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Verwaltung von Data Mining-Lösungen und -Objekten

SQL Server 2014 stellt Clienttools bereit, mit denen Sie vorhandene Miningstrukturen und Miningmodelle verwalten können. In diesem Abschnitt werden die Verwaltungsvorgänge beschrieben, die Sie mit jeder Umgebung ausführen können.

Zusätzlich zu diesen Tools können Sie Data Mining-Objekte programmgesteuert verwalten, indem Sie AMO verwenden oder andere Clients verwenden, die eine Verbindung mit einer Analysis Services-Datenbank herstellen, z. B. die Data Mining-Add-Ins für Microsoft Excel 2007.

In diesem Abschnitt

Verschieben von Data Mining-Objekten

Verarbeitungsanforderungen und Überlegungen (Data Mining)

Verwenden von SQL Server Profiler zum Überwachen von Data Mining (Analysis Services – Data Mining)

Speicherort von Data Mining-Objekten

Miningstrukturen und -modelle, die verarbeitet wurden, werden in einer Instanz von Analysis Services gespeichert.

Wenn Sie beim Entwickeln Ihrer Data Mining-Objekte eine Verbindung mit einer Analysis Services-Datenbank Immediate herstellen, werden alle Objekte, die Sie erstellen, dem Server sofort hinzugefügt, während Sie arbeiten. Wenn Sie Data Mining-Objekte jedoch im Offlinemodus entwerfen, was beim Arbeiten in SQL Server Data Tools (SSDT) der Standard ist, sind die von Ihnen erstellten Miningobjekte nur Metadatencontainer, bis Sie sie in einer Instanz von Analysis Services bereitstellen. Daher müssen Sie jedes Mal, wenn Sie eine Änderung an einem Objekt vornehmen, das Objekt erneut auf dem Analysis Services-Server bereitstellen. Weitere Informationen zur Data Mining-Architektur finden Sie unter Physische Architektur (Analysis Services – Data Mining).

Hinweis

Einige Clients, z. B. die Data Mining-Add-Ins für Microsoft Excel 2007, ermöglichen ihnen auch das Erstellen von Session Mining-Modellen und Miningstrukturen, die eine Verbindung zu einer Instanz verwenden, aber die Miningstruktur und -modelle nur für die Dauer der Sitzung auf dem Server speichern. Sie können diese Modelle weiterhin über den Client verwalten, genauso wie Strukturen und Modelle, die in einer Analysis Services-Datenbank gespeichert sind, aber die Objekte werden nicht beibehalten, nachdem Sie die Verbindung mit der Instanz von Analysis Services getrennt haben.

Verwalten von Data Mining-Objekten in SQL Server-Datentools

SQL Server Data Tools (SSDT) bietet Features, die das Erstellen, Durchsuchen und Bearbeiten von Data Mining-Objekten vereinfachen.

Die folgenden Links enthalten Informationen dazu, wie Sie Data Mining-Objekte mithilfe von SQL Server Data Tools (SSDT) ändern können:

In der Regel verwenden Sie SQL Server Data Tools (SSDT) als Tool zum Entwickeln neuer Projekte und zum Hinzufügen zu vorhandenen Projekten und verwalten dann Projekte und Objekte, die mithilfe von Tools wie SQL Server Management Studio bereitgestellt wurden.

Sie können jedoch Objekte, die bereits in einer Instanz von ssASnoversion bereitgestellt wurden, direkt ändern, indem Sie die Immediate Option verwenden und eine Verbindung mit dem Server im Onlinemodus herstellen. Weitere Informationen finden Sie unter "Verbinden im Onlinemodus" mit einer Analysis Services-Datenbank.

Warnung

Alle Änderungen an einer Miningstruktur oder einem Miningmodell, einschließlich Änderungen an Metadaten, z. B. einem Namen oder einer Beschreibung, erfordern, dass die Struktur oder das Modell neu verarbeitet werden.

Wenn Sie nicht über die Lösungsdatei verfügen, die zum Erstellen des Data Mining-Projekts oder -Objekte verwendet wurde, können Sie das vorhandene Projekt mithilfe des Analysis Services-Import-Assistenten vom Server importieren, änderungen an den Objekten vornehmen und dann mithilfe der Incremental Option erneut bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren eines Data Mining-Projekts mithilfe des Analysis Services-Import-Assistenten.

Verwalten von Data Mining-Objekten in SQL Server Management Studio

In SQL Server Management Studio können Sie Miningstrukturen und Miningmodelle skripten, verarbeiten oder löschen. Sie können nur einen begrenzten Satz von Eigenschaften mithilfe des Objekt-Explorers anzeigen. Sie können jedoch zusätzliche Metadaten zu Miningmodellen anzeigen, indem Sie ein DMX Query-Fenster öffnen und eine Miningstruktur auswählen.

Programmgesteuertes Verwalten von Data Mining-Objekten

Mithilfe der folgenden Programmiersprachen können Sie Data Mining-Objekte erstellen, ändern, verarbeiten und löschen. Jede Sprache ist für unterschiedliche Aufgaben ausgelegt, und daher gibt es möglicherweise Einschränkungen für die Art der Vorgänge, die Sie ausführen können. Beispielsweise können einige Eigenschaften von Data Mining-Objekten nicht mithilfe von Data Mining-Erweiterungen (DMX) geändert werden; Sie müssen XMLA oder AMO verwenden.

Analysis Management Objects (AMO) (Analyseverwaltungsobjekte)

Analysis Management Objects (AMO) ist ein Objektmodell, das auf XMLA basiert und Ihnen die vollständige Kontrolle über Data Mining-Objekte bietet. Mithilfe von AMO können Sie Miningstrukturen und Miningmodelle erstellen, bereitstellen und überwachen.

Einschränkungen: Nichts.

Data Mining-Erweiterungen (DMX)

Data Mining Extensions (DMX) können mit anderen Befehlsschnittstellen wie ADO.NET oder ADOMD.Net verwendet werden, um Miningstrukturen und Miningmodelle zu erstellen, zu löschen und abzufragen.

Einschränkungen: Einige Eigenschaften können nicht mithilfe von DMX geändert werden.

XML für Analyse (XMLA)

XML for Analysis (XMLA) ist die Datendefinitionssprache für alle Analysis Services. XMLA bietet Ihnen die Kontrolle über die meisten Data Mining-Objekte und Servervorgänge. Alle Verwaltungsvorgänge zwischen dem Client und dem Server können mithilfe von XMLA ausgeführt werden. Zur Vereinfachung können Sie die Analysis Services Scripting Language (ASSL) verwenden, um den XML-Code umzuschließen.

Einschränkungen: SQL Server Data Tools (SSDT) generiert einige XMLA-Anweisungen, die nur für die interne Verwendung unterstützt werden und nicht in XML-DDL-Skripts verwendet werden können.

Siehe auch

Entwicklerhandbuch (Analysis Services)

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