| Oracle Data Mining管理者ガイド 11g リリース2(11.2) E57718-01 |
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この章では、データ・ディクショナリからのマイニング・モデルに関する情報の検索方法と、マイニング・モデルに関する各種操作方法について説明します。
この章には、次の項が含まれます。
マイニング・モデルはデータベース・スキーマ・オブジェクトです。マイニング・モデルは、ALL、DBAおよびUSERの各データ・ディクショナリ・ビューで問合せできます。
表5-1に、Oracle Data Miningで作成されるマイニング・モデルについてデータ・ディクショナリ・ビュー別に示します。
すべてのアクセス可能なマイニング・モデル・オブジェクトに関する情報を入手するには、ALL_MINING_MODELSデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せます。
SQL> DESCRIBE all_mining_models Name Null? Type ----------------------------------------- -------- ---------------------------- OWNER NOT NULL VARCHAR2(30) MODEL_NAME NOT NULL VARCHAR2(30) MINING_FUNCTION VARCHAR2(30) ALGORITHM VARCHAR2(30) CREATION_DATE NOT NULL DATE BUILD_DURATION NUMBER MODEL_SIZE NUMBER COMMENTS VARCHAR2(4000)
COMMENTS列の情報は、SQL COMMENT文によって生成されます。コメントは、モデルに関する説明的な情報です。SQL COMMENTによってコメントが生成されなかった場合、COMMENTS列は空になります。「マイニング・モデルへのコメントの追加」を参照してください。
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関連項目: マイニング機能およびマイニング・アルゴリズムについては、『Oracle Data Mining概要』を参照してください。
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すべてのアクセス可能なマイニング・モデル属性に関する情報を入手するには、ALL_MINING_MODEL_ATTRIBUTESデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せます。
SQL> DESCRIBE all_mining_model_attributes Name Null? Type ----------------------------------------- -------- ---------------------------- OWNER NOT NULL VARCHAR2(30) MODEL_NAME NOT NULL VARCHAR2(30) ATTRIBUTE_NAME NOT NULL VARCHAR2(30) ATTRIBUTE_TYPE VARCHAR2(11) DATA_TYPE VARCHAR2(12) DATA_LENGTH NUMBER DATA_PRECISION NUMBER DATA_SCALE NUMBER USAGE_TYPE VARCHAR2(8) TARGET VARCHAR2(3)
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関連項目: 属性の詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。
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すべてのアクセス可能なマイニング・モデル設定に関する情報を入手するには、ALL_MINING_MODEL_SETTINGSデータ・ディクショナリ・ビューを問い合せます。
SQL> DESCRIBE all_mining_model_settings Name Null? Type ----------------------------------------- -------- ---------------------------- OWNER NOT NULL VARCHAR2(30) MODEL_NAME NOT NULL VARCHAR2(30) SETTING_NAME NOT NULL VARCHAR2(30) SETTING_VALUE VARCHAR2(4000) SETTING_TYPE VARCHAR2(7)
モデル設定は、モデルの作成で使用する設定表で指定します。これらの設定はすべて、デフォルト値を持っています。デフォルト値は、設定表で指定された設定により変更されない場合、または設定表が存在しない場合に使用されます。
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関連項目: モデル設定の詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。
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マイニング・モデルのDDL操作を、表5-2に示します。この操作は、PL/SQLのDBMS_DATA_MININGパッケージのプロシージャです。
表5-2 マイニング・モデルのDDL
| DDL | DBMS_DATA_MINING Procedure | 説明 |
|---|---|---|
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コスト・マトリックスの追加 |
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分類モデルにコスト・マトリックスを追加します。 |
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逆変換式の変更 |
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モデルに関連付けられている逆変換式を変更する。 |
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モデルの作成 |
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モデルを作成します。 |
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モデルの削除 |
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モデルを削除します。 |
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コスト・マトリックスの削除 |
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分類モデルからコスト・マトリックスを削除する。 |
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モデルの名前の変更 |
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モデルの名前を変更する。 |
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関連項目: 詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。 |
コメントは、記述情報をデータベース・オブジェクトに関連付けるために使用できます。SQL COMMENT文を使用して、コメントをマイニング・モデルに関連付けることができます。
COMMENT ON MINING MODEL schema_name.model_name IS string;
コメントを削除するには、コメントを空の''文字列に設定します。
自分のスキーマのモデルDT_SH_CLAS_SAMPLEにコメントを追加するには、次の文を使用します。
SQL> COMMENT ON MINING MODEL dt_sh_clas_sample IS
'Decision Tree model predicts promotion response';
USER_MINING_MODELSカタログ・ビューを問い合せることによって、コメントを表示できます。
SQL> COLUMN comments FORMAT a22 SQL> SELECT model_name, mining_function, algorithm, comments FROM user_mining_models; MODEL_NAME MINING_FUNCTION ALGORITHM COMMENTS ----------------- ---------------- -------------- ----------------------------------------------- DT_SH_CLAS_SAMPLE CLASSIFICATION DECISION_TREE Decision Tree model predicts promotion response
データベースからこのコメントを削除するには、次の文を発行します。
SQL> COMMENT ON MINING MODEL dt_sh_clas_sample '';
SQL監査システムは、本番環境でデータベース・オブジェクトに対する操作を追跡できるDBAツールです。データ・マイニング・モデルは、SQL監査システムで追跡できます。
データベース管理者は、監査を利用してデータベースにおける活動を監視します。様々なデータベース操作を監視するために、監査レコードを生成できます。それらには、監査対象の操作、その操作を実行したユーザーおよび操作日時などの情報が含まれます。
監査レコードは、データベース監査証跡と呼ばれるデータ・ディクショナリ表、またはオペレーティング・システム監査証跡と呼ばれるオペレーティング・システム・ファイルのいずれかに格納できます。
データベース初期化パラメータAUDIT_TRAILは、データベースの監査機能を制御します。監査を有効にするには、AUDIT_TRAILを次のいずれかに設定します。
DB DB,EXTENDED OS XML XML,EXTENDED
監査情報が記録されないようにするには、AUDIT_TRAILをNONEに設定します。デフォルトでは、AUDIT_TRAILはDBに設定されています。
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関連項目: AUDIT_TRAIL設定の詳細は、『Oracle Databaseセキュリティ・ガイド』を参照してください。 |
データ・マイニング・モデルの監査証跡を開くには、SQLのAUDIT文を使用します。
AUDIT {operation|ALL} ON MINING MODEL schema_name.model_name;
マイニング・モデルに関する次の操作を追跡できます。
| 監査操作 | 説明 |
|---|---|
AUDIT |
マイニング・モデルの監査証跡の生成 |
COMMENT |
マイニング・モデルへのコメントの追加 |
GRANT |
ユーザーに対するモデルのアクセス権の付与 |
RENAME |
モデルの名前変更 |
SELECT |
モデルの適用またはモデル・シグネチャの表示 |
たとえば、次の文は、DMUSERスキーマのモデルNB_SH_CLAS_SAMPLEに関するすべてのGRANT操作の監査証跡を生成します。
SQL> AUDIT GRANT ON MINING MODEL dmuser.nb_sh_clas_sample;
次の文は、同じモデルに関するすべての操作の監査証跡を生成します。
SQL> AUDIT GRANT,AUDIT,COMMENT,RENAME,SELECT
ON MINING MODEL dmuser.nb_sh_clas_sample;
次のセマンティクスを追加することにより監査条件を絞り込むことができます。
AUDIT {operation|ALL} ON MINING MODEL schema_name.model_name
[BY [SESSION|ACCESS]]
[WHENEVER [NOT] SUCCESSFUL]];
AUDIT文によって有効にした1つ以上の監査操作を停止するには、NOAUDIT文を使用します。
NOAUDIT {operation| ALL} ON MINING MODEL model_name
[WHENEVER [NOT] SUCCESSFUL]];
Oracle Databaseは、監査操作ごとに次の内容を含む監査レコードを作成します。
操作を実行しているユーザーの名前
操作のタイプ
操作の対象となるオブジェクト
操作の日時
一部のデータ・ディクショナリ・ビューは監査情報を表示します。次に例を示します。
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注意: Oracle Database監査システムは、スキーマ・オブジェクトの操作を追跡するための、強力で高度に構成可能なツールです。詳細は、次のマニュアルを参照してください。
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データ・マイニング・モデルをフラット・ファイルにエクスポートして作業途中の操作をバックアップしたり、Oracle Database Enterprise Editionの別のインスタンスに(たとえば、開発用データベースから本番データベースに)モデルを移動したりできます。モデルをエクスポートおよびインポートする方法は、いずれもOracle Data Pumpのテクノロジに基づいています。
Oracle Data Pumpは、2つのコマンドライン・クライアントと2つのPL/SQL APIで構成されています。コマンドライン・クライアントのEXPDPおよびIMPDPにより、データ・ポンプ・エクスポートおよびインポート・ユーティリティに対する使いやすいインタフェースが提供されます。EXPDPとIMPDPは、スキーマまたはデータベース全体をエクスポート/インポートする際に使用できます。
データ・ポンプ・エクスポート・ユーティリティは、マイニング・モデルを構成する表およびメタデータを含むスキーマ・オブジェクトを、ダンプ・ファイル・セットに書き出します。データ・ポンプ・インポート・ユーティリティは、ダンプ・ファイル・セットからモデル表およびメタデータを含むスキーマ・オブジェクトを取得し、それらをターゲット・データベースにリストアします。
EXPDPおよびIMPDPは、個々のマイニング・モデルのエクスポートおよびインポートには使用できません。
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関連項目: Oracle Data Pumpと、expdpおよびimpdpユーティリティの詳細は、『Oracle Databaseユーティリティ』を参照してください。 |
DBMS_DATA_MININGパッケージには、個々のマイニング・モデルのエクスポートとインポートを行うためのEXPORT_MODELプロシージャとIMPORT_MODELプロシージャが含まれています。EXPORT_MODELとIMPORT_MODELでは、Oracle Data Pumpのエクスポート機能とインポート機能を使用します。
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関連項目: DBMS_DATA_MININGパッケージに含まれるエクスポートおよびインポート・プロシージャの詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージ・プロシージャおよびタイプ・リファレンス』 |
マイニング・モデルのエクスポートとインポートに使用するオプションは、データベースでのアクセス権によって異なります。
DBAはEXPDPを使用してデータベース全体をエクスポートでき、IMPDPを使用してデータベース全体をインポートできます。エクスポート/インポートには、データベースのすべてのマイニング・モデルが含まれます。
データベース管理者または個々のユーザーが、EXPDPを使用してスキーマをエクスポートでき、IMPDPを使用してスキーマをインポートできます。エクスポート/インポートには、スキーマのすべてのマイニング・モデルが含まれます。
データベース管理者または個々のユーザーが、DBMS_DATA_MINING.EXPORT_MODELを使用して個々のモデルをエクスポートでき、DBMS_DATA_MINING.IMPORT_MODELを使用して個々のモデルをインポートできます。これらのプロシージャは、単一のマイニング・モデル、スキーマのすべてのマイニング・モデルまたは特定の基準に一致するマイニング・モデルのエクスポート/インポートを行うことができます。
デフォルトでは、EXPORT_MODELとIMPORT_MODELは同じスキーマ内のエクスポートとインポートをサポートします。モデルを別のスキーマにインポートするために、データベース内の特別な権限が必要になる場合があります。これらの権限は、EXP_FULL_DATABASEロールおよびIMP_FULL_DATABASEロールによって付与され、特権ユーザー(SYSユーザー、またはDBAロールを持つユーザーなど)のみが使用できます。独自のスキーマ内でモデルのエクスポート/インポートを行う場合は、これらのロールは必要ありません。
モデルをインポートするには、ダンプ・ファイル・セットを作成したユーザーと同じデータベース権限を付与されている必要があります。そうでない場合は、完全なシステム権限を持つDBAがモデルのインポートを行います。
EXPORT_MODELおよびIMPORT_MODELは、ディレクトリ・オブジェクトを使用してダンプ・ファイル・セットの場所を特定します。ディレクトリ・オブジェクトとは、ホスト・コンピュータ上の物理ディレクトリのデータベース内での論理名です。
データ・マイニング・モデルをエクスポートするには、ディレクトリ・オブジェクトおよびそれが表すファイル・システム・ディレクトリに対する書込みアクセス権を持っている必要があります。データ・マイニング・モデルをインポートするには、ディレクトリ・オブジェクトおよびファイル・システム・ディレクトリに対する読取りアクセス権を持っている必要があります。また、データベース自体にはファイル・システムのディレクトリに対するアクセス権が必要です。
ディレクトリ・オブジェクトを作成するにはCREATE ANY DIRECTORY権限が必要です。
次のSQLコマンドにより、dmtestというディレクトリ・オブジェクトが作成されます(すでに存在している場合は、再作成されます)。ファイル・システムのディレクトリ(この例ではC:\oracle\product\11.1.0\dmining)がすでに存在し、オペレーティング・システムによって付与される共有読取り/書込みアクセス権限が設定されている必要があります。
CREATE OR REPLACE DIRECTORY dmtest AS 'c:\oracle\product\11.1.0\dmining';
このSQLコマンドを使用して、ユーザーdmuserに対しdmtestへの読取りおよび書込みアクセス権限を付与します。
GRANT READ,WRITE ON DIRECTORY dmtest TO dmuser;
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注意: セキュリティ上の理由から、権限の付与は慎重に行ってください。 |
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関連項目: CREATE DIRECTORY文の詳細は、『Oracle Database SQL言語リファレンス』を参照してください |
マイニング・モデルは、マイニング・モデルの所有者のデフォルト表領域か、または所有者がアクセス権を保持する表領域に格納されます。また、この表領域はターゲット・データベースに存在し、ターゲット・ユーザーはその表領域にアクセスできる必要があります。表領域がターゲット・データベースに存在しない場合、モデルをインポートする前に表領域を作成する必要があります。
たとえば、モデルがDMUSERスキーマに作成されており、DMUSERのデフォルト表領域がUSERSである場合、ターゲット・データベースにUSERS表領域が存在している必要があります。次のように、USERS表領域を作成し、適切な表領域割当て制限を指定してターゲット・ユーザーにアクセス権を付与できます。
connect / as sysdba; create tablespace USERS datafile 'data_file_name' size 200M autoextend on; alter user target_user quota unlimited on USERS;
データ・マイニングのエクスポート・ユーティリティとインポート・ユーティリティを使用すると、ユーザーのスキーマに内部用にのみ使用される表が作成されます。
これらの表は変更しないでください。ただし、エクスポート・ジョブまたはインポート・ジョブが実行中でないときは削除できます。ユーティリティによって、次のジョブ用にこれらが再作成されます。
この例では、2つのモデルを含むダンプ・ファイルを作成し、このダンプ・ファイルからモデルをインポートします。
この例は、Linuxシステムで生成されたものです。ディレクトリ・オブジェクトmydirは、パス/scratch/dumpfilesを表します。(「EXPORT_MODELおよびIMPORT_MODELのディレクトリ・オブジェクト」を参照してください。)
この例では、dmuserスキーマには2つのマイニング・モデルが含まれています。
SQL> CONNECT dmuser
Enter password: password
SQL> SELECT model_name FROM user_mining_models;
MODEL_NAME
------------------------------
GLMR_SH_REGR_SAMPLE
SVMC_SH_CLAS_SAMPLE
次のコマンドは、mydirというディレクトリ・オブジェクトを作成し、すべてのモデルをdmuserからmydirにエクスポートします。
SQL> CREATE OR REPLACE DIRECTORY mydir AS '/scratch/dumpfiles';
SQL> EXECUTE dbms_data_mining.export_model('all_dmuser_models.dmp', 'mydir');
エクスポートまたはインポートの際には、ダンプ・ファイルと同じディレクトリにログ・ファイルが作成されます。現在の出力デバイス(画面など)にエラー・メッセージが返され、ログ・ファイルに追加情報が記録される場合もあります。
このサンプル・エクスポートにより、mydirディレクトリに次の2つのファイルが作成されます。
ALL_DMUSER_MODELS01.DMPという名前のダンプ・ファイル(2桁の接尾辞が名前に追加される)
DMUSER_EXP_920.LOGという名前のログ・ファイル
ファイルのデフォルト名の詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。
ログ・ファイルは、システム・コマンドまたはシステム・エディタで表示できます。ファイルを見つけるには、物理ディレクトリのパスを知っている必要があります。
DMUSER_EXP_920.LOGには、エクスポートされた2つのマイニング・モデルおよびサポートしているオブジェクトが表示されます。
Starting "DMUSER"."DMUSER_exp_17": DM_EXPIMP_JOB_ID=17 Estimate in progress using BLOCKS method... Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA Total estimation using BLOCKS method: 1.062 MB Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/TABLE Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/GRANT/OWNER_GRANT/OBJECT_GRANT Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/INDEX/INDEX Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/CONSTRAINT/CONSTRAINT Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/INDEX/STATISTICS/INDEX_STATISTICS Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/STATISTICS/TABLE_STATISTICS Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/POST_INSTANCE/PROCACT_INSTANCE . . exported "DMUSER"."DM$PIGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 7.085 KB 14 rows . . exported "DMUSER"."DM$PISVMC_SH_CLAS_SAMPLE" 7.507 KB 17 rows . . exported "DMUSER"."DM$PCGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 53.27 KB 2278 rows . . exported "DMUSER"."DM$PAGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 5.796 KB 24 rows . . exported "DMUSER"."DM$PBGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 15.76 KB 67 rows . . exported "DMUSER"."DM$PDGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 8 KB 66 rows . . exported "DMUSER"."DM$PDSVMC_SH_CLAS_SAMPLE" 9.023 KB 88 rows . . exported "DMUSER"."DM$PFGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 5.656 KB 10 rows . . exported "DMUSER"."DM$POSVMC_SH_CLAS_SAMPLE" 5.320 KB 8 rows . . exported "DMUSER"."DM$PXSVMC_SH_CLAS_SAMPLE" 7.265 KB 77 rows . . exported "DMUSER"."DM$PZSVMC_SH_CLAS_SAMPLE" 6.164 KB 1 rows . . exported "DMUSER"."DM$P_MODEL_EXPIMP_TEMP" 5.921 KB 2 rows Master table "DMUSER"."DMUSER_exp_17" successfully loaded/unloaded ****************************************************************************** Dump file set for DMUSER.DMUSER_exp_17 is: /scratch/dumpfiles/all_dmuser_models01.dmp Job "DMUSER"."DMUSER_exp_17" successfully completed at 10:30:19
モデルはエクスポートされた後もDMUSERに存在します。この例では、ダンプ・ファイルからインポートする前にモデルを削除します。インポートにより同じ名前を持つ既存のモデルが上書きされることはありません。
SQL> EXECUTE dbms_data_mining.drop_model('GLMR_SH_REGR_SAMPLE');
SQL> EXECUTE dbms_data_mining.drop_model('SVMC_SH_CLAS_SAMPLE');
次のコマンドは、ダンプ・ファイルのすべてのモデルをDMUSERスキーマにリストアします。
SQL> EXECUTE dbms_data_mining.import_model('all_dmuser_models01.dmp', 'mydir');
必要な権限を持つユーザーは、ダンプ・ファイルのモデルを別のスキーマにロードできます。ターゲット・スキーマは、モデルのエクスポート元となったスキーマと同一の表領域へのアクセス権限および同一の権限を持つ必要があります。
CREATE USER dmuser2 IDENTIFIED BY password
default tablespace dmuser
temporary tablespace temp
quota unlimited on dmuser;
@ $ORACLE_HOME/RDBMS/demo/dmshgrants dmuser2
インポート・コマンドをSYSとして実行すると、2つのモデルがDMUSER2スキーマにロードされます。
SQL> EXECUTE dbms_data_mining.import_model('all_dmuser_models01.dmp', 'mydir', null, null, null, 'todmuser2', 'dmuser:dmuser2');
パラメータには、ログ・ファイルの名前としてTODMUSER2.LOGを指定します。名前には、拡張子.LOGが自動的に追加されます。ログ・ファイルには、インポートされたモデルの名前と、サポートするメタデータが示されます。
Master table "SYS"."todmusr2" successfully loaded/unloaded Starting "SYS"."todmusr4": DM_EXPIMP_JOB_ID=21 Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/TABLE Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA . . imported "DMUSER2"."DM$PIGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 7.085 KB 14 rows . . imported "DMUSER2"."DM$PISVMC_SH_CLAS_SAMPLE" 7.507 KB 17 rows . . imported "DMUSER2"."DM$PCGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 53.27 KB 2278 rows . . imported "DMUSER2"."DM$PAGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 5.796 KB 24 rows . . imported "DMUSER2"."DM$PBGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 15.76 KB 67 rows . . imported "DMUSER2"."DM$PDGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 8 KB 66 rows . . imported "DMUSER2"."DM$PDSVMC_SH_CLAS_SAMPLE" 9.023 KB 88 rows . . imported "DMUSER2"."DM$PFGLMR_SH_REGR_SAMPLE" 5.656 KB 10 rows . . imported "DMUSER2"."DM$POSVMC_SH_CLAS_SAMPLE" 5.320 KB 8 rows . . imported "DMUSER2"."DM$PXSVMC_SH_CLAS_SAMPLE" 7.265 KB 77 rows . . imported "DMUSER2"."DM$PZSVMC_SH_CLAS_SAMPLE" 6.164 KB 1 rows . . imported "DMUSER2"."DM$P_MODEL_EXPIMP_TEMP" 5.921 KB 2 rows Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/GRANT/OWNER_GRANT/OBJECT_GRANT Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/INDEX/INDEX Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/CONSTRAINT/CONSTRAINT Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/INDEX/STATISTICS/INDEX_STATISTICS Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/STATISTICS/TABLE_STATISTICS Processing object type TABLE_EXPORT/TABLE/POST_INSTANCE/PROCACT_INSTANCE Job "SYS"."todmusr2" successfully completed at 11:15:26
単一のモデル、モデルのリストまたは特定の特性を共有するモデルのグループをエクスポート/インポートできます。たとえば次のコマンドは、ディレクトリ・オブジェクトEXP_OUTで指定されたディレクトリに、NMF_SH_SAMPLEとSVMR_SH_REGR_SAMPLEの2つのモデルをエクスポートします。
SQL>execute dbms_data_mining.export_model ( 'models2_out', 'EXP_OUT',
'name in (''SVMR_SH_REGR_SAMPLE'')');
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関連項目: 他の例については、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。 |
この機能は、Oracle Database 11gリリース2(11.2.0.2)以上のデータ・マイニングで使用できます。
Predictive Model Markup Language(PMML)で表現されたマイニング・モデルをインポートできます。モデルのタイプは、RegressionModel(線形回帰またはバイナリ・ロジスティック回帰)である必要があります。
PMMLは、Data Mining Group(http://www.dmg.org)によって策定されたXMLベースの規格です。PMMLに準拠しているアプリケーションは、任意のベンダーによって作成されたPMML準拠のモデルを配置できます。Oracle Data Miningでは、回帰モデルに対応するPMML 3.1のコア機能をサポートしています。
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関連項目: PMMLインポートの詳細は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。 |
