MDX基本语法与多维数据操作

"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。