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<source data query>

데이터 마이닝 모델을 학습하고 마이닝 모델에서 예측을 만들려면 Microsoft SQL Server Analysis Services 데이터베이스 외부에 있는 데이터에 액세스해야 합니다. DMX(Data Mining Extensions)에서 <source data query> 절을 사용하여 이 외부 데이터를 정의할 수 있습니다. INSERT INTO(DMX) , SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN(DMX)SELECT FROM NATURAL PREDICTION JOIN 문은 모두 <source data query>를 사용합니다.

일반적으로 원본 데이터를 지정하는 3가지 방법은 다음과 같습니다.

OPENQUERY(DMX)

이 문은 기존 데이터 원본을 사용하여 Analysis Services 인스턴스 외부에 있는 데이터를 쿼리합니다.

OPENQUERY 는 기능상 OPENROWSET과 비슷하지만 OPENQUERY에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • OPENQUERY 를 사용하면 DMX 쿼리를 더욱 쉽게 작성할 수 있습니다. 쿼리를 작성할 때마다 새 연결 문자열을 만드는 대신 데이터 원본에 있는 기존 연결 문자열을 사용할 수 있습니다. 데이터 원본 개체는 개별 사용자의 데이터 액세스를 제어할 수도 있습니다.

  • 관리자는 서버의 데이터에 액세스하는 방법을 더욱 자세하게 제어할 수 있습니다. 예를 들어 관리자는 서버에 로드되는 공급자 및 액세스할 수 있는 외부 데이터를 관리할 수 있습니다.

OPENROWSET(DMX)

이 문은 기존 데이터 원본을 사용하여 Analysis Services 인스턴스 외부에 있는 데이터를 쿼리합니다.

SHAPE(DMX)

이 문은 여러 데이터 원본을 쿼리하여 중첩 테이블을 만듭니다. SHAPE 를 사용하면 다양한 원본 데이터를 단일 계층 구조의 테이블로 결합할 수 있습니다. 이를 통해 테이블 안에 테이블을 포함하는 Analysis Services의 테이블 중첩 기능을 사용할 수 있습니다.

원본 데이터를 지정하는 경우 다음과 같은 옵션도 사용할 수 있습니다.

  • 유효한 DMX 문

  • 유효한 MDX(Multidimensional Expressions) 문

  • 저장 프로시저를 반환하는 테이블

  • XMLA(XML for Analysis) 행 집합

  • 행 집합 매개 변수

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