"经典MDX查询 - 包含15个MDX查询示例，用于在SQL Server 2000 Analysis Services的FoodMart 2000样本立方体上操作，特别是针对Sales多维数据集。"
MDX（多维表达式）是一种强大的查询语言，主要用于与多维数据集交互，如在线分析处理（OLAP）系统。它允许用户通过维度和度量来探索和分析数据。以下是对提供的15个经典MDX查询语句的详细解释：
1. **确定在美国所有州销售的产品品牌**
这个查询创建了一个名为`SoldInUsa`的自定义集合，排除了那些在美国没有销售记录的品牌。使用`IsEmpty`函数检查`UnitSales`是否存在，如果存在，则品牌被视为在美国销售。`CurrentMember`是当前在遍历中的成员，这里是在`Product`和`Customers`维度之间进行比较。结果展示在州列和产品行上，显示每个产品品牌在各州的销售情况。
2. **计算成员和条件函数**
使用`iif`函数根据`IsEmpty`的结果返回"Yes"或"No"，表明产品在特定州的销售状态。`[Measures].[SoldInState]`是计算成员，表示产品是否在当前州销售。
3. **使用`WITH SET`和`FILTER`函数**
`WITH SET`用于创建一个临时集合，而`FILTER`函数筛选集合中的成员，基于指定的条件。在这个例子中，`FILTER`函数找出品牌名成员中，`UnitSales`在[USA]成员下非空的那些。
4. **布局和聚合**
查询的布局是州列和产品行，其中单元格值基于产品和州的交集聚合，显示"Yes"或"No"。这揭示了产品在不同州的销售覆盖情况。
5. **处理重复数据**
由于立方体按品牌分类产品，相同品牌的多种产品会导致在结果中重复显示。这需要用户正确解读，以避免误判品牌未销售的情况。
这些MDX查询实例展示了如何利用MDX的强大功能进行复杂的数据分析，包括创建自定义集合、定义计算成员、过滤、以及聚合和条件检查。它们是学习和理解MDX语法、操作多维数据集和构建实际业务报告的重要参考。通过深入理解和应用这些例子，可以提高在多维数据分析场景下的工作效率和准确性。
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