INSERT INTO(DMX)

 

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지정한 데이터 마이닝 개체를 처리합니다. 마이닝 모델 및 마이닝 구조를 처리 하는 방법에 대 한 자세한 내용은 참조 처리 요구 사항 및 고려 사항 및(, 데이터 마이닝 및)합니다.

마이닝 구조가 지정된 경우 이 문은 마이닝 구조 및 연결된 모든 마이닝 모델을 처리합니다. 마이닝 모델이 지정된 경우 이 문은 마이닝 모델만 처리합니다.

  
INSERT INTO [MINING MODEL]|[MINING STRUCTURE] <model>|<structure> (<mapped model columns>) <source data query>  
INSERT INTO [MINING MODEL]|[MINING STRUCTURE] <model>|<structure>.COLUMN_VALUES (<mapped model columns>) <source data query>  

모델
모델 식별자입니다.

구조
구조 식별자입니다.

매핑된 모델 열
열 식별자 및 중첩 식별자의 쉼표로 구분된 목록입니다.

원본 데이터 쿼리
공급자가 정의한 형식의 원본 쿼리입니다.

지정 하지 않으면 마이닝 모델 또는 마이닝 구조, Analysis Services 는 이름에 따라 개체 유형을 검색 하 고 올바른 개체를 처리 합니다. 서버에 이름이 서로 동일한 마이닝 구조 및 마이닝 모델이 있는 경우에는 오류가 반환됩니다.

두 번째 구문 형식 INSERT INTO를 사용 하 여< 개체>합니다. COLUMN_VALUES, 데이터 모델을 학습 하지 않고 모델 열에 직접 삽입할 수 있습니다. 이렇게 하면 간결하게 정렬된 방식으로 모델에 열 데이터가 제공되므로 계층 구조나 정렬된 열이 포함된 데이터 집합으로 작업할 때 유용합니다.

사용 하는 경우 INSERT INTO 마이닝 모델 또는 마이닝 구조 및 해제 한 채로 < 모델 열에 매핑된> 및 < 원본 데이터 쿼리> 인수는 문 처럼 동작 ProcessDefault, 이미 존재 하는 바인딩을 사용 하 여 합니다. 바인딩이 없는 경우에는 오류가 반환됩니다. 에 대 한 자세한 내용은 ProcessDefault, 참조 처리 옵션 및 설정 ( Analysis Services )합니다. 다음 예에서는 구문을 보여 줍니다.

INSERT INTO [MINING MODEL] <model>  

지정 하는 경우 마이닝 모델 매핑된 열과 원본 데이터 쿼리, 모델 및 관련된 구조는 처리를 제공 합니다.

다음 표에서는 개체의 상태에 따라 여러 가지 형식의 문을 실행한 결과를 설명합니다.

개체의 상태결과
INSERT INTO MINING MODEL< 모델>마이닝 구조가 처리됩니다.마이닝 모델이 처리됩니다.
마이닝 구조가 처리되지 않습니다.마이닝 모델 및 마이닝 구조가 처리됩니다.
마이닝 구조에 추가 마이닝 모델이 포함되어 있습니다.프로세스가 실패합니다. 마이닝 구조 및 연결된 마이닝 모델을 다시 처리해야 합니다.
INSERT INTO MINING STRUCTURE< 구조>마이닝 구조가 처리되거나 처리되지 않습니다.마이닝 구조 및 연결된 마이닝 모델이 처리됩니다.
INSERT INTO MINING MODEL< 모델> 원본 쿼리 포함

또는

INSERT INTO MINING STRUCTURE< 구조> 원본 쿼리 포함
마이닝 구조 또는 모델에 이미 내용이 포함되어 있습니다.프로세스가 실패합니다. 사용 하 여이 작업을 수행 하기 전에 개체를 지워야 삭제 ( DMX )합니다.

사용 하 여는 < 모델 열에 매핑된> 요소를 마이닝 모델의 열에 데이터 원본에서 열을 매핑할 수 있습니다. < 모델 열에 매핑된> 요소 형식은 다음과 같습니다.

<column identifier> | SKIP | <table identifier> (<column identifier> | SKIP), ...  

사용 하 여 건너뛰기, 을 원본 쿼리에 있어야 하는 하지만 마이닝 모델에 존재 하지 않는 특정 열을 제외할 수 있습니다. SKIP은 입력 행 집합에 포함된 열을 제어하지 못하는 경우 유용합니다. 고유의 OPENQUERY를 작성 중인 경우에는 SKIP을 사용하는 대신 SELECT 열 목록에서 열을 생략하는 것이 좋습니다.

또한 SKIP은 입력 행 집합의 열이 조인을 수행하는 데 필요하지만 열이 마이닝 구조에서 사용되지 않는 경우 유용합니다. 이에 대한 일반적인 예는 마이닝 구조 및 중첩 테이블이 포함된 마이닝 모델입니다. 이 구조의 입력 행 집합에는 SHAPE 절을 사용하여 계층적 행 집합을 만드는 데 사용하는 외래 키 열이 있지만 해당 외래 키 열은 모델에서 거의 사용되지 않습니다.

SKIP에 대한 구문을 사용하려면 입력 행 집합에서 해당하는 마이닝 구조 열이 없는 개별 열의 위치에 SKIP을 삽입해야 합니다. 예를 들어 아래 중첩 테이블 예에서는 OrderNumber가 RELATE 절에서 조인을 지정하는 데 사용될 수 있도록 APPEND 절에서 OrderNumber를 선택해야 합니다. 그러나 마이닝 구조의 중첩 테이블에 OrderNumber 데이터를 삽입하기를 원치 않습니다. 따라서 이 예에서는 INSERT INTO 인수에 OrderNumber를 사용하는 대신 SKIP 키워드를 사용합니다.

< 원본 데이터 쿼리> 요소에는 데이터 원본 유형은 포함 될 수 있습니다.

  • OPENQUERY

  • OPENROWSET

  • 셰이프

  • 행 집합을 반환하는 Analysis Services 쿼리

데이터 원본 유형에 대 한 자세한 내용은 참조 & #&60;까지; 원본 데이터 쿼리 >합니다.

다음 예제에서는 OPENQUERY 의 대상된 메일 데이터를 기반으로 Naive Bayes 모델을 학습 하는 AdventureWorksDW2012 데이터베이스입니다.

INSERT INTO NBSample (CustomerKey, Gender, [Number Cars Owned],  
    [Bike Buyer])  
OPENQUERY([AdventureWorksDW2012],'Select CustomerKey, Gender, [NumberCarsOwned], [BikeBuyer]   
FROM [vTargetMail]')  

다음 예제에서는 셰이프 중첩된 테이블을 포함 하는 연결 마이닝 모델을 학습 합니다. 첫 번째 줄을 포함 하는 건너뛰기 대신 OrderNumber는 데 필요한는 SHAPE_APPEND 문이 하지만 없는 마이닝 모델에 사용 합니다.

INSERT INTO MyAssociationModel  
    ([OrderNumber],[Models] (SKIP, [Model])  
    )  
SHAPE {  
    OPENQUERY([AdventureWorksDW2012],'SELECT OrderNumber  
    FROM vAssocSeqOrders ORDER BY OrderNumber')  
} APPEND (  
    {OPENQUERY([AdventureWorksDW2012],'SELECT OrderNumber, model FROM   
    dbo.vAssocSeqLineItems ORDER BY OrderNumber, Model')}  
  RELATE OrderNumber to OrderNumber)   
AS [Models]  

데이터 마이닝 확장 ( DMX ) 데이터 정의 문
데이터 마이닝 확장 ( DMX ) 데이터 조작 문
데이터 마이닝 확장 ( DMX ) 문 참조

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