MDX的基本语法及概念

MDX语法约定(MDX)MDX语言参考中的多维表达式(MDX)语法的关系图使用以下这些约定。

约定用法bold表示必须严格按照所显示的形式键入的MDX 关键字和文本。

italic表示 MDX 语法中由用户提供的参数。

| （竖线）分隔括号或大括号中的语法项。

只能选择其中一项。

[ ]（方括号）表示可选的语法项。

不要键入方括号。

{ } （大括号）表示必需的语法项。

不要键入大括号。

, ...表示前面的项可以重复任意多次。

各项之间由逗号分隔。

<label> ::=表示语法块的名称。

此约定用于对过长语法的各个部分或者可在语句中的多个位置使用的语法单元进行分组和标记。

可以使用语法块的每个位置均由括在尖括号内的label来表示：<label>.MDX脚本编写语句(MDX)在多维表达式(MDX)中，下列语句用于管理MDX脚本中的上下文、作用域和流控制。

本节的相关信息主题说明CALCULATE语句 (MDX)计算子多维数据集，还可以确定子多维数据集中所包含维度的求解次序。

CASE 语句 (MDX)允许您有条件地从多次比较中返回特定值。

EXISTING 语句 (MDX)强制在当前上下文中计算所指定的集。

FREEZE 语句 (MDX)将所指定子多维数据集的单元值锁定为其当前值。

IF语句(MDX)如果条件为真，则执行语句。

SCOPE语句 (MDX)将指定MDX 语句的作用域限制于指定的子多维数据集。

MDX数据定义语句(MDX)在多维表达式(MDX)中，数据定义语句用于创建、删除和操作多维对象。

下表列出了可用的数据定义语句。

本节的相关信息主题说明ALTER CUBE语句 (MDX)更改指定的多维数据集的结构。

CREATE ACTION语句创建可以与多维数据集、维度、层次结构或从属对象关联的操作。

(MDX)CREATE CELL CALCULATION 创建计算，以便对多维数据集内一组指定的元组进行MDX 表达式求值。

mdx查询语句
MDX（多维表达式）是一种查询语言，用于查询多维数据集。

它类似于SQL，但是专门用于对OLAP（在线分析处理）数据源进行查询和分析。

MDX查询语句可以用来执行以下操作：
1. 访问和筛选维度：使用MDX查询可以访问和筛选多维数据集中的维度，包括行、列和页面等。

2. 聚合数据：MDX查询可以聚合多维数据集中的数据，例如对销售额、利润等进行汇总计算。

3. 筛选数据：使用MDX查询可以根据条件过滤多维数据集中的数据，例如只显示某个时间段内的销售数据。

4. 计算指标：MDX查询可以使用公式计算指标，例如计算平均销售额、销售额的增长率等。

5. 进行分析：MDX查询还可以用于分析多维数据集中的数据，例如比较不同维度或时间段的销售额、利润等。

MDX查询语句通常由SELECT、FROM、WHERE、HAVING、ORDER BY 等关键字和函数组成。

熟练掌握MDX查询语句可以帮助用户更好地理解多维数据集中的数据，进行更深入的数据分析和挖掘。

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MDX学习笔记（整理）MDX语法1.1、members和Children的用法。

select [Measures].[Internet Sales Count] on columns,[客户].[全名] on rowsfrom [Adventure Works DW]默认显示的是[全部客户的总销售量]，即只有一个数据（前提是这个度量下有多个值）如果要显示所有客户的销售量,在要全部显示具体的那个轴上加上.members：select [Measures].[Internet Sales Count] on columns,[客户].[全名].members on rowsfrom [Adventure Works DW]显示结果包括总的销售量和每个人的销售量若只要具体的销售量不需要总的销售量，就用Childrenselect [Measures].[Internet Sales Count] on columns,[客户].[全名].children on rowsfrom [Adventure Works DW]若不要那些为NULL的记录，那么就在该轴的定义前加个NON EMPTYselect [Measures].[Internet Sales Count] on columns,NON EMPTY [客户].[全名].children on rowsfrom [Adventure Works DW]1.2、一个轴上显示该维中多个元组一轴中可以有多列数据，没列数据叫一个元组，每个元组用逗号隔开，且最后的结果集用｛｝合并：｛｝中必须是同一维的元组select{[Measures].[Internet Sales Count],[Measures].[Sales Amount]} on columns,NON EMPTY [客户].[全名].children on rowsfrom [Adventure Works DW]1.3、添加一个维以不同角度来显示结果如何将[Measures].[Internet Sales Count]和[Measures].[Sales Amount]按客户维的[客户].[全名]和产品维的[产品].[Model Name]来划分。

MDX函数（官⽅顺序，带⽰例）MDX函数（官⽅顺序）1. AddCalculatedMembers (MDX)返回通过将计算成员添加到指定集⽽⽣成的集。

语法：AddCalculatedMembers(Set_Expression)参数：Set_Expression返回集的有效多维表达式 (MDX)。

默认情况下，MDX在解析集函数时会排除计算成员。

AddCalculatedMembers 函数会检查 Set_Expression, 中所指定的集表达式，并包括与该集表达式作⽤域内所含成员处于同级的计算成员。

此函数只能与⼀维集表达式⼀起使⽤。

⽰例：⽰例1：-- This query returns the calculated members for the cube-- by retrieving all members, and then excluding non-calculated members.SELECTAddCalculatedMembers({[Measures].Members})-[Measures].Members ON COLUMNSFROM [Adventure Works]⽰例2：从 Adventure Works 多维数据集中除了返回 Measures 维度中的所有计算成员外，还返回 Measures.[Unit Price] 成员。

SELECTAddCalculatedMembers({Measures.[Unit Price]}) ON COLUMNSFROM[Adventure Works]2. Aggregate (MDX)返回⼀个数字，该数字是通过对集表达式返回的单元进⾏聚合⽽算出的。

如果未提供数值表达式，此函数将使⽤为每个度量值指定的默认聚合运算符来聚合当前查询上下⽂中的每个度量值。

如果指定了数值表达式，此函数将先计算指定集中的每个单元的数值表达式，然后再求和。

MDX函数使用介绍（三）：聚合函数聚合函数函数描述AddCalculatedMembers向集合中添加计算成员。

WITH MEMBER [Time].[1997].[1到6月的] AS 'SUM([Time].[1]:[Time].[6])' MEMBER [Time].[1997].[1到9月的] AS 'SUM([Time].[1]:[Time].[9])' SELECT AddCalculatedMembers([Time].[1997].Children) ON COLUMNS, [Product].Children ON rows f AllMembers返回包含指定维度或级别的所有成员的集合，包括计算成员。

SELECT{[Product].Children} ON COLUMNS, [Time].allmembers ON rows from salesAncestors返回指定距离上某个成员的所有祖先。

1 with member [measures].[1] as 'settostr(Ancestors(time.currentmember,[Time].[Year]) member [measures].[2] as 'settostr(Ancestors(time.currentmember,1) )'member [measures].[3] as 'settostr(Ancestors(time.currentmember,2) )'SELECT{ [Measures].[Unit Sales],[measures].[1],[measures].[2],[measures].[3] } ON COLUMNS, 2 with member [measures].[1] as 'sum(Ancestors(time.currentmember,[Time].[Year]),[Mea member [measures].[2] as 'sum(Ancestors(time.currentmember,1),[Measures].[Unit Sales] member [measures].[3] as 'sum(Ancestors(time.currentmember,2),[Measures].[Unit Sales] SELECT{ [Measures].[Unit Sales],[measures].[1],[measures].[2],[measures].[3] } ON COLUMNS, Ascendants返回成员祖先的集合，包括成员本身。

SSAS数据挖掘总体思路在Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 中使用数据挖掘模型包括下列主要任务：∙创建挖掘结构和挖掘模型∙处理挖掘结构和挖掘模型∙删除挖掘结构或挖掘模型∙复制挖掘模型∙浏览挖掘模型∙对挖掘模型进行预测可以使用数据挖掘扩展插件(DMX) 语句，以编程方式执行上述每个任务。

创建挖掘结构和挖掘模型使用CREATE MINING STRUCTURE (DMX)语句可以向数据库中添加新的挖掘结构。

然后，使用ALTER MINING STRUCTURE (DMX)语句可以将挖掘模型添加到挖掘结构中。

使用CREATE MINING MODEL (DMX)语句可以生成新挖掘模型和关联的挖掘结构。

处理挖掘结构和挖掘模型使用INSERT INTO (DMX)语句可以处理挖掘结构和挖掘模型。

删除挖掘结构或挖掘模型使用DELETE (DMX)语句可以从挖掘模型或挖掘结构中删除所有定型的数据。

使用DROPMINING STRUCTURE (DMX)或DROP MINING MODEL (DMX)语句可以从数据库中完全删除挖掘结构或挖掘模型。

复制挖掘模型使用SELECT INTO (DMX)语句可以将现有挖掘模型的结构复制到新挖掘模型中，并使用相同的数据为新模型定型。

浏览挖掘模型使用SELECT (DMX) 语句可以浏览数据挖掘算法在模型定型过程中计算并存储于数据挖掘模型中的信息。

与Transact-SQL 类似，您可以在SELECT 语句中使用若干个子句以扩展该语句的查询能力。

这些子句包括DISTINCT FROM <模型>、FROM <模型>.CASES、FROM <模型>.SAMPLE_CASES、FROM <模型>.CONTENT 和FROM <模型>.DIMENSION_CONTENT。

MDX基础一、什么是MDXMDX是一种和SQL类似的语言，它也可以用于查询、计算和定义一些元数据.只不过SQL是基于OLTP的，而MDX是基于OLAP的，也就是说，MDX是对多维数据进行查询的。

和其它的OLAP 语言不同，MDX并不完全是一种报告形式语言。

但用MDX查询出来的结果仍然可以在客户端程序中以表格形式进行展现。

MDX和SQL一样，也有很多不同功能的API来支持MDX。

其中包括对象链接和为在线分析处理的内嵌数据功能（也就是OLE DB for OLAP）、ADO MD、ADOMD。

Net、XMLA （XML for Analysis)等.OLE DB for OLAP的规范描述了MDX查询和将被查询信息发送给客户端的数据结构之间的完整关系。

二、第一次使用MDX在本节中，我们将按着步骤来执行一系列简单的MDX查询。

通过对本节的学习，读者可以很轻松地将MDX的概念转化为实际的例子.我们可以想象有一个非常简单的立方体，这个立方体有三个维度，分别代表时间、地理位置和销售业绩。

我们给这个立方体起名为Sales。

现在让我们看看下面的一个表格。

这个表格中的数据是在2007年头两个季度在北京的销售量和销售额。

这个表格有两个维度，就象一个电子表格一样，但是在第一列表示了两个维度,因此,这个表格实际上是三个维度。

表格如表1-1所示:表1-1下面的MDX查询将从OLAP中获得表1—1的内容：在上面的查询中,涉及到了SELECT、FROM和WHERE关键字，这些关键字代表了不同的部分.MDX 查询的结果本身是一个表格，实际上是另外一个立方体。

我们将要查询的维度作为结果集的列。

这个查询应用了两个被命名的行和列。

在MDX技术中，一个轴是一个边或一个查询结果集的维度。

使用轴要比直接使用立方体体的维度更简单，而且每个轴还可以是多个立方体维度的组合。

我们可以根据上面的语句将这个例子泛化。

现在让我们将这个查询分成以下几部分：1。