SQLServer商业智能系列：MDX基础

作者：IT168 海天一色 2008-01-21

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【IT168 专稿】

一、什么是MDX

MDX是一种和SQL类似的语言，它也可以用于查询、计算和定义一些元数据。只不过SQL是基于OLTP的，而MDX是基于OLAP的，也就是说，MDX是对多维数据进行查询的。和其它的OLAP语言不同，MDX并不完全是一种报告形式语言。但用MDX查询出来的结果仍然可以在客户端程序中以表格形式进行展现。MDX和SQL一样，也有很多不同功能的API来支持MDX。其中包括对象链接和为在线分析处理的内嵌数据功能（也就是OLE DB for OLAP）、ADO MD、ADOMD.Net、XMLA(XML for Analysis)等。OLE DB for OLAP的规范描述了MDX查询和将被查询信息发送给客户端的数据结构之间的完整关系。

二、第一次使用MDX

在本节中，我们将按着步骤来执行一系列简单的MDX查询。通过对本节的学习，读者可以很轻松地将MDX的概念转化为实际的例子。

我们可以想象有一个非常简单的立方体，这个立方体有三个维度，分别代表时间、地理位置和销售业绩。我们给这个立方体起名为Sales。现在让我们看看下面的一个表格。这个表格中的数据是在2007年头两个季度在北京的销售量和销售额。这个表格有两个维度，就象一个电子表格一样，但是在第一列表示了两个维度，因此，这个表格实际上是三个维度。表格如表1-1所示：

表1-1

	销售金额	销售数量
Q1， 2007	102,949.10	3，462
Q2， 2007	89,125.12	2，156

下面的MDX查询将从OLAP中获得表1-1的内容：

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])

在上面的查询中，涉及到了SELECT、FROM和WHERE关键字，这些关键字代表了不同的部分。MDX查询的结果本身是一个表格，实际上是另外一个立方体。我们将要查询的维度作为结果集的列。这个查询应用了两个被命名的行和列。在MDX技术中，一个轴是一个边或一个查询结果集的维度。使用轴要比直接使用立方体体的维度更简单，而且每个轴还可以是多个立方体维度的组合。我们可以根据上面的语句将这个例子泛化。现在让我们将这个查询分成以下几部分：

1. SELECT子句是MDX语句的开始，用于指定我们想要获得什么信息。

2. ON关键字后面跟着用于指定维度的轴的名称。在这个例子中将销售业绩放到columns轴上，将时间信息放到row轴上。
3. MDX使用上卷括号{和}来装入从一个特定的维度或维度集合中装入数据。在我们的例子中在每个查询中只有一个维度。我们可以使用逗号来分割不同的元素。元素名可以放到[]中，可以使用多个“.”进行分割。

4. 在一个MDX查询中，我们指定了维度如何从我们的数据库中映射到我们的结果集轴上。在这个查询中是销售业绩映射在了columns轴上，而时间映射在了rows轴上。每一个查询可以用不同数量的结果集轴。前三个轴的名为"columns"，"rows"和"pages"，这些轴从形式上和报表的格式一致。

5. 一个MDX查询中的FROM子句用于指定被查询的数据的名称。这和SQL语句中的FROM子句类似。

6． WHERE子句提供了一种用于指定在当前立方体中未出现维度的方法。如果我们不指定其它的维度，那么MDX将使用默认的维度。因此，WHERE子句对于MDX查询是可选的。

一但数据库已经确定了查询结果集的单元格，就会将从立方体中查询出来的数据这些单元格。MDX和SQL都拥有SELECT、FROM和WHERE关键字。但要注意的是，这三个关键字和SQL中的并不一样，在学习MDX时最好忘记SQL中的这几个关键字。这是因为它们的含义和语法不相同，如果试着将SQL中的这些关键字的经验应用到MDX中，是非常不明智的。下面让我们来看另外一个例子。为了产生表1-2的结果集，我们可以写如下的MDX语句：

SELECT
{ [Time].[Q1, 2007], [Time].[Q2, 2007], [Time].[Q3, 2007] }
on columns,
{ [Customer].[MA], [Customer].[CT] }
on rows
FROM Sales
WHERE ( [Measures].[销售额] )

表1-2

	Q1，2007	Q2，2007	Q3，2007
MA	96,949.10	12,688.40	104,510.20
CT	24,660.70	91,025.00	16,643.90

我们可以从上面的代码看到，时间、位置和销售业绩仅仅被columns上的时间列表、rows上的客户和WHERE部分的销售业绩选择。

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[责任编辑：李宁]

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