Поделиться через


SELECT (расширения интеллектуального анализа данных)

Инструкция SELECT расширений интеллектуального анализа данных используется для следующих задач интеллектуального анализа данных.

  • Просмотр содержимого существующей модели интеллектуального анализа данных.

  • Создание прогнозов по существующей модели интеллектуального анализа данных.

  • Создание копии существующей модели интеллектуального анализа данных.

  • Просмотр структуры интеллектуального анализа данных.

Несмотря на сложность полного синтаксиса этой инструкции, главные предложения, используемые для обзора модели, и базовую структуру модели можно свести к виду:

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

FLATTENED

Некоторые клиенты интеллектуального анализа данных не принимают результирующие наборы от поставщика в иерархическом формате. У таких клиентов может отсутствовать возможность обработки иерархии, или же они могут хранить результаты в одной денормализованной таблице. Чтобы преобразовать данные из вложенных таблиц в плоские, необходимо запросить преобразование результатов запроса.

Для преобразования результатов запроса в плоскую форму используется синтаксис SELECT с параметром FLATTENED, как показано в следующем примере:

SELECT FLATTENED <select list> FROM ...

TOP &lt;n&gt; и ORDER BY

Результаты запроса можно упорядочить с помощью выражения, а затем вернуть подмножество результатов с помощью комбинации предложений ORDER BY и TOP. Это может быть полезно в сценариях вроде целевых рассылок, где результаты нужно отправлять только наиболее вероятным получателям. Для этого можно упорядочить результаты прогнозирующего запроса целевой рассылки по вероятности, а затем вернуть только верхние <n> результаты.

Список выбора

В <select list> могут входить ссылки на скалярные столбцы, прогнозирующие функции и выражения. Доступные параметры зависят от алгоритма и следующих вопросов:

  • запрос выполняется к структуре интеллектуального анализа данных или к модели интеллектуального анализа данных;

  • запрос выполняется к содержимому или к вариантам;

  • источник данных является реляционной таблицей или кубом;

  • делается ли прогнозирование.

Во многих случаях можно использовать псевдонимы или создать простые выражения на основе элементов списка выбора. Например, в следующем примере демонстрируется простое выражение на основе столбцов модели:

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

В следующем примере для столбца, содержащего результаты прогнозирующей функции, создается псевдоним:

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

WHERE

Число возвращаемых запросом сущностей можно ограничить с помощью предложения WHERE. Предложение WHERE указывает, что ссылки на столбцы в выражении WHERE должны иметь ту же семантику, что и ссылки на столбцы в <select list> инструкции SELECT, и могут возвращать только логические выражения. Синтаксис предложения WHERE следующий:

WHERE < condition expression >

Список выбора и предложение WHERE инструкции SELECT должны соответствовать следующим правилам.

  • Список выбора должен содержать выражение, не возвращающее логический результат. Выражение можно изменять, но результаты его не должны быть логическими.

  • Предложение WHERE должно содержать выражение, возвращающее логический результат. Предложение можно изменять, но результат его должен быть логическим.

Прогнозы

Существуют два типа синтаксиса, используемого для создания прогнозов:

Первый тип предсказания позволяет создавать составные прогнозы в реальном времени или в пакетном режиме.

При втором типе прогноза создается пустое прогнозируемое соединение по прогнозируемому столбцу модели интеллектуального анализа данных и возвращается наиболее вероятное состояние столбца. Результаты этого запроса полностью основаны на содержимом модели интеллектуального анализа данных.

В исходный запрос инструкции SELECT FROM PREDICTION JOIN можно вставить инструкцию SELECT, используя следующий синтаксис:

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

Дополнительные сведения о создании запросов прогнозов см. в разделе Структура и методы использования прогнозирующих запросов расширений интеллектуального анализа данных.

Синтаксис предложений

В виду сложности обзора с помощью инструкции SELECT для подробного описания элементов синтаксиса и аргументов используются предложения. Дополнительные сведения о каждом из предложений см. в следующих разделах:

SELECT DISTINCT FROM <модель > (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель>.CONTENT (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель>.CASES (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель>.SAMPLE_CASES (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель>.DIMENSION_CONTENT (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель> PREDICTION JOIN (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <модель> (расширения интеллектуального анализа данных)

SELECT FROM <структура>.CASES

См. также

Справочник

Инструкции определения расширений интеллектуального анализа данных

Инструкции управления данными расширений интеллектуального анализа данных

Справка по инструкции расширений интеллектуального анализа данных

Инструкции управления данными расширений интеллектуального анализа данных