MDX基本语法与多维数据操作

需积分: 9 4 下载量 24 浏览量 更新于2024-08-23 收藏 236KB PPT 举报
"MDX教程深入讲解了MDX的基本语法和核心概念,包括与SQL的对比,以及多维数据处理的关键要素,如维度、级别、成员、度量值、单元、元组、集合、轴维度和切片器维度。" MDX(多维表达式)是一种专门用于处理多维数据的查询语言,它简化了对复杂数据集的操作。尽管MDX与SQL在某些方面有相似之处,如数据请求、起始点和筛选机制,但MDX提供了针对多维数据的更强大和直观的功能。 在MDX中,有几个关键概念是理解其工作原理的基础: 1. **维度(Dimensions)**:代表数据集的一个方向或类别,如时间、地点或产品。在多维数据集中,维度帮助我们组织和导航数据。 2. **级别(Levels)**:在每个维度内,存在一系列层次结构,称为级别。例如,在时间维度中,可能有年、季度、月和日级别。 3. **成员(Members)**:是级别中的具体值,如在时间维度的"年"级别中,2020年就是一个成员。 4. **度量值(Measures)**:是多维数据集中可以计算的数量或数值,如销售额、利润等。它们位于维度的交叉点上,可提供汇总信息。 5. **单元(Cells)**:多维数据集的最小存储单位,是特定维度成员组合下的度量值。 6. **元组(Tuples)**:由维度的成员组成,表示数据集中的独特位置。例如,(时间=2020年, 地点=纽约)是一个元组。 7. **集合(Sets)**:一组元组,可以是预定义的,也可以在查询中动态创建,用于筛选和分析数据。 8. **轴维度(Axis Dimensions)** 和 **切片器维度(Slicer Dimensions)**:在MDX查询中,数据可以沿不同轴(比如行轴和列轴)展开,轴维度定义了这些轴的行为。切片器维度则用来限制或过滤数据。 传统的SQL查询局限于二维数据,而MDX则允许在多个维度上进行复杂的数据探索。例如,对于一个存储订单信息的数据库,SQL可能通过SELECT和WHERE子句来指定列和行条件。但在多维数据集中,如上述例子所示,可以使用多个维度(如路线、源和时间)和度量值(如包裹数量和上次服务时间)来构建查询,这可能导致更复杂的查询结构。 了解和掌握这些基本概念对于有效利用MDX查询多维数据至关重要,特别是在商业智能和数据分析领域。通过熟练运用MDX,用户能够更高效地提取、分析和展示复杂数据集中的信息。