SQL Server 2000 Analysis Services的经典MDX查询示例

"这篇文章主要介绍了15个经典的MDX（多维表达式）查询语句，这些查询示例适用于学习和理解MDX语言，特别是针对SQL Server 2000 Analysis Services中的FoodMart 2000样本立方体。文章以Sales多维数据集为背景，通过具体的查询实例解析MDX的用法和功能。" MDX是一种专门用于多维数据集查询的语言，广泛应用于OLAP（在线分析处理）系统中，如Microsoft SQL Server Analysis Services。在多维数据模型中，数据按照特定的维度和度量组织，MDX允许用户从多个角度对这些数据进行切片、 dice和钻取操作。 以下是这15个经典MDX查询的一个概述： 1. 查询在美国所有州都有销售的产品品牌 这个查询创建了一个名为[SoldInUSA]的自定义集合，包含了所有在美国有销售记录的品牌。通过计算成员[Measures].[SoldInState]，判断每个产品在每个州的销售情况。结果会展示在各州和品牌之间，是否存在销售记录。 2. 其他可能的查询示例 虽然具体内容未完全给出，但可以推测其他示例可能包括：按时间维度查看销售趋势，按产品类别比较销售额，找出最畅销的产品，分析销售额与成本的关系，或者探索客户群体的购买行为等。每个示例都会涉及MDX的关键组件，如维度（Dimensions）、层次结构（Hierarchies）、成员（Members）、度量（Measures）以及过滤和聚合函数。 MDX查询的特点和关键概念： - **集合（Sets）**：MDX允许创建自定义集合，例如[SoldInUSA]，可以包含维度或成员的子集。 - **成员（Members）**：表示多维数据模型中的特定位置，可以是维度的某个层级或者度量。 - **计算成员（Calculated Members）**：基于现有成员动态创建的新成员，如[Measures].[SoldInState]。 - **筛选（Filter）**：根据指定条件过滤集合成员。 - **轴（Axes）**：MDX查询中有行轴（Rows）和列轴（Columns），定义了结果集的布局。 - **度量（Measures）**：表示可度量的数据，如[UnitSales]表示销售量。 - **上下文（Context）**：当前正在处理的维度或度量的环境，例如[Product].CurrentMember代表当前产品。 通过学习和实践这些MDX查询，用户可以掌握如何从多维数据集中提取有价值的信息，进行复杂的分析和报表制作。理解MDX语法和逻辑对于任何希望在BI领域深入的人来说都是必不可少的技能。