Sql server 2012 Upgrade Technical Guide Writers

431

 

SQL Server 2012 Upgrade Technical Guide 

 

 

 

You will also need to perform some important data-mining tasks after your in-place 

upgrade from SSAS 2005 to SSAS 2012. There are many valuable features in SSAS 2012 

data mining that can help you deploy a different predictive model in production, 

consolidate mining structures, or refine forecasting models. We will discuss these 

important considerations in the “Post-Upgrade Tasks” section later in this chapter. 

Side-by-Side Upgrade 

For a side-by-side upgrade, you have plenty of options for migrating your mining 

models from SSAS 2005 to SSAS 2012: 



 

You can back up the SSAS 2005 database and restore it on SSAS 2012. 



 

With SSMS, you can create an XMLA script for creating the complete database 

or any object in the database and then execute the script on SSAS 2012. 



 

You can open the SSAS 2005 project in SSDT 2012 and deploy it on SSAS 2012. 



 

You can reverse-engineer an SSAS 2005 database in SSDT 2012 to create a 2012 

project and then deploy the project on SSAS 2012. 

You can also quickly import SSAS 2005 data mining models to an SSAS 2012 database 

by using the EXPORT and IMPORT DMX commands. However, note that SSAS 2012 

supports data mining only if it is installed in Multidimensional and Data Mining mode. 

SSAS 2012 in Tabular mode does not support data mining at all, and you cannot 

migrate your mining models to an SSAS 2012 Tabular instance. 

Chapter 16, “Analysis Services,” covers the options for migrating a complete SSAS 

database. So in this section, we focus on the data-mining-specific migration options. 

With the EXPORT DMX command, you can export a complete mining structure, one or 

more mining models, or a model or structure with dependencies. Exporting with 

dependencies means that all objects needed to process the structure, such as the data 

source and the data source view, are included in the backup (.abf) file. Here are some 

examples of EXPORT commands executed on our sample SSAS 2005 database: 

-- Exporting complete structure 

EXPORT MINING STRUCTURE [TM2005] 

    TO 'C:\Upgrade2012WP\TM2005_Structure.abf'; 

-- Exporting a single model 

EXPORT MINING MODEL [TM2005_DT] 

    TO 'C:\Upgrade2012WP\TM2005_Model.abf'; 

-- Exporting a model with dependencies 

EXPORT MINING MODEL [AR2005] 

    TO 'C:\Upgrade2012WP\AR2005_Model_Dependencies.abf' 

WITH DEPENDENCIES; 

---

432

 

SQL Server 2012 Upgrade Technical Guide 

 

 

 

In SSAS 2012, you can use SSMS to create an empty database. Note that you cannot 

create objects you need for processing the mining structures, namely data sources and 

data source views, from SSMS. You can use SSDT 2012 to create a SSAS project that 

includes only data sources and data source views, deploy it, and then import mining 

models and structures. 

If you already have the destination SSAS 2012 database and you need to import only a 

mining structure, import it from the backup file with the complete structure, as follows: 

-- Importing complete structure 

IMPORT 

  FROM 'C:\Upgrade2012WP\TM2005_Structure.abf'; 

Note that if you import from a file with only the mining model, the associated structure 

is created as well. Therefore, you cannot have a structure with the same name in the 

destination SSAS database. The following command shows an example of importing a 

mining model: 

-- Importing a single model 

IMPORT 

  FROM 'C:\Upgrade2012WP\TM2005_Model.abf'; 

This command imports from the file to which you exported the TM2005_DT model. And 

as we just noted, the TM2005 structure cannot exist in the destination database 

because it is recreated there during the import. If you executed the second import, the 

third one fails. If there is no TM2005 structure in the destination database, then the 

third import succeeds. After a successful third import, the TM2005 structure contains 

only one model, TM2005_DT. 

After the import, you should try to process the complete database to check whether all 

dependent objects were imported correctly. 

Post-Upgrade Tasks 

After your upgrade from SSAS 2005 to SSAS 2012, you should check the accuracy and 

the robustness of your predictive models before deciding which one to deploy in 

production.  

Lift Chart 

A Lift Chart is the most popular way to view the accuracy of predictive models. For a Lift 

Chart, you need to split your data into training and test sets. You use the training set to 

train the models and then try to predict the target variable in the test set. Because you 

---

433

 

SQL Server 2012 Upgrade Technical Guide 

 

 

 

know the real value of the target variable in your test set, you can measure how many 

times the predictions were accurate and compare the accuracy of different models. The 

Lift Chart provides a standard way to graphically present this comparison. Figure 9 

shows a Lift Chart for the predictive models we created in the sample SSAS 2005 

database for the value 1 (buyers) of the predicted variable (Bike Buyer). From this chart, 

you can easily see the performance of the different models. 

 

Figure 9: Lift Chart for predicting a single value 

In the chart, notice that there is a total of six curves and lines. The four curves represent 

the predictive models, and the two lines represent the Ideal Model and the Random 

Guess. The X axis represents the percentage of the overall population (all cases), and 

the Y axis represents the percentage of the target population (bike buyers). From the 

Ideal Model line (the topmost line) you can see that approximately 50 percent of 

Adventure Works customers buy bikes. If you could predict with 100 percent 

probability which customer is going to buy a bike and which is not, you would need to 

target 50 percent of the population only to get all bike buyers. The lower line is the 

Random Guess line. If you would pick out cases of the population randomly, you would 

need 100 percent of the cases for 100 percent of bike buyers. Likewise, you would need 

---