MDX教程：多维表达式详解与应用

"这篇文章主要介绍了数据挖掘中的多维表达式（MDX）技术，强调了在MDX中如何正确使用维度成员属性，并探讨了MDX的起源、基本概念及其与SQL的区别。" MDX（Multidimensional Expressions）是专为处理多维数据集而设计的一种强大的查询和脚本语言，尤其在Microsoft SQL Server Analysis Services中广泛应用。MDX起源于SQL查询语言的局限性，旨在提供更有效的多维数据查询和分析能力。 在MDX中，维度成员属性的引用通常需要指定维度的名称，例如`DIMENSION PROPERTIES <<Dimension>>.ID`。如果需要指定级别，可以写成`DIMENSION PROPERTIES [<<Dimension>>.]<<Level>>.ID`。这样的语法结构使得能够精确地访问和操作多维数据模型中的特定属性。 MDX的基本概念包括单元、元组和集合。一个单元是多维数据集中的最小元素，可以通过其所在维度的成员组合来标识。元组是一组有序的维度成员，可以代表一个单元或者一个多维空间的部分。例如，`(路线.[东半球].[非洲], 时间.[下半年].[第四季度], 源.[非陆地].[航空], 度量值.包)`是一个包含四个维度成员的元组。多个元组组成的集合则表示多维度数据的集合。 轴维度和切片器维度是MDX查询中的核心概念。轴维度定义了SELECT子句中选择的维度和成员，这些维度在结果集中占据主要位置。切片器维度则通过WHERE子句指定，用于进一步限制返回数据的范围。轴维度通常期望返回多个成员的数据，而切片器维度则用于精细化过滤数据。 MDX不仅支持SELECT、FROM和WHERE等与SQL类似的语句，还提供了一套丰富的函数集，如聚合函数、计算成员和计算度量等，方便对检索到的数据进行复杂计算和处理。此外，MDX还允许用户自定义函数，增强了语言的灵活性和扩展性。 在与SQL的比较中，虽然两者在语法上有些相似，但MDX更专注于多维数据的处理，提供了一些SQL不具备的功能，比如更直观的多维查询和更强大的分析工具。同时，MDX的DDL（Data Definition Language）部分允许用户创建和管理多维数据集、维度、度量和坐标对象。 MDX是数据挖掘和商业智能领域中不可或缺的工具，它为处理和分析复杂的多维数据集提供了强大的支持。通过熟练掌握MDX，分析师和数据科学家可以更高效地探索数据，揭示隐藏的模式和趋势，从而为企业决策提供有力的依据。