Data Mining-Schemarowsets (SSAs)
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.
In SQL Server 2017 werden viele der vorhandenen OLE DB Data Mining-Schemarowsets als eine Reihe von Systemtabellen verfügbar gemacht, die Sie mithilfe von DATA Mining Extensions (DMX)-Anweisungen abfragen können. Durch das Erstellen von Queries für das Data Mining-Schemarowset können Sie die zur Verfügung stehenden Services identifizieren, Statusupdates für Ihre Modelle und Strukturen erhalten und Details über den Inhalt des Modells oder Parameter erfahren.
Hinweis
Sie können auch das Data Mining-Schemarowset mithilfe von XMLA abfragen. Weitere Informationen dazu, wie Sie dies in SQL Server Management Studio tun, finden Sie unter Erstellen einer Data Mining-Abfrage mit XMLA.
Liste der Data Mining-Schemarowsets
In der folgenden Tabelle werden die Data Mining-Schemarowsets, die möglicherweise zum Abfragen und Überwachen nützlich sind, aufgelistet.
| Rowsetname | Beschreibung |
|---|---|
| DMSCHEMA_MINING_MODELS-Rowset | Listet alle Miningmodelle im aktuellen Kontext auf. Beinhaltet Informationen wie das Erstellungsdatum, Parameter, die zur Erstellung des Modells verwendet wurden, und die Größe des Trainingsatzes. |
| DMSCHEMA_MINING_COLUMNS | Listet alle in Miningmodellen verwendeten Spalten im aktuellen Kontext auf. Zu den Informationen gehören das Zuordnen der Quellspalte der Miningstruktur, der Datentyp, die Genauigkeit und Vorhersagefunktionen, die mit der Spalte verwendet werden können. |
| DMSCHEMA_MINING_STRUCTURES | Listet alle Miningstrukturen im aktuellen Kontext auf. Hierzu gehören Informationen darüber, ob die Struktur Daten enthält, das Datum der letzten Verarbeitung der Struktur und gegebenenfalls die Definition des zurückgehaltenen Datasets. |
| DMSCHEMA_MINING_STRUCTURE_COLUMNS | Listet alle in Miningstrukturen verwendeten Spalten im aktuellen Kontext auf. Zu den Informationen gehören Inhaltstyp und Datentyp, NULL-Zulässigkeit und ob die Spalte geschachtelte Tabellendaten enthält. |
| DMSCHEMA_MINING_SERVICES | Listet alle Miningdienste oder Algorithmen, die auf dem angegebenen Server verfügbar sind, auf. Informationen enthalten unterstützte Modellierungsflags, Eingabetypen und unterstützte Datenquellentypen. |
| DMSCHEMA_MINING_SERVICE_PARAMETERS | Listet alle Parameter für die Miningdienste, die auf der angegebenen Instanz verfügbar sind, auf. Die Informationen enthalten den Datentyp für jeden Parameter, die Standardwerte und die oberen und unteren Grenzen. |
| DMSCHEMA_MODEL_CONTENT | Gibt den Inhalt des Modells zurück, wenn das Modell verarbeitet wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Miningmodellinhalt (Analysis Services – Data Mining). |
| DBSCHEMA_CATALOGS | Listet alle Datenbanken (Kataloge) in der aktuellen Instanz von Analysis Services auf. |
| MDSCHEMA_INPUT_DATASOURCES | Listet alle Datenquellen in der aktuellen Instanz von Analysis Services auf. |
Hinweis
Die Liste in der Tabelle ist nicht vollständig; es werden nur die Rowsets angezeigt, die für die Problembehandlung am wichtigsten sein könnten.
Beispiele
Der folgende Abschnitt enthält einige Beispiele für Abfragen gegen die Data Mining-Schemarowsets.
Beispiel 1: Auflisten von Data Mining-Diensten
Die folgende Abfrage gibt eine Liste der Miningdienste zurück, die auf dem aktuellen Server zur Verfügung stehen, d. h. die aktivierten Algorithmen. Die für jeden Miningdienst bereitgestellten Spalten beinhalten die Modellierungsflags und Inhaltstypen, die von jedem Algorithmus verwendet werden können, die GUID für jeden Dienst und jegliche Vorhersagenbeschränkungen, die für jeden Dienst hinzugefügt worden sein könnten.
SELECT *
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_SERVICES
Beispiel 2: Auflisten von Miningmodellparametern
Das folgende Beispiel gibt die Parameter zurück, die verwendet wurden, um ein bestimmtes Miningmodell zu erstellen.
SELECT MINING_PARAMETERS
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'TM Clustering'
Beispiel 3: Auflisten aller Rowsets
Im folgenden Beispiel wird eine umfassende Liste der Rowsets, die auf dem aktuellen Server verfügbar sind, zurückgegeben:
SELECT *
FROM $system.DBSCHEMA_TABLES