15个经典的MDX查询

MDX（多维表达式）是一种专用于查询多维数据集的语言，广泛应用于数据分析和商业智能领域。在本文中，我们将深入探讨15个经典的MDX查询示例，特别是针对美国某公司产品销售分析预测的场景。 1. 查询在美国所有州都销售的产品品牌： 这个查询创建了一个名为`[SoldInUSA]`的自定义集合，它过滤了在全美范围内Unit Sales（单位销量）为空值的品牌。使用`Filter`函数和`IsEmpty`函数，查询返回每个州的产品列表，并通过`iif`函数判断产品是否在各州有销售。需要注意的是，由于Sales Cube按品牌分类产品，同一品牌的不同产品可能会多次出现在结果中，需要正确理解重复品牌的含义。 2. 查询所有商店中销售前10名的产品类别： 这里利用了`TopCount`函数，它可以直接获取产品类别中的前10个，依据是Unit Sales的值。这个函数自动按照降序排序，返回销售额最高的10个产品类别。 3. 查询在美国过去三个季度都有销售的食品和饮料： 这个查询展示了如何动态地定义时间集合。使用`PeriodsToDate`函数，结合当前日期，可以动态获取最近三个季度的日期范围。然后，这个时间范围与产品的Unit Sales进行比较，找出在这些时间段内销售量不为零的食品和饮料。 4. 其他经典MDX查询示例： - 利用`Exists`函数查询特定维度成员是否存在特定的上下文。 - 使用`DrilldownLevel`函数查看维度的下一层级成员。 - `NonEmpty`函数用于过滤掉与指定度量值相关的空值成员。 - `Aggregation`函数可以查询成员的聚合值。 - `StrToSet`函数将字符串转换为集合，便于进一步处理。 - `Calculated Members`可以创建基于现有成员的新计算成员。 - `Subsets`和`Except`函数用于操作集合，找出子集或排除特定成员。 - `CurrentMember`属性允许在遍历维度时获取当前成员。 - `Rollup`和`RollupChildren`函数可以实现层次结构上的汇总。 - `Lag`函数可以访问当前成员的前一个成员的值。 - `ParallelPeriod`函数用于比较同一维度不同时间周期的值。 MDX的强大之处在于它能够处理复杂的多维数据集，提供灵活的数据聚合和分析能力。通过熟练掌握这些经典查询，可以更高效地进行数据分析，从而为业务决策提供有力支持。在实际应用中，根据具体需求，可以组合使用上述技巧和函数，构建出满足各种分析需求的MDX查询。