MDX的基本语法和概念.pptVIP

MDX的基本语法及概念;1. MDX 简介;1.1 MDX与SQL; 如同 SQL 查询一样，每个 MDX 查询都要求有数据请求（SELECT 子句）、起始点（FROM 子句）和筛选（WHERE 子句）。 这些关键字以及其它关键字提供了各种工具，用来从多维数据集析取数据的特定部分。;1.2 MDX 中的重要概念;在传统的关系数据库中，用于数据定义和操作的大多数语言（如 SQL）都设计为在两个维度中检索数据：列维度和行维度。 下面的关系图说明一个用于存储定单信息的传统关系数据库。; ; 而对于多维数据，则可以用具有两个以上维度(Dimensions)的结构来表示。这些称作多维数据集的结构具有多个维度。 在多维数据集中维度的交集处，可能有不止一个数据元素，这些数据元素称为度量值(Mensures)。 ;上面的关系图说明使用三个维度（“路线”、“源和时间）和两个度量值（包和上一次）的多维数据集。各个维度分成不同的层级(Levels)，而每个级又进一步分为成员(Members)。 例如，源维度提供东半球层级，该层级又分为四个成员，非洲、亚洲、澳大利亚和欧洲。 ;如您所见，即使是从多维数据源中查询简单数据也可能是一项复杂的任务。例如，多维数据集可以有三个以上的维度，或者可以只有一个维度。 多维数据集、维度、层级、成员、度量值的概念对于理解 MDX 语法很重要。如果您还不理解，可以查找其他资料以进一步了解这些主题 ;1.2.2 单元(Cell)、元组(Tuple)和集合(Set);为标识和析取这类数据（不管这些数据是单个单元还是单元块），MDX 使用称为元组(Tuples)的参照系。 元组列出维度和成员来标识多维数据集内的单个单元和更大的单元部分；因为各个单元是多维数据集所有维度的交集，所以元组可以唯一标识多维数据集中的每个单元。为起到参照的作用，将多维数据集中的度量视为该多维数据集本身中的一个专用维度，名为度量值。 ;例如，在前面的关系图中，以下元组标识其中值为 400 的单元： (源.[东半球].非洲, 时间.[下半年].[第四季度], 路线.航空, 度量值.包) ;元组唯一标识多维数据集中的一部分；它不必指某个特定单元，也不必包括多维数据集中的所有维度。以下示例均为多维数据集关系图的元组： (源.[东半球]) (时间.[下半年], 源.[西半球]) ;元组的有序集合称为集合(Set)。在 MDX 查询中，轴维度和切片器维度由这种元组集合组成。以下示例是对关系图内多维数据集中的一个元组集合的描述。 { (时间.[上半年].[第一季度]), 时间.[第二季度].[第三季度]) };1.2.3 轴维度和切片器维度; 在 MDX 中，这些概念也适用。SELECT 语句用来选择要返回的维度和成员，称之为轴维度。WHERE 语句用来将返回的数据限定为特定维度和成员条件，称之为切片器维度。 轴维度预期返回多个成员的数据，而切片器维度预期返回单个成员的数据。 ;下面的部分还将对以上概念进行更详细的介绍;2. 基本MDX;2.1 基本 MDX 查询;2.1.1 SELECT 语句;2.1.2 基本 MDX 查询示例;基本的 MDX SELECT 语句包含一个 SELECT 子句和一个 FROM 子句，以及一个可选的 WHERE 子句。 SELECT 子句决定 MDX SELECT 语句的轴维度。本 MDX 查询示例中定义了两个轴维度。 FROM 子句决定当析取数据以填充 MDX SELECT 语句的结果集时将使用哪个多维数据源。;可选用的 WHERE 子句决定哪个维度或成员用作切片器维度；这将数据的析取限制于特定维度或成员。 本 MDX 查询示例使用 WHERE 子句来将轴维度的数据析取限制于 Store 维度的特???成员。;2.2 成员、元组和集合;2.2.1成员;2.2.2元组; 多维数据集的阴影部分表示 (时间.[下半年]) 元组。请注意该元组包括了多维数据集的一半，因为它未排除源或路线维度中的任何信息。;　　下面的关系图加入阴影以表现 (时间.[下半年], 路线.非陆地.航空) 元组。;在 MDX 中，元组根据其复杂性依照语法进行构造。如果它仅由来自单个维度的一个成员组成（通常称作简单元组），则以下语法是可接受的： 时间.[下半年] 如果它由来自不止一个维度的成员组成，则元组所表示的成员必须括在圆括号内，如以下示例所示。 (时间.[下半年], 路线.非陆地.航空);2.2.3 集合;; 对MDX的基本内容介绍到这里。如果您还希望了解更多的话，可以阅读sql server 2000的帮助文档。