Gestione degli oggetti e delle soluzioni di data mining
SQL Server 2012 include strumenti client che è possibile utilizzare per gestire strutture e modelli di data mining esistenti. In questa sezione vengono descritte le operazioni di gestione che è possibile eseguire utilizzando ciascun ambiente.
Oltre a questi strumenti, è possibile gestire a livello di programmazione oggetti di data mining mediante una libreria AMO o utilizzare gli altri client che si connettono a un database di Analysis Services, ad esempio i componenti aggiuntivi Data mining per Microsoft Excel 2007.
Contenuto della sezione
Spostamento di oggetti di data mining
Requisiti e considerazioni sull'elaborazione (data mining)
Percorso degli oggetti di data mining
Le strutture e i modelli di data mining elaborati vengono archiviati in un'istanza di Analysis Services.
Se si crea una connessione a un database di Analysis Services in modalità Immediata quando si sviluppano oggetti di dati mining, qualsiasi oggetto creato viene aggiunto immediatamente al server. Se invece si progettano oggetti di data mining in modalità Offline, ovvero l'impostazione predefinita quando si utilizza SQL Server Data Tools (SSDT), gli oggetti di data mining creati sono solo contenitori di metadati fino a quando non vengono distribuiti a un'istanza di Analysis Services. Pertanto, tutte le volte in cui si apporta una modifica a un oggetto, è necessario ridistribuire l'oggetto al server di Analysis Services. Per ulteriori informazioni sull'architettura di data mining, vedere Architettura fisica (Analysis Services – Data mining).
[!NOTA]
Alcuni client, ad esempio i componenti aggiuntivi Data mining per Microsoft Excel 2007, consentono inoltre di creare modelli e strutture di data mining di sessione che utilizzano una connessione a un'istanza, ma archiviano la struttura e i modelli nel server solo per la durata della sessione. Sebbene sia possibile gestire questi modelli tramite il client, analogamente alle strutture e ai modelli archiviati in un database di Analysis Services, gli oggetti non vengono salvati in modo persistente dopo la disconnessione dall'istanza di Analysis Services.
Gestione di oggetti di data mining mediante gli strumenti dati di SQL Server
In SQL Server Data Tools (SSDT) sono disponibili funzionalità che consentono di creare, esplorare e modificare oggetti di data mining in modo semplice.
I collegamenti seguenti consentono di accedere a informazioni sulla possibilità di modificare oggetti di data mining tramite SQL Server Data Tools (SSDT):
Modificare la vista origine dati utilizzata per una struttura di data mining
Visualizzare o modificare flag di modellazione (Data mining)
In genere si utilizzerà SQL Server Data Tools (SSDT) come strumento per lo sviluppo di nuovi progetti e l'aggiunta a progetti esistenti, quindi per la gestione di progetti e oggetti distribuiti tramite strumenti quale SQL Server Management Studio.
Tuttavia, è possibile modificare direttamente gli oggetti già distribuiti a un'istanza di ssASnoversion tramite l'opzione Immediate e la connessione al server in modalità Online. Per ulteriori informazioni, vedere Connettersi in modalità online a un database di Analysis Services.
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Per apportare qualsiasi modifica a una struttura oppure a un modello di data mining, incluse le modifiche di metadati, ad esempio un nome o una descrizione, è necessario rielaborare la struttura o il modello. |
Se non si dispone del file della soluzione utilizzato per creare il progetto o gli oggetti di data mining, è possibile importare il progetto esistente dal server utilizzando la procedura guidata di importazione di Analysis Services, apportare modifiche agli oggetti, quindi eseguire nuovamente la distribuzione tramite l'opzione Incremental. Per ulteriori informazioni, vedere Importare un progetto di data mining utilizzando l'Importazione guidata di Analysis Services.
Gestione di oggetti di data mining mediante SQL Server Management Studio
In SQL Server Management Studio è possibile creare script per strutture e modelli di data mining, nonché elaborare o eliminare tali strutture e modelli. Sebbene sia possibile visualizzare solo un set limitato di proprietà utilizzando Esplora oggetti, per visualizzare metadati aggiuntivi relativi ai modelli di data mining è tuttavia possibile aprire una finestra Query DMX e selezionare una struttura di data mining.
Gestione di oggetti di data mining a livello di codice
È possibile creare, modificare, elaborare ed eliminare oggetti di data mining utilizzando i linguaggi di programmazione seguenti. Dal momento che ogni linguaggio è progettato per attività diverse, è possibile che siano presenti restrizioni relative al tipo di operazioni consentite. Non è ad esempio possibile modificare alcune proprietà degli oggetti di data mining utilizzando DMX (Data Mining Extensions). È infatti necessario utilizzare XMLA o AMO.
AMO (Analysis Management Objects)
Gli oggetti AMO (Analysis Management Objects) sono un modello a oggetti compilato su XMLA che offre il controllo completo sugli oggetti di data mining. Tramite AMO, è possibile creare, distribuire e monitorare le strutture e i modelli di data mining.
Restrizioni: nessuna.
Data Mining Extensions (DMX)
È possibile utilizzare DMX con altre interfacce di comando, ad esempio ADO.NET o ADOMD.Net, per creare, eliminare ed eseguire query su strutture e modelli di data mining.
Restrizioni: alcune proprietà non possono essere modificate utilizzando DMX.
XML for Analysis (XMLA)
XMLA (XML for Analysis) è il linguaggio DDL (Data Definition Language) per Analysis Services. XMLA consente di controllare la maggior parte degli oggetti di data mining e delle operazioni del server. Tutte le operazioni di gestione tra il client e il server possono essere eseguite tramite XMLA. Per semplicità è possibile utilizzare il linguaggio ASSL (Analysis Services Scripting Language) per eseguire il wrapping degli elementi XML.
Restrizioni: SQL Server Data Tools (SSDT) genera alcune istruzioni XMLA supportate solo per uso interno che non possono essere utilizzate negli script DDL XML.