Fonctions définies par l'utilisateur et procédures stockées

Article
10/31/2023

avec les objets serveur ADOMD.NET, vous pouvez créer une fonction définie par l’utilisateur (UDF) ou des procédures stockées pour Microsoft SQL Server Analysis Services qui interagissent avec les métadonnées et les données du serveur. Ces méthodes in-process sont appelées au moyen d'instructions MDX (Multidimensional Expressions) ou DMX (Data Mining Extensions) pour fournir des fonctionnalités supplémentaires sans les temps d'attente inhérents aux communications réseau.

Exemples de fonctions définies par l'utilisateur (UDF)

Une fonction définie par l'utilisateur est une méthode qui peut être appelée dans le contexte d'une instruction MDX ou DMX, qui peut prendre un nombre illimité de paramètres et qui peut retourner tout type de données.

Une fonction définie par l'utilisateur créée à l'aide de MDX est semblable à une fonction définie par l'utilisateur créée pour DMX. La principale différence réside dans le fait que certaines propriétés de l’objet Microsoft. AnalysisServices. AdomdServer. Context, telles que les propriétés Microsoft. AnalysisServices. AdomdServer. Context. CurrentCube et Microsoft. AnalysisServices. AdomdServer. Context. CurrentMiningModel, sont uniquement disponibles pour un langage de script ou l’autre.

Les exemples suivants indiquent comment utiliser une fonction définie par l'utilisateur pour retourner une description de nœud, filtrer des tuples et appliquer un filtre à un tuple.

Retour d'une description de nœud

L'exemple suivant crée une fonction définie par l'utilisateur chargée de retourner la description d'un nœud spécifié. La fonction définie par l'utilisateur utilise le contexte dans lequel elle est exécutée et emploie une clause DMX FROM pour récupérer le nœud à partir du modèle d'exploration de données actif.

public string GetNodeDescription(string nodeUniqueName)  
{  
   return Context.CurrentMiningModel.GetNodeFromUniqueName(nodeUniqueName).Description;  
}

Une fois déployée, la fonction définie par l'utilisateur de l'exemple précédent peut être appelée à l'aide de l'expression DMX ci-dessous, qui récupère le nœud de prédiction le plus probable. La description contient des informations qui décrivent les conditions rattachées au nœud de prédiction.

select Cluster(), SampleAssembly.GetNodeDescription( PredictNodeId(Cluster()) ) FROM [Customer Clusters]

Retour de tuples

En s'appuyant sur un ensemble et un nombre retourné, l'exemple suivant récupère aléatoirement des tuples de l'ensemble, retournant ainsi un sous-ensemble final :

public Set RandomSample(Set set, int returnCount)  
{  
   //Return the original set if there are fewer tuples  
   //in the set than the number requested.  
   if (set.Tuples.Count <= returnCount)  
      return set;  
  
   System.Random r = new System.Random();  
   SetBuilder returnSet = new SetBuilder();  
  
   //Retrieve random tuples until the return set is filled.  
   int i = set.Tuples.Count;  
   foreach (Tuple t in set.Tuples)  
   {  
      if (r.Next(i) < returnCount)  
      {  
         returnCount--;  
         returnSet.Add(t);  
      }  
      i--;  
      //Stop the loop if we have enough tuples.  
      if (returnCount == 0)  
         break;  
   }  
   return returnSet.ToSet();  
}

L'exemple précédent est appelé dans l'exemple MDX suivant. Dans cet exemple MDX, cinq États ou provinces aléatoires sont récupérés à partir de la base de données Adventure Works .

SELECT SampleAssembly.RandomSample([Geography].[State-Province].Members, 5) on ROWS,   
[Date].[Calendar].[Calendar Year] on COLUMNS  
FROM [Adventure Works]  
WHERE [Measures].[Reseller Freight Cost]

Application d'un filtre à un tuple

Dans l'exemple suivant, la fonction définie par l'utilisateur prend un ensemble et applique un filtre à chaque tuple de l'ensemble en utilisant l'objet Expression. Les tuples qui sont conformes au filtre sont ajoutés à l'ensemble retourné.

public static Set FilterSet(Set set, String filterExpression)
{
    Expression expr = new Expression(filterExpression);

    SetBuilder resultSetBuilder = new SetBuilder();

    foreach (Tuple tuple in set)
    {
        if ((bool)(expr.Calculate(tuple)))
        {
            resultSetBuilder.Add(tuple);
        }
    }

    return resultSetBuilder.ToSet();
}

L'exemple précédent est appelé dans l'exemple MDX ci-dessous, dont le filtre porte sur les noms de ville commençant par la lettre A.

Select Measures.Members on Rows,  
SampleAssembly.FilterSet([Customer].[Customer Geography].[City], "[Customer].[Customer Geography].[City].CurrentMember.Name < 'B'") on Columns  
From [Adventure Works]

Exemple de procédure stockée

Dans l'exemple suivant, une procédure stockée MDX utilise AMO pour créer, si nécessaire, des partitions pour Internet Sales.

public static void CreateInternetSalesMeasureGroupPartitions()
{
    //Check the current state of the data warehouse and 
    //create partitions with AMO if necessary
    #region Retrieve order date of last sales transaction

    // Open a connection to the data warehouse
    // TODO: Change the first string parameter to reflect the right server\instance.
    SqlConnection conn = new SqlConnection(string.Format("data source={0};initial catalog={1};Integrated Security=SSPI", "server\\instance", Context.CurrentDatabaseName));
    conn.Open();

    // Create a command
    SqlCommand cmd = new SqlCommand();
    cmd.Connection = conn;

    // Get the order date key of the last internet sale
    int lastInternetSaleDateKey = 0;
    cmd.CommandText = "select max(OrderDateKey) from FactInternetSales";
    lastInternetSaleDateKey = (int)cmd.ExecuteScalar();

    // Get the order date key of the last reseller sale
    int lastResellerSaleDateKey = 0;
    cmd.CommandText = "select max(OrderDateKey) from FactResellerSales";
    lastResellerSaleDateKey = (int)cmd.ExecuteScalar();
    #endregion

    #region Create partitions

    // Connect to the calling session
    Server svr = new Server();
    svr.Connect("*");

    // Get the Adventure Works cube
    Database db = svr.Databases.GetByName(Context.CurrentDatabaseName);
    Cube cube = db.Cubes[0];

    MeasureGroup mg;
    int maxOrderDateKey;

    mg = cube.MeasureGroups.GetByName("Internet Sales");
    maxOrderDateKey = 0;
    foreach (Partition part in mg.Partitions)
    {
        maxOrderDateKey = Math.Max(maxOrderDateKey, Convert.ToInt32(
            part.Annotations.Find("LastOrderDateKey").Value.Value,
            System.Globalization.CultureInfo.InvariantCulture));
    }

    if (maxOrderDateKey < lastInternetSaleDateKey)
    {
        Partition part = mg.Partitions.Add("Internet_Sales_"
            + lastInternetSaleDateKey);
        part.StorageMode = StorageMode.Molap;
        part.Source = new QueryBinding(db.DataSources[0].ID,
            "SELECT * FROM [dbo].[FactInternetSales] WHERE OrderDateKey > '"
            + maxOrderDateKey + "' and OrderDateKey <= '" + lastInternetSaleDateKey + "'");
        part.Annotations.Add("LastOrderDateKey", Convert.ToString(lastInternetSaleDateKey,
            System.Globalization.CultureInfo.InvariantCulture));
        part.Update();
        part.Process();
    }

    svr.Disconnect();

    #endregion
}

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