SQL Server 2000: 15个经典MDX查询示例解析

"MDX查询示例" MDX（MultiDimensional eXpressions）是一种用于查询多维数据集的语言，广泛应用于OLAP（在线分析处理）系统中，如Microsoft的SQL Server Analysis Services。在商业智能和数据分析领域，MDX是处理和分析多维数据的关键工具。本摘要将深入解析15个经典的MDX查询语句，以帮助读者更好地理解和应用MDX。 1. **筛选在美国所有州都有销售的产品品牌** 列表1中的查询创建了一个名为`SoldInUSA`的自定义集合，它通过排除在美国的`UnitSales`为空值的品牌来确定哪些产品品牌在美国所有州都有销售。`Filter`函数在这里起到了关键作用，它用于筛选满足特定条件的成员。`IsEmpty`函数检查每个品牌在各个州的销售量是否为空。 2. **计算成员 SoldInState** 定义了一个计算成员`[Measures].[SoldInState]`，使用`IIF`函数来判断当前产品在当前州是否有销售。如果销售量为空，则返回"No"，否则返回"Yes"。这在结果展示时提供了清晰的视觉指示。 3. **数据布局** 查询的布局是在列上显示所有州（`[USA].children`），在行上显示`SoldInUSA`集合中的品牌。单元格的值基于产品-州的交集聚合来显示"Yes"或"No"。 4. **注意事项** 这个查询可能会导致同一个品牌多次出现在结果中，因为Sales Cube按照品牌对产品进行分类。例如，如果一个品牌生产多种产品，它会在层次结构中多次出现。因此，对于分析目的，可能需要将这些视为不同的品牌实例，以避免误解。 5. **查询优化** 为了消除品牌重复出现的问题，可以考虑在查询中添加进一步的聚合或分组，以确保每个品牌只出现一次。这可以通过使用`GROUP BY`或创建更复杂的计算成员来实现。 6. **其他MDX函数和概念** 除了上述的`Filter`, `IsEmpty`, 和 `IIF`函数外，MDX还包括其他功能强大的函数，如`Exists`, `NonEmpty`, `DrillDownLevel`, `StrToSet`等，以及维度和层次结构的概念，这些都可以用于构建更复杂、更精细的查询。 7. **MDX与多维数据模型** MDX查询设计紧密关联于多维数据模型的结构，包括立方体、维度、层次和成员。理解这些概念是编写有效MDX查询的基础。 8. **实际应用** 这些MDX查询示例在实际业务场景中非常有用，比如进行销售分析、市场细分、趋势预测等。通过MDX，分析师可以快速获取洞察，支持决策制定。 通过学习和实践这些MDX查询，用户不仅可以提升在SQL Server Analysis Services中的分析能力，还能掌握适用于其他OLAP平台的多维查询技术。