"《MDX解决方案》第二版的前三章提供了MDX原代码,作者针对书中错误或不合理的部分进行了修正。这本书由李仁见和董霖翻译,由清华大学出版社于2008年出版。MDX是一种用于在线分析处理(OLAP)数据库的语言,用于查询、计算和操作元数据,但不负责数据的格式化,而是通过API来实现。本资源重点介绍MDX的基础查询结构和语法,包括选择、轴定位、元素组合以及查询过滤等概念。"
MDX(Multidimensional Expressions)是一种强大的查询语言,主要应用于OLAP系统,用于从多维数据集中提取信息。MDX不仅可以表达复杂的查询,还能进行计算和元数据操作。在《MDX解决方案》第二版中,读者可以学习到如何编写MDX查询,以及如何修改已有的代码以优化性能。
查询基础是MDX的核心部分。例如,查看2005年前两个季度马萨诸塞州的销售额和成本的查询可以这样构建:
1. `SELECT` 关键字后面跟随着需要检索的度量( Measures ),如 `[Measures].[DollarSales]` 和 `[Measures].[UnitSales]`。
2. `ON` 关键字配合轴的名称,如 `COLUMNS` 和 `ROWS`,确定了度量在查询结果中的布局。在这个例子中,时间轴被放在了列,具体为 `[Time].[Q1,2005]` 和 `[Time].[Q2,2005]`。
3. `FROM` 子句指定查询的多维数据集,这里是 `[Sales]`。
4. `WHERE` 子句是可选的,用于进一步过滤数据。在这个例子中,只选择了 `[Customer].[MA]`,表示只考虑马萨诸塞州的销售数据。
MDX语法的一个关键特征是使用花括号 `{}` 来包裹一组元素,元素之间用逗号分隔,每个元素由其所在的维度和成员名标识,如 `[Time].[Q1,2005]`。轴的定义也相当灵活,可以有多个轴,如 `Axis(0)` 对应 `COLUMNS`,`Axis(1)` 对应 `ROWS`,以此类推。名称和编号可以互换使用,但必须按顺序。
此外,MDX允许使用复杂的过滤条件,例如在 `WHERE` 子句中使用 `([Measures].[DollarSales])` 可以筛选出满足特定条件的数据。
通过深入学习《MDX解决方案》第二版的这些MDX原代码,读者可以掌握MDX的基本构造和用法,从而能够更高效地处理和分析多维数据。对于希望提升在OLAP领域技能的IT专业人士来说,这是一个宝贵的资源。