Requêtes de définition des données (Exploration de données)

Pour l'exploration de données, la catégorie requête de définition des données signifie des instructions DMX ou des commandes XMLA qui effectuent les opérations suivantes :

• Créer, modifier, ou manipuler des objets d'exploration de données, tels qu'un modèle.

• Définir la source de données à utiliser dans l'apprentissage ou pour la prédiction.

• Exporter ou importer des modèles et des structures d'exploration de données.

Création de requêtes de définition de données

• Requêtes de définition des données dans les outils de données SQL Server

• Requêtes de définition des données dans SQL Server Management Studio

Scripts d'instructions de définition des données (DDL)

Scripts d'instructions de définition des données (DDL)

Création de requêtes de définition de données

Vous pouvez créer des requêtes de définition de données (instructions) à l'aide du Générateur de requêtes de prédiction dans Outils de données SQL Server (SSDT) et SQL Server Management Studio, ou à l'aide de la fenêtre de requête DMX dans SQL Server Management Studio. Les instructions de définition de données dans DMX font partie du langage de définition de données (DDL) d'Analysis Services. Pour plus d'informations, consultez Référence de langage de script.

Pour plus d'informations sur la syntaxe des instructions de définition de données spécifiques, consultez Guide de référence du langage DMX (Data Mining Extensions).

Requêtes de définition des données dans les outils de données SQL Server

L'Assistant Exploration de données est l'outil par défaut dans Outils de données SQL Server (SSDT) pour créer et modifier des modèles et des structures d'exploration de données, et pour définir les sources de données utilisées dans les requêtes de prédiction et pour l'apprentissage.

Toutefois, si vous souhaitez savoir quelles instructions sont envoyées au serveur par l'Assistant pour créer des structures de données ou des modèles d'exploration de données, vous pouvez utiliser SQL Server Profiler pour capturer les instructions de définition de données. Pour plus d'informations, consultez Utiliser SQL Server Profiler pour contrôler Analysis Services.

Pour afficher les instructions utilisées pour définir des sources de données pour l'apprentissage ou la prédiction, vous pouvez sélectionner Vue SQL dans le Générateur de requêtes de prédiction. Il peut parfois être utile de créer des requêtes de base pour l'apprentissage et le test des modèles à l'aide du Générateur de requêtes de prédiction, afin d'utiliser la syntaxe correcte. Vous pouvez ensuite basculer vers Vue SQL et modifier manuellement la requête. Pour plus d'informations, consultez Modifier manuellement une requête de prédiction.

Requêtes de définition des données dans SQL Server Management Studio

Pour les objets d'exploration de données, vous pouvez utiliser des requêtes de définition des données afin d'effectuer les actions suivantes :

• Créer des types spécifiques de modèles, tels qu'un modèle de clustering ou un modèle d'arbre de décision, à l'aide de CREATE MINING MODEL (DMX).

• Modifier une structure d'exploration de données existante en ajoutant un modèle ou en modifiant les colonnes, à l'aide de ALTER MINING STRUCTURE (DMX). Notez que vous ne pouvez pas modifier un modèle d'exploration de données à l'aide de DMX ; vous ajoutez uniquement de nouveaux modèles à une structure existante.

• Effectuer une copie d'un modèle d'exploration de données, puis la modifier à l'aide de SELECT INTO (DMX).

• Définir le jeu de données utilisé pour l'apprentissage d'un modèle, en utilisant INSERT INTO (DMX) avec une requête de source de données comme OPENROWSET.

SQL Server Management Studio fournit les modèles de requête qui peuvent vous aider à créer des requêtes de définition des données. Pour plus d'informations, consultez Utiliser des modèles Analysis Services dans SQL Server Management Studio.

En général, les modèles qui sont fournis pour Analysis Services dans SQL Server Management Studio contiennent uniquement la définition générale de syntaxe, que vous devez personnaliser, soit en tapant dans la fenêtre Requête, soit en utilisant la boîte de dialogue fournie pour entrer des paramètres.

Pour obtenir un exemple de la manière d'entrer des paramètres à l'aide de l'interface, consultez Créer une requête singleton de prédiction à partir d'un modèle.

Scripts d'instructions de définition des données (DDL)

Analysis Services fournit plusieurs scripts et langages de programmation que vous pouvez utiliser pour créer ou modifier des objets d'exploration de données, ou pour définir des sources de données. Bien que DMX soit conçu pour accélérer les tâches d'exploration de données, vous pouvez également utiliser XMLA et AMO pour manipuler des objets dans les scripts ou dans du code personnalisé.

Le complément d'exploration de données pour Excel inclut également de nombreux modèles de requête et fournit un éditeur de requête avancé, qui vous aide à composer des instructions DMX complexes. Vous pouvez générer une requête de manière interactive, puis basculer vers la vue SQL pour capturer l'instruction DMX.

Importation et exportation de modèles

Vous pouvez utiliser des instructions de définition de données dans DMX afin d'exporter la définition d'un modèle et sa structure et sources de données requises, puis importer cette définition dans un autre serveur. Le recours à l'exportation et à l'importation est le moyen le plus rapide et le plus simple pour déplacer des modèles et des structures d'exploration de données entre des instances de Analysis Services. Pour plus d'informations, consultez Gestion des solutions et des objets d'exploration de données.

Attention
Si votre modèle est basé sur des données d'une source de données de cube, vous ne pouvez pas utiliser DMX pour exporter le modèle et vous devez recourir à la place à la sauvegarde et à la restauration.

Tâches associées

Le tableau suivant fournit des liens vers des tâches liées aux requêtes de définition des données.

Voir aussi

Concepts

Assistant Exploration de données (Analysis Services - Exploration de données)