理解MDX：多维数据查询入门教程

"MDX基础教程" MDX（Multidimensional Expressions）是专为多维数据查询设计的一种语言，与SQL（Structured Query Language）相似，但针对的是OLAP（Online Analytical Processing）环境，而非OLTP（Online Transaction Processing）。SQL主要用于处理关系型数据库中的事务性数据，而MDX则用于在多维数据集（如数据立方体）上进行分析操作。MDX具有丰富的API支持，如OLEDB for OLAP、ADOMD、ADOMD.Net和XMLA（XML for Analysis），这些接口使得MDX能够与其他应用程序集成，用于数据的检索、计算和展示。 在MDX中，查询通常由SELECT、FROM和WHERE子句构成，类似于SQL。然而，MDX的查询结果通常是一个多维结构，可以表现为表格形式，但其内在的复杂性远超二维表格。例如，MDX允许在轴（axes）上指定维度，轴是查询结果的组织方式，可以包含多个维度的组合。 以下是一个简单的MDX查询示例，展示了如何从名为“Sales”的立方体中获取特定数据： ```mdx SELECT { [Measures].[销售金额], [Measures].[销售数量] } ON COLUMNS, { [Time].[Q1,2007], [Time].[Q2,2007] } ON ROWS FROM [Sales] WHERE ([Customer].[MA]) ``` 在这个例子中，`SELECT`子句定义了结果集中显示的度量（ Measures），`ON COLUMNS`指定了列轴上的度量，`ON ROWS`指定了行轴上的时间维度（Q1,2007和Q2,2007）。`FROM`子句指定了我们要查询的立方体，`WHERE`子句则设置了筛选条件，这里限制了客户维度（Customer）中的“MA”成员。 MDX查询结果是一个新的立方体，可以理解为一个表格，其中列由`COLUMNS`子句定义，行由`ROWS`子句定义。这种灵活性使得MDX能够处理复杂的多维数据分析，如切片、 dice（选择特定部分）和钻取（深入数据层次）操作。 学习MDX对于理解和操作多维数据至关重要，尤其在商业智能和数据分析领域，它可以帮助用户通过交互式的方式探索和理解数据，从而做出更明智的业务决策。掌握MDX的基础知识，包括其语法、轴的概念以及如何构建查询，是成为数据分析师或BI专业人员的基础步骤。通过实践和理解这些基本概念，你可以逐步深入到MDX的高级特性，如计算成员、集函数和脚本编写，进一步提升数据分析能力。