SHOW SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION¶

Lista todos os modelos de detecção de anomalias.

SHOW SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION INSTANCES é um alias para SHOW SNOWFLAKE.ML.ANOMALY_DETECTION.

Sintaxe¶

{
  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>
      }
   ]

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Parâmetros¶

LIKE 'pattern'

Opcionalmente, filtra a saída do comando pelo nome do objeto. O filtro utiliza correspondência de padrão que não diferencia maiúsculas e minúsculas, com suporte para caracteres curinga SQL (% e _).

Por exemplo, os seguintes padrões retornam os mesmos resultados:

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

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

. padrão: sem valor (nenhuma filtragem é aplicada à saída).

[ IN ... ]

Opcionalmente, especifica o escopo do comando. Especifique um dos seguintes:

ACCOUNT

Retorna registros para toda a conta.

DATABASE, . DATABASE db_name

Retorna registros do banco de dados atual em uso ou de um banco de dados especificado (db_name).

Se você especificar DATABASE sem db_name e nenhum banco de dados estiver em uso, a palavra-chave não terá efeito sobre a saída.

SCHEMA, . SCHEMA schema_name, . schema_name

Retorna registros do esquema atual em uso ou de um esquema especificado (schema_name).

SCHEMA é opcional se um banco de dados estiver em uso ou se você especificar o schema_name totalmente qualificado (por exemplo, db.schema).

Se nenhum banco de dados estiver em uso, a especificação SCHEMA não terá efeito sobre a saída.

Padrão: depende se a sessão tem ou não um banco de dados em uso no momento:

Banco de dados: DATABASE é o padrão (ou seja, o comando retorna os objetos nos quais você tem privilégios para visualizar no banco de dados).
Sem banco de dados: ACCOUNT é o padrão (ou seja, o comando retorna os objetos que você tem privilégios de visualização em sua conta).

Notas de uso¶

A ordem dos resultados não é garantida.

Saída¶

Propriedades de modelo e metadados nas colunas a seguir:

Coluna	Descrição
created_on	Data e hora em que o modelo foi criado
nome	Nome do modelo
database_name	Banco de dados no qual o modelo está armazenado
schema_name	Esquema no qual o modelo está armazenado
versão_atual	A versão do algoritmo do modelo
comentário	Comentário para o modelo
proprietário	Nome da função proprietária do modelo

Exemplos¶

Para um exemplo representativo, veja o exemplo de detecção de anomalias.