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Programmazione del data mining

Si applica a: SQL Server 2019 e versioni precedenti di Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

Il data mining è stato deprecato in SQL Server 2017 Analysis Services e ora è stato sospeso in SQL Server 2022 Analysis Services. La documentazione non viene aggiornata per le funzionalità deprecate e non più disponibili. Per altre informazioni, vedere Compatibilità con le versioni precedenti di Analysis Services.

Se si ritiene che gli strumenti e i visualizzatori predefiniti in SQL Server Analysis Services non soddisfino i requisiti, è possibile estendere la potenza di SQL Server Analysis Services codificando le proprie estensioni. In questo approccio sono disponibili due opzioni:

  • XMLA

    SQL Server Analysis Services supporta XML for Analysis (XMLA) come protocollo per la comunicazione con le applicazioni client. I comandi aggiuntivi sono supportati da SQL Server Analysis Services che estendono la specifica XML for Analysis.

    Poiché SQL Server Analysis Services usa XMLA per la definizione dei dati, la manipolazione dei dati e il supporto del controllo dati, è possibile creare strutture di data mining e modelli di data mining usando gli strumenti visivi forniti da SQL Server Data Tools e quindi estendere gli oggetti di data mining creati usando gli script DMX (Data Mining Extensions) e Analysis Services Scripting Language (ASSL).

    È possibile creare e modificare oggetti di data mining interamente negli script XMLA ed eseguire query di stima sui modelli a livello di codice dalle proprie applicazioni.

  • Analysis Management Objects (AMO)

    SQL Server Analysis Services offre anche un framework completo che consente ai provider di data mining di terze parti di integrare gli oggetti di data mining in SQL Server Analysis Services.

    È possibile creare strutture di mining e modelli di mining utilizzando AMO. Vedere gli esempi seguenti in CodePlex:

    • AMO Browser

      Connette all'istanza di SSAS specificata ed elenca tutti gli oggetti del server e le relative proprietà, inclusi la struttura di estrazione di dati e i modelli di estrazione di dati.

    • Esempio semplice di AMO

      As Simple Sample illustra l'accesso a livello di codice alla maggior parte degli oggetti principali e illustra l'esplorazione dei metadati e l'accesso ai valori negli oggetti.

      L'esempio illustra anche come creare ed elaborare una struttura e un modello di data mining, nonché esplorare un modello di data mining esistente.

  • DMX

    È possibile usare DMX per incapsulare istruzioni di comando, query di stima e query di metadati e restituire risultati in un formato tabulare, presupponendo che sia stata creata una connessione a un server SQL Server Analysis Services.

In questa sezione

OLE DB per il data mining
Vengono descritte le aggiunte alla specifica per supportare il data mining e i dati multidimensionali: nuovi set di righe e colonne dello schema, linguaggio DMX (Data Mining Extensions) per la creazione e la gestione di strutture di data mining.

Sviluppo con ADOMD.NET
Introduce ADOMD.NET oggetti di programmazione client e server.

Sviluppo con AMO (Analysis Management Objects)
Introduce la libreria di programmazione AMO.

Sviluppo con Analysis Services Scripting Language (ASSL)
Introduce XML for Analysis (XMLA) e le relative estensioni.

Vedere anche

Documentazione per sviluppatori di Analysis Services
Informazioni di riferimento su DMX (Data Mining Extensions)

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