Verwaltung von Data Mining-Lösungen und -Objekten

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Gilt für: SQL Server 2019 und früher Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Wichtig

Data Mining wurde in SQL Server 2017 Analysis Services als veraltet eingestuft und wurde jetzt in SQL Server 2022 Analysis Services eingestellt. Die Dokumentation wird für veraltete und eingestellte Features nicht aktualisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Abwärtskompatibilität von Analysis Services.

SQL Server 2017 bietet Clienttools, mit denen Sie vorhandene Miningstrukturen und Miningmodelle verwalten können. In diesem Abschnitt werden die Verwaltungsvorgänge beschrieben, die Sie mit der jeweiligen Umgebung ausführen können.

Zusätzlich zu diesen Tools können Sie Data Mining-Objekte programmgesteuert mithilfe von AMO verwalten oder andere Clients verwenden, die eine Verbindung mit einer SQL Server Analysis Services Datenbank herstellen, z. B. die Data Mining-Add-Ins für Microsoft Excel 2007.

In diesem Abschnitt

Verschieben von Data Mining-Objekten

Anforderungen und Überlegungen zur Verarbeitung (Data Mining)

Verwenden von SQL Server Profiler zum Überwachen von Data Mining (Analysis Services – Data Mining)

Speicherort von Data Mining-Objekten

Verarbeitete Miningstrukturen und -modelle werden in einer instance von SQL Server Analysis Services gespeichert.

Wenn Sie beim Entwickeln Ihrer Data Mining-Objekte eine Verbindung mit einer SQL Server Analysis Services Datenbank im Sofortmodus herstellen, werden alle objekte, die Sie erstellen, sofort dem Server hinzugefügt, während Sie arbeiten. Wenn Sie Jedoch Data Mining-Objekte im Offlinemodus entwerfen, der standard ist, wenn Sie in SQL Server Data Tools arbeiten, sind die Miningobjekte, die Sie erstellen, nur Metadatencontainer, bis Sie sie in einer instance SQL Server Analysis Services bereitstellen. Daher müssen Sie jedes Mal, wenn Sie eine Änderung an einem Objekt vornehmen, das Objekt erneut auf dem SQL Server Analysis Services-Server bereitstellen. Weitere Informationen zur Data Mining-Architektur finden Sie unter Physische Architektur (Analysis Services – Data Mining).

Hinweis

Bei einigen Clients, z. B. den Data Mining-Add-Ins für Microsoft Excel 2007, können Sie auch Sitzungs miningmodelle und Miningstrukturen erstellen, die eine Verbindung mit einer instance aber die Miningstruktur und -modelle nur für die Dauer der Sitzung auf dem Server speichern. Sie können diese Modelle weiterhin über den Client verwalten, genauso wie Strukturen und Modelle, die in einer SQL Server Analysis Services-Datenbank gespeichert sind, aber die Objekte werden nicht beibehalten, nachdem Sie die Verbindung mit dem instance von SQL Server Analysis Services trennen.

Verwalten von Data Mining-Objekten in SQL Server-Datentools

SQL Server Data Tools bietet Features, die das Erstellen, Durchsuchen und Bearbeiten von Data Mining-Objekten vereinfachen.

Die folgenden Links enthalten Informationen dazu, wie Sie Data Mining-Objekte mithilfe von SQL Server Data Tools ändern können:

In der Regel verwenden Sie SQL Server Data Tools als Tool zum Entwickeln neuer Projekte und zum Hinzufügen zu vorhandenen Projekten und verwalten dann Projekte und Objekte, die mithilfe von Tools wie 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 Connect in Online Mode to an Analysis Services Database.

Warnung

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.

Verwalten von Data Mining-Objekten in SQL Server Management Studio

In SQL Server Management Studio können Sie Miningstrukturen und Miningmodelle skripts, 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.

Programmgesteuertes Verwalten von Data Mining-Objekten

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 mit anderen Befehlsschnittstellen wie ADO.NET oder ADOMD.Net zum Erstellen, Löschen und Abfragen von Miningstrukturen und Miningmodellen verwendet werden.

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. Zur Vereinfachung können Sie die SQL Server Analysis Services Scripting Language (ASSL) verwenden, um den XML-Code umzuschließen.

Einschränkungen: SQL Server Data Tools generiert einige XMLA-Anweisungen, die nur für die interne Verwendung unterstützt werden und nicht in XML DDL-Skripts verwendet werden können.

Weitere Informationen

Analysis Services Developer Documentation (Entwicklerhandbuch Analysis Services)