ORA_DM_PARTITION_NAME

Syntaxe

Paramètres

Description

Cette fonction permet de retourner le nom de la partition du modèle de données minier en cours d'utilisation. Elle est utile dans le contexte d'exécution parallèle ou partitionnée des modèles de data mining.

Remarques

• La fonction ORA_DM_PARTITION_NAME est essentielle dans un contexte de data mining partitionné : Elle permet d'identifier dynamiquement quelle partition d'un modèle est en cours d'exécution, ce qui est particulièrement utile dans les systèmes traitant de gros volumes de données de manière parallèle ou distribuée.
• Elle s'intègre avec les modèles de data mining créés via Oracle Data Mining (ODM) : Utilisée dans une requête SQL, elle fournit des métadonnées sur l'environnement d'exécution du modèle, facilitant ainsi le débogage ou la personnalisation de la sortie selon la partition active.
• Dans un environnement multi-utilisateur, la spécification du paramètre schema renforce la précision : En indiquant explicitement le schéma, on évite toute ambiguïté concernant le modèle utilisé, ce qui est indispensable en présence de modèles de même nom dans différents schémas.
• Le paramètre model est central puisqu'il désigne le modèle de data mining Oracle à interroger : Ce nom doit correspondre exactement à un modèle existant dans la base de données, sinon la fonction retournera une erreur ou NULL.
• L'option mining_attribute_clause permet une grande flexibilité : Elle donne la possibilité de contrôler les entrées utilisées pour l'évaluation du modèle, en spécifiant les colonnes ou expressions pertinentes, ce qui peut influencer la logique de partitionnement.
• Cette fonction améliore l'interprétabilité lors d'exécutions parallèles ou traitement par lots : En exposant le nom de la partition active, elle permet aux développeurs ou analystes de tracer les résultats en lien avec leur segment de données.
• Elle est introduite à partir d'Oracle 12c Release 2 (12.2), ce qui la rend absente dans les versions antérieures : Les bases de données antérieures devront adopter des approches alternatives pour le suivi des partitions dans les modèles de mining.
• Son usage est généralement limité à des scénarios avancés de data mining : Elle est peu courante dans des contextes transactionnels classiques ou analytiques simples, et cible plutôt des applications d'apprentissage automatique intégrées dans Oracle.
• La fonction peut retourner des valeurs NULL si le modèle n'est pas partitionné : Il est donc recommandé de toujours vérifier le résultat de la fonction pour éviter des comportements inattendus dans les traitements qui en dépendent.
• Elle peut être intégrée dans des clauses SELECT ou des prédicats WHERE pour filtrer dynamiquement selon la partition : Cela permet, par exemple, de tracer ou journaliser les performances ou prédictions associées à une partition spécifique.
• Comme elle dépend du contexte du modèle, elle ne peut pas être utilisée isolément sans appel à un modèle de mining valide : Elle agit comme une fonction de métadonnées liée à l'exécution en cours et ne fournit pas d'information si elle n'est pas exécutée dans le bon cadre.
• Cette fonction illustre bien la capacité d'Oracle à intégrer l'apprentissage automatique dans SQL : En exposant les éléments internes du modèle comme les partitions, elle rapproche les outils analytiques avancés des utilisateurs SQL, sans nécessiter de code Python ou R.