示例查询 3：检索 ARTxp 模型的公式
  对于 ARTxp 模型，不同的信息存储在树的每个级别。有关 ARTxp 模型的结构以及如何解释公式中的信息的详细信息，请参阅时序模型的挖掘模型内容（Analysis Services - 数据挖掘）。

  下面的 DMX 语句检索部分 ARTxp 树的信息，表示 R250 型号在 Europe 的销售数量。

  注意：
  必须将嵌套表列的名称 VARIANCE 括在括号中，以便将它与同名的保留关键字区分开来。由于嵌套表列 PROBABILITY 和 SUPPORT 在大多数情况下为空，因此这两列不包括在内。

  时序模型的预测查询
  在 SQL Server 2008 Enterprise 中，可以向时序模型添加新数据，并自动将新数据合并到模型中。您可以通过下列两种方式之一向时序挖掘模型添加新数据：

  使用 PREDICTION JOIN 将外部源中的数据联接到定型数据。

  使用单独预测查询每次向数据提供一个切片。有关如何创建单独预测查询的信息，请参阅创建 DMX 预测查询。

  向时序模型添加新数据时，可以指定是否扩展或替换定型数据：

  如果扩展该数据，Analysis Services 会将新数据添加到现有定型数据的末尾。定型事例的数量会增加。如果需要连续使用新数据更新模型，扩展模型事例很有用。
 
  若要扩展数据，可以在时序模型上创建一个 PREDICTION JOIN，指定新数据源，然后使用 EXTEND_MODEL_CASES 参数。

  如果要替换数据，Analysis Services 将保留定型模型，但使用新数据替换全部或部分现有定型事例。因此，定型数据的大小永远不会发生变化，但事例本身却可以使用更新的数据不断进行替换。如果您提供了足够的新数据，则可以使用全新的序列替换定型数据。

  如果您想对一组事例的某个模型定型，然后将该模型应用到不同的数据序列，则替换模型事例非常有用。
若要替换数据，可以在时序模型上创建一个 PREDICTION JOIN，指定新数据源，然后使用 REPLACE_MODEL_CASES 参数。

  添加新数据时不能进行历史预测。另外，无论您是扩展还是替换定型数据，预测始终发生在结束原始定型集的时间戳处。因此，如果您的新数据包含 n 个时间段，并且您请求对时间步长 1 至 n 的预测，则预测将与新数据的时间段一致。若要获取对数据未覆盖的时间段的新预测，您必须从新数据序列之后的时间段 n+1 处开始预测，或者确保您请求了其他的时间段。

  例如，假定现有模型具有六个月积累的数据。您想通过添加最近三个月的销售数字来扩展该模型。同时，您还想对接下来三个月进行预测。添加新数据时如果只想获得新的预测，则将起点指定为时间段 4，终点指定为时间段 7。您可能还要请求全部六个预测，但是，前三个预测的时间段会与刚添加的新数据重叠。

  使用 EXTEND_MODEL_CASES 进行预测
  根据您是要扩展还是替换模型事例，预测行为会有所不同。如果要扩展模型，新数据会附加到序列的末尾，并且定型集的大小会增加。但是，用于预测查询的时间段始终从原始序列的末尾开始。因此，如果您要添加三个新数据点并请求六个预测，返回的前三个预测将会与新数据重叠。在这种情况下，Analysis Services 会返回实际的新数据点，而不是进行预测，直到所有新数据点用完为止。然后，Analysis Services 会根据组合序列进行预测。

  通过这种行为，您可以添加新数据，然后在预测图表中显示实际的销售数字，而不是查看预测。

  例如，若要添加三个新数据点并进行三个新预测，您需要执行下列操作：

  在时序模型上创建一个 PREDICTION JOIN，然后指定三个月新数据的来源。

  请求六个时间段的预测。为此，请指定 6 个时间段，其中起点是时间段 1，终点是时间段 7。这仅适用于EXTEND_MODEL_CASES。

  若要仅获取新预测，请将起点指定为 4，终点指定为 7。

  您必须使用参数 EXTEND_MODEL_CASES。
  将返回前三个时间段的实际销售数字，并返回接下来三个时间段的基于扩展模型的预测。