Zurück zur englischen Version der DokumentationSQL aus Modellnuggets generieren
SQL-Optimierung (SPSS Modeler)
Letzte Aktualisierung: 07. Okt. 2024
Bei Verwendung von Daten aus einer Datenbank kann SQL-Code per Pushback zur Ausführung an die Datenbank zurückübertragen werden. Dadurch kann bei vielen Operationen eine bessere Leistung erzielt werden. Bei einigen Knoten kann SQL für das Modellnugget generiert werden, wobei die Modellscoring-Phase per Pushback an die Datenbank zurückgegeben wird. Auf diese Weise kann das gesamte SQL von Abläufen, die diese Nuggets enthalten, per Pushback zurückgeführt werden.
Führen Sie für ein generiertes Modell, das SQL-Pushback unterstützt, Folgendes aus:
- Doppelklicken Sie auf das Modellnugget, um seine Einstellungen zu öffnen.
- Je nach Knotentyp ist eine oder mehrere der folgenden Optionen verfügbar. Wählen Sie eine dieser Optionen aus, um anzugeben, wie die SQL-Generierung ausgeführt werden soll.
SQL für dieses Modell generieren
- Standard: Mithilfe des Server-Scoring-Adapters (falls installiert), ansonsten bei der Verarbeitung scoren. Dies ist die Standardoption. Bei Verbindung mit einer Datenbank mit installiertem Scoring-Adapter wird mit dieser Option der SQL-Code mit dem Scoring-Adapter und den zugehörigen benutzerdefinierten Funktionen (UDF - User-defined Function) generiert und Ihr Modell wird in der Datenbank gescort. Wenn kein Scoring-Adapter verfügbar wird, ruft diese Option Ihre Daten wieder aus der Datenbank ab und bewertet sie in SPSS Modeler.
- Durch Konvertierung in natives SQL ohne Unterstützung fehlender Werte scoren. Diese Option generiert natives SQL zum Scoren des Modells innerhalb der Datenbank. Bei dieser Option wird die Vorhersage einfach auf null gesetzt (
$null$), wenn beim Scoring eines Falles ein fehlender Wert gefunden wird. - Durch Konvertierung in natives SQL mit Unterstützung fehlender Werte scoren. Bei Modellen vom Typ "CHAID", "QUEST" und "C&R-Baum" können Sie natives SQL zum Scoring des Modells in der Datenbank mit vollständiger Unterstützung für fehlende Werte generieren. Dabei wird SQL so generiert, dass die fehlenden Werte als im Modell angegeben behandelt werden. Bei C&R-Bäumen werden beispielsweise Ersatzregeln und ein Rückgriff auf das größte untergeordnete Element verwendet.
- Scoring außerhalb der Datenbank. Diese Option ruft Ihre Daten aus der Datenbank ab und bewertet sie in SPSS Modeler.