SHOW SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION

모든 변칙 검색 모델을 나열합니다.

SHOW SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION INSTANCES는 SHOW SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION의 별칭입니다.

구문

{
  SHOW SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION           |
  SHOW SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION INSTANCES
}
  [ LIKE <pattern> ]
  [ IN
      {
        ACCOUNT                  |

        DATABASE                 |
        DATABASE <database_name> |

        SCHEMA                   |
        SCHEMA <schema_name>     |
        <schema_name>
      }
   ]
Copy

매개 변수

LIKE 'pattern'

오브젝트 이름으로 명령 출력을 선택적으로 필터링합니다. 이 필터는 SQL 와일드카드 문자(%_) 지원과 함께 대/소문자를 구분하지 않는 패턴 일치를 사용합니다.

예를 들어, 다음 패턴은 같은 결과를 반환합니다.

... LIKE '%testing%' ...
... LIKE '%TESTING%' ...

. 기본값: 값 없음(출력에 필터링이 적용되지 않음).

[ IN ... ]

선택적으로 명령의 범위를 지정합니다. 다음 중 하나를 지정합니다.

ACCOUNT

전체 계정의 레코드를 반환합니다.

DATABASE, . DATABASE db_name

현재 사용 중인 데이터베이스 또는 지정된 데이터베이스(db_name)의 레코드를 반환합니다.

db_name 없이 DATABASE 를 지정하고 사용 중인 데이터베이스가 없는 경우 키워드는 출력에 아무런 영향도 주지 않습니다.

SCHEMA, . SCHEMA schema_name, . schema_name

현재 사용 중인 스키마 또는 지정된 스키마(schema_name)의 레코드를 반환합니다.

데이터베이스가 사용 중이거나 정규화된 schema_name (예: db.schema)을 지정하는 경우 SCHEMA 는 선택 사항입니다.

사용 중인 데이터베이스가 없으면 SCHEMA 를 지정해도 출력에 아무런 영향도 주지 않습니다.

기본값: 세션에 현재 사용 중인 데이터베이스가 있는지 여부에 따라 다릅니다.

  • 데이터베이스: DATABASE 가 기본값입니다(즉, 이 명령은 데이터베이스에서 볼 권한이 있는 오브젝트를 반환함).

  • 데이터베이스 없음: ACCOUNT 가 기본값입니다(즉, 이 명령은 계정에서 볼 권한이 있는 오브젝트를 반환함).

사용법 노트

결과의 순서는 보장되지 않습니다.

출력

다음 열의 모델 속성 및 메타데이터.

설명

created_on

모델이 생성된 날짜 및 시간

이름

모델의 이름

데이터베이스_이름

모델이 저장되는 데이터베이스

스키마_이름

모델이 저장되는 스키마

current_version

모델 알고리즘의 버전

comment

모델에 대한 설명

owner

모델을 소유한 역할

대표적인 예제는 변칙 감지 예제 를 참조하십시오.