SELECT DISTINCT FROM <modelo > (DMX)

Sintaxe

SELECT [FLATTENED] DISTINCT [TOP <n>] <expression list> FROM <model> 
[WHERE <condition list>][ORDER BY <expression>]

Argumentos

• n
  Opcional. Número inteiro que especifica quantas linhas serão retornadas.

• expression list
  Lista de identificadores, separada por vírgulas, de colunas ou expressões relacionadas (derivadas do modelo).

• model
  Identificador de modelo.

• condition list
  Condição para restringir os valores retornados da lista de colunas.

• expression
  Opcional. Expressão que retorna um valor escalar.

Comentários

A instrução SELECT DISTINCT FROM funciona apenas com uma única coluna ou com um conjunto de colunas relacionadas. Essa cláusula não funciona com um conjunto de colunas não relacionadas.

A instrução SELECT DISTINCT FROM permite que você faça referência direta a uma coluna dentro de uma tabela aninhada. Por exemplo:

<model>.<table column reference>.<column reference>

Os resultados da instrução SELECT DISTINCT FROM <model> podem variar, dependendo do tipo de coluna. A tabela a seguir descreve os tipos de coluna com suporte e a saída da instrução.

Exemplo de coluna Discrete

O exemplo de código a seguir se baseia no modelo [TM Decision Tree] criado no Tutorial de mineração de dados básico. A consulta retorna os valores exclusivos que existem na coluna discreta Gender.

SELECT DISTINCT [Gender]
FROM [TM Decision Tree]

Resultados do exemplo:

Para colunas que contêm valores discretos, os resultados incluem sempre o estado Ausente, mostrado como um valor nulo.

Exemplo de coluna Continuous

O exemplo de código a seguir retorna os valores de ponto central, idade máxima e idade mínima para todos os valores na coluna.

SELECT DISTINCT [Age] AS [Midpoint Age], 
    RangeMin([Age]) AS [Minimum Age], 
    RangeMax([Age]) AS [Maximum Age]
FROM [TM Decision Tree]

Resultados do exemplo:

A consulta também retorna uma única linha de valores nulos, para representar valores ausentes.

Exemplo de coluna Discretized

O exemplo de código a seguir retorna os valores de ponto médio, máximo e mínimo de cada bucket criado pelo algoritmo para a coluna, [Yearly Income]. Para reproduzir os resultados deste exemplo, crie uma nova estrutura de mineração igual à de [Targeted Mailing]. No assistente, altere o tipo de conteúdo da coluna Yearly Income de Continuous para Discretized.

Observação

Também é possível alterar o modelo de mineração criado no Tutorial Mineração Básica para diferenciar a coluna da estrutura de mineração, [Yearly Income]. Para obter informações sobre como fazer isso, consulte Como alterar a diferenciação de uma coluna em um modelo de mineração. No entanto, quando você altera a diferenciação da coluna, isso força a estrutura de mineração a ser reprocessada, o que altera os resultados dos outros modelos criados com o uso dessa estrutura.

SELECT DISTINCT [Yearly Income] AS [Bucket Average], 
    RangeMin([Yearly Income]) AS [Bucket Minimum], 
    RangeMax([Yearly Income]) AS [Bucket Maximum]
FROM [TM Decision Tree]

Resultados do exemplo:

Você pode observar que os valores da coluna [Renda Anual] foram diferenciados em cinco buckets, mais uma linha adicional de valores nulos, para representar valores ausentes.

O número de casas decimais nos resultados depende do cliente usado para a consulta. Aqui, elas foram arredondadas para duas casas decimais, para simplificar e refletir os valores exibidos no Business Intelligence Development Studio.

Por exemplo, se você procurar o modelo usando o visualizador de Árvore de Decisão e clicar em um nó que contenha os clientes agrupados por renda, as propriedades de nó a seguir serão exibidas na Dica de Ferramenta:

Idade >=69 AND renda Anual < 39221.41

Observação
O valor mínimo do bucket mínimo e o valor máximo do bucket máximo são apenas os valores mais alto e mais baixo observados. Os valores dentro desse intervalo observado são considerados como pertencentes aos buckets mínimo e máximo.

Consulte também

Referência