verarbeitet und gelöscht werden. Jede Sprache wurde für verschiedene Tasks entwickelt. Daher kann es Beschränkungen hinsichtlich des Typs der ausführbaren Vorgänge geben. Einige Eigenschaften der Data Mining-Objekte können z. B. nicht mit DMX (Data Mining Extensions) geändert werden. Sie müssen stattdessen XMLA oder AMO verwenden.

Analysis Management Objects (AMO)

Analysis Management Object (AMO) ist ein Objektmodell, das auf XMLA aufsetzt und Ihnen einen Vollzugriff auf Data Mining-Objekte erlaubt. Durch die Verwendung von AMO können Sie Miningstrukturen und Miningmodelle erstellen, bereitstellen und überwachen.

Einschränkungen: Keine.

Data Mining-Erweiterungen (DMX)

Data Mining-Erweiterungen (DMX) können in Kombination mit anderen Befehlsschnittstellen wie ADO.NET oder ADOMD.NET verwendet werden, um Miningstrukturen und Miningmodelle zu erstellen, zu löschen und abzufragen.

Einschränkungen: Einige Eigenschaften können mit DMX nicht geändert werden.

XML for Analysis (XMLA)

XML for Analysis (XMLA) ist die Datendefinitionssprache für sämtliche Analysis Services. XMLA ermöglicht es Ihnen, die meisten der Data Mining-Objekte und Servervorgänge zu steuern. Alle Verwaltungsvorgänge zwischen Client und Server können mit XMLA ausgeführt werden. Sie können die Analysis Services-Skriptsprache (ASSL) verwenden, um das XML einzubinden.

Einschränkungen: SQL Server-Datentools (SSDT) Generiert einige XMLA-Anweisungen, die nur für die interne Verwendung unterstützt werden und in XML DDL-Skripts nicht verwendet werden können.

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