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关于MDX
MDX (Multi Dimensional eXpression language) 是非常强大的工具,可以将你的多维数据库/cube 发挥到极致. 本文会覆盖MDX基础,并且希望能使你对MDX查询语法,MDX的强大原因,以及如何在你的B.I. 方案中使用MDX进行计算 有充分的认识 .
就 MSDN 上的定义, MDX的目的就是为了访问多维数据更方便 . 用MDX来查看各种类别(tegories)和聚合(aggregated)的数据再合适不过. 你可能会有这样的疑问,”为什么不直接写个SQL存储过程来查询数据仓库? 我可以从cube获得的数据同样也可以从数据仓库获得!”. 虽然这是实话,但你想一下,你手上有个报表需求,需要计算实际销售(Actual Sales),销售目标(Sales Goals) 以及销售周期(Prior Period Sales). 然后以销售区域(Sales Region), 销售单位(Stores), 年月进行分组. 编写一个存储过程从数据仓库抽取需要的数据,数据量会很大而且散乱,甚至数据仓库没有针对聚合数据报表优化的话,存储的执行效率也会非常地下. 而cube存储的是数据聚合后的结果, MDX查通过多个维度查询聚合(比如区域,销售单位,月份,等)数据要快速高效很多. 简而言之,MDX可以让你用很少的代码来构建及其复杂的查询和报表.不仅仅是查询和报表更容易的创建,他们的执行速度也比直接用SQL查询块的多.
接下来,让我们先回顾下一些术语,在我们编写第一个MDX查询之前必须了解他们.
Basic Terms:
Cube: 一个cube是建立在表格和视图的度量(measures), 事实(facts), 还有维度( dimensions)的集合, 通常来自一个数据仓库. 在一个Cube中,几乎存储了每一个度量的聚合和维度组合. 比如在一个cube中销量是一个度量,你肯能随时想通过产品来查看销量数据. 每产品的销售聚合早已存储在Cube中.这就是基于cube的MDX查询要比直接在数据库中用SQL查询块的多的原因. 在下图中, 你看到一个用图形化表示的含有多个轴的cube,包含Time, Product, 还有 Store 维度.注意 Analysis Services cube指的不是一个立方体. 术语cube 是多维数据库(multidimensional database)的工业标准称呼. 
Dimension: 维度就是把某一类(角度)的相关数据组织在一起.比如Adventure Works cube有个产品维度 .一个维度可以建立在表格,视图,或者涉及多个表格或视图的SELECT 语句.
Attribute: 属性可以理解为一个维度性质的描述.例如Product维度的一些属性为种类(Category),型号名( Model Name), 产品(Product), 还有款式(Style) (这里只是举些例子).
Measures (Facts): 度量或事实,表示可以被聚合的量化数据. Adventure Works 里面的 Reseller Sales 度量组 就包含 Reseller Tax Amount, Reseller Freight Amount, 和 Reseller Order Quantity 度量.这些度量可以通过cube中的维度进行聚合计算. 例如 把销量划分(broken down )为 产品,区域,时间来查看,对终端用户来说可能更有价值. 而度量就可以按照这种方式查看.
Hierarchy: 层级是维度属性的分级结构.层级结构包含多个级别，每个级别又包含多个成员 .下图中是一个层级的图释. 你可以很清楚的看到成员,级别,和层级的构成.
Level: 正如上面提到的,一个层级包含多个级别. 在 Adventure Works cube 中 Fiscal Year 层级由四个级别组成: 最上面的级别是Year,第二个是Quarter, 第三个是Semester, 第四个是 Month, 最后一个级别是 Date.
Member: 成员是级别中的一个值. 比如Adventure Words cube 中的 Fiscal Year 层级的 Month 级别中的成员 March 就是一个值.
Axis: 可以把轴视为维度的一个线性衍生. 轴和维度交错于cube和度量.
MDX查询最多支持128轴. 单只有5个有别名.
- Rows
- Columns
- Pages
- Chapters
- Sections
多数 MDX 查询只包含 2 个轴就能把报表搞定了. 另外能一次查看超过2个维度的多维数据库软件并不多.
Tuple: 元组是使用不同维度属性来标示唯一单元的有序组合(A tuple is an ordered collection of dimension attributes that are not from the same dimension that uniquely identify a cell in a cube .这句吃不太准意思..怕有误解所以原文贴上). 在下面的列子中 , 小括号里面的就是元组,由 Data维度的Fiscal Year属性与Sales Reason维度的Sales Reason 属性组合 .
--A tuple ([Date].[Fiscal Year].&[2006], [Sales Reason].[Sales Reason].&[9])
Set: 集合是元组的聚集. 下列集合包含两个元组. 一个集合中的元组的维度必须一致,否则你的查询会报错.就是说,维度必须一样,顺序也必须一样. 集合必须用花括号框起来. 其中的每个元组用小括号框起来.
--A collection of tuples { ([Date].[Fiscal Year].&[2006], [Sales Reason].[Sales Reason].&[9]), ([Date].[Fiscal Year].&[2006], [Sales Reason].[Sales Reason].&[5]) }
MDX Query Syntax
下图是一条基础的MDX查询语句. 让我们解析一下这个查询的各个部分.
一看到这个查询,你可能觉得很像T-SQL , 不过那也只是部分相似而已.MDX查询语句的功能与T-SQL有很大差异.
首先是 SELECT 语句. MDX查询中的 Select 语句与SQL 查询的SELECT语句有很大差别. 在T-SQL中, SELECT 语句只能定义查询结果的列布局. 在MDX中SELECT 语句定义多个维度,共达128个不同的轴. 上面的示例中,你可以看到我们指定了日期维度和Fiscal Year 属性,并显示在横(Row)轴上. Internet Order Quanity 度量显示在纵(Column)上.
接着是FROM 语句. FROM 语句指定你要查询的cube. 在 T-SQL中你可以通过FROM 语句连接多个表格,但是MDX没法连接多个cube. 所以想都不要想了.
最后是WHERE 语句. WHERE语句指定一个切片(slicer dimension ) 限制MDX 查询的结果. 例子中我们用了 Product维度Category属性中的一个成员(实际值是Bikes category ) 来限制查询结果.
建立基本的查询
我们一些学了一些必要的属于,并且了解了基本的查询语法. 现在,让我们开始写一些MDX.
Important Note: 本例中所有示例使用的都是 Adventure Works 2008 Analysis Services database, 可以从这里下载here. 装好以后,用BIDS打开Analysis Services 项目(默认地址default in c:\Program Files\Microsoft SQL Server\100\Tools\Samples) . 记得修改数据源连接,然后部署项目.
打开 SQL Server Management Studio. 在弹出的 Connect to Server 对话框中,下拉选择Analysis Services.指定Adventure Works 数据库所在的服务器.
连接后右击 AdventureWorksCube 选择 New Query 然后选 MDX.
现在MDX 查询编辑器窗口已经打开.我们开始写点MDX, 第一个查询非常简单, 它返回Adventure Works cube默认的度量.
SELECT FROM [ADVENTURE WORKS] ;
结果:
如果你执行了上面的查询,结果只返回了一个数字. 默认情况下什么都没指定那么就返回Cube中默认的度量. 在Adventure Works cube中. 默认的是度量是 Reseller Sales Amount. 这个查询返回了 所有产品,所有时间,所有区域…等等等 ..总之就是Reseller Sales 总和 . 所以除非你指定某个要看的度量.否则就返回默认的度量 Reseller Sales Amount.
如果我要看不懂的度量,那就必须使用Where语句指定一个切片(slicer).
SELECT FROM [ADVENTURE WORKS] WHERE [Measures].[Reseller Total Product Cost] ;
结果:
因为我们限定了查询Where语句的查询范围 Reseller Total Product Cost, 所以查询返回Reseller Total Product Cost的总计.
现在让我们指定一些维度,对cube进行切片和分块.
SELECT [Date].[Calendar].[Calendar Year] ON COLUMNS, [Product].[Product Categories].[Category] ON ROWS FROM [ADVENTURE WORKS] ;
结果:
我们在Columns轴和Row轴上都指定了维度. 因为我们没有指定返回的度量,所以默认还是返回Reseller Sales Amount.
最后一个查询,让我们把所有东西都放上去:
SELECT [Date].[Calendar].[Calendar Year] ON COLUMNS, [Product].[Product Categories].[Category] ON ROWS FROM [ADVENTURE WORKS] WHERE [Measures].[Reseller Total Product Cost] ;
结果:
MDX 书籍
这里有一些值得推荐的MDX书:
MDX Solutions – http://www.amazon.com/MDX-Solutions-Microsoft-Analysis-Services/dp/0471748080/ref=sr_1_2?ie=UTF8&s=books&qid=1284385194&sr=8-2
Microsoft SQL Server 2008 MDX Step by Step – http://www.amazon.com/Microsoft-SQL-Server-2008-Step/dp/0735626189/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1284385251&sr=1-1
Practical MDX Queries – http://www.amazon.com/Practical-MDX-Queries-Microsoft-Analysis/dp/0071713360/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1284385281&sr=1-1
Fast Track to MDX – http://www.amazon.com/Fast-Track-MDX-Mark-Whitehorn/dp/1846281741/ref=sr_1_1?ie=UTF8&s=books&qid=1284477262&sr=8-1
I hope this article has given you a good starting point so that you can begin writing your own MDX queries. Stay on the look out for my part 2 article in which we will cover more advanced MDX functions and queries. As always, feel free to shoot me a message, leave a comment, or email me at dryan@pragmaticworks.com .
原文地址: http://www.bidn.com/articles/mdx-and-dmx/178/mdx-101-introduction-to-mdx
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