Fast_Track_to_MDX

### Fast Track to MDX:掌握多维表达式 #### 核心知识点概览 1. **多维数据处理概述** 2. **MDX基础概念详解** - 维度(Dimensions) - 度量(Measures) - 成员(Members) - 单元格(Cells) 3. **层次结构与聚合** 4. **MDX语法结构** 5. **高级MDX查询技术** #### 多维数据处理概述 多维数据处理是商业智能领域中的一个重要组成部分,它允许用户通过多维数据集来探索和分析复杂的数据关系。其中,**多维表达式(MDX)**是一种专门用于查询多维数据集的语言,例如在Microsoft SQL Server Analysis Services等OLAP服务器上使用的数据集。MDX不仅支持基本的数据检索,还提供了强大的功能来创建复杂的计算、汇总和筛选。 #### MDX基础概念详解 - **维度(Dimensions)**:维度是多维数据模型中的主要组织单元,代表了可以用来观察数据的角度。例如,在销售数据中,时间、产品类别和地区都是可能的维度。 - **度量(Measures)**:度量是对业务关键指标的具体数值表示,如销售额、利润等。度量通常存储在多维数据集的核心位置,并且是数据分析的重点。 - **成员(Members)**:成员是指维度中的具体条目或值。每个维度由多个成员组成,这些成员构成了维度的不同层次结构。 - **单元格(Cells)**:单元格是在多维数据集中存储具体度量值的基本单元。一个单元格由一组特定的维度成员唯一标识。 #### 层次结构与聚合 - **层次结构(Hierarchies)**:层次结构是维度内的组织方式,允许将维度成员按照一定的逻辑进行分组。例如,时间维度可能包含年、季度、月这样的层次结构。 - **聚合(Aggregations)**:聚合是在不同层次结构级别上对数据进行汇总的过程。例如,可以从单个产品的销售额汇总到整个产品线的销售额。 #### MDX语法结构 MDX语法包括一系列函数和操作符,用于定义如何从多维数据集中提取数据以及如何进行计算。一些基本的MDX函数包括: - `SELECT`:选择指定的数据集。 - `ON`:定义选择器中的维度。 - `WHERE`:添加过滤条件。 - `FILTER`:从集合中选择符合特定条件的成员。 - `MEMBER`:定义新的成员或计算成员。 #### 高级MDX查询技术 随着对MDX的理解深入,可以使用更复杂的查询技术来满足特定的业务需求,例如: - **动态计算**:根据不同的上下文自动调整计算结果。 - **递归查询**:通过遍历层级结构来提取数据。 - **交叉表查询**:构建动态交叉表来展示多维数据。 - **性能优化**:通过合理的索引策略和查询优化技术提高查询效率。 通过《Fast Track to MDX》这本书,读者不仅可以学习到MDX的基础知识,还能深入了解如何利用MDX解决实际问题,提升数据分析能力。本书适合所有希望在多维数据处理方面提升技能的人士阅读,无论是初学者还是有经验的数据分析师都能从中受益。






















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- shiliangxu2015-04-20MDX入门级的资料。看完这个应该可以看deep dive MDX系列了。
- hongjun_han2012-07-11这本书属于入门书籍,绝对比其他宝典类书籍浅显易懂,应该作为MDX的首本书去读。
- friendxinli2013-05-15非常不错的书籍,值得推荐

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