SQL Server 2000 Analysis Services的15个典型MDX查询示例

"这篇文章主要介绍了15个具有代表性的MDX查询语句，这些语句是针对SQL Server 2000 Analysis Services的FoodMart 2000样例数据立方体中的Sales多维数据集设计的。MDX是多维表达式（Multidimensional Expressions）的缩写，是一种专门用于查询多维数据结构的语言，常用于数据挖掘和商务智能领域。本文旨在通过实例帮助读者理解和应用MDX查询。" MDX是数据仓库和商务智能系统中用于处理多维数据的主要语言，它允许用户从多维数据集获取信息，执行复杂的聚合操作，以及创建自定义的计算成员。在SQL Server 2000 Analysis Services中，FoodMart 2000是一个典型的商业智能示例，包含各种销售和财务数据，是学习MDX的常见实践环境。 第1个查询示例是确定在美国所有州都有销售的产品品牌。它首先创建了一个名为SoldInUSA的自定义集合，筛选出那些在美国的Unit Sales不为空的品牌。然后，定义了一个计算成员SoldInState，根据当前产品和州的Unit Sales是否为空来返回"Yes"或"No"。查询结果展示在矩阵中，列表示各州，行表示产品，值区域显示每个产品-州的聚合结果。需要注意的是，由于产品是按照品牌分类的，同一个品牌可能会多次出现在结果中，这可能导致误解，因此在分析时需要正确处理这种情况。 在MDX查询中，`WITH`语句用于定义临时计算成员或集合，如[SoldInUSA]和[Measures].[SoldInState]。`Filter`函数用于根据指定条件过滤集合成员，`IsEmpty`检查某个度量值是否为空，`IIF`函数则根据条件返回两个可能的值。`SELECT`语句定义了查询的维度和度量，`ON COLUMNS`和`ON ROWS`分别指定列和行轴的成员，`WHERE`子句用于指定查询范围。 其他14个MDX查询语句可能涉及更复杂的数据聚合、维度导航、层级操作、条件过滤、成员计算等特性。例如，可能会使用`DrilldownLevel`函数深入到维度的下一层级，`CurrentMember`引用当前选定的成员，或者`Exists`函数查找存在于两个集合中的成员。每个示例都将帮助读者更深入地理解MDX语法和其在实际问题中的应用。 通过学习和实践这15个MDX查询，读者可以增强对多维数据查询的理解，提高在数据挖掘和商务智能项目中的分析能力。MDX不仅适用于SQL Server 2000 Analysis Services，也广泛应用于其他支持OLAP（在线分析处理）的平台，如Oracle OLAP、IBM Cognos和MicroStrategy等。掌握MDX对于进行多维数据的深度探索和报告至关重要。