MDX查询工具1

MDX（多维表达式）是专用于查询多维数据集的语言，在数据分析和商业智能领域应用广泛。深入探讨了15个经典MDX查询示例，重点关注美国某公司产品销售分析预测的场景。首先介绍了创建自定义集合[SoldInUSA]，过滤全美范围内Unit Sales为空值的品牌，并使用Filter、IsEmpty和iif函数判断产品在各州的销售情况。其次，利用TopCount函数查询销售前10名的产品类别，并展示了如何动态定义时间集合来查询在美国过去三个季度都有销售的食品和饮料。文章还涵盖了Exists、DrilldownLevel、NonEmpty、Aggregation、StrToSet、Calculated Members、Subsets、Except、CurrentMember、Rollup、RollupChildren、Lag和ParallelPeriod函数的应用，展示了MDX在处理复杂多维数据集时的强大能力。

MDX与SQL：两种数据查询语言的差异 MDX和SQL都是用于查询数据的语言，但它们的设计目标和应用场景有所不同。 SQL适用于关系型数据库，而MDX则专为多维数据结构而生。 维度处理能力： MDX能够灵活处理包含任意数量维度的多维数据，而SQL则更常用于处理二维的关系型数据表。 查询结构： 在MDX中，SELECT子句用于定义多个轴维度，而WHERE子句则用于筛选特定维度或成员的数据。每个WHERE子句成员都代表着来自不同维度的数据片段。 多维数据集结构： 使用MDX构建查询时，通常需要预先理解和定义多维数据集的结构，以便查询能够准确地填充数据。 结果集可视化： 由于MDX结果集可能包含三个甚至更多维度，因此其可视化呈现比二维的SQL结果集更为复杂。 MDX相较于SQL的主要特点： 专为多维数据查询而设计。 能够处理包含任意数量维度的多维数据集。 查询结构灵活，支持多轴维度定义和成员筛选。

MDX是一种编程语言语法，支持多维对象与数据的定义和操作。MDX在很多方面与结构化查询语言(SQL)语法相似，但它不是SQL语言的扩展；事实上，MDX所提供的一些功能也可由SQL提供，但不如MDX有效或直观。

MDX用户指南是我见过的最优秀的资料之一，内容通俗易懂，尤其是最后的案例分析展示了高水平的教学能力。

MDX是多维表达式（Multi-Dimensional Expressions）的缩写，是一种编程语言语法，用于定义和操作多维数据对象。尽管与SQL在某些方面相似，但MDX具有独特的功能和直观性，适用于多维数据分析场景。

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MDX Studio是专为MDX查询语言设计的工具，为数据分析师和BI专业人士提供高效且易用的环境。它支持创建、编辑和测试多维数据集的查询，相较于微软提供的工具具有更高的用户友好性和效率。MDX Studio提供直观的界面、流畅的性能以及增强的功能，如代码提示、自动完成、错误检查和优化建议等。在BI领域，MDX Studio帮助分析师导航多维数据模型，执行复杂计算，创建动态数据切片和dice操作，洞察关键指标和业务趋势。此外，它支持与多种数据源的集成，如Microsoft SQL Server Analysis Services。MDX Studio是处理多维数据的不可或缺工具，持续更新确保与快速发展的BI技术同步。

《Microsoft SQL Server 2008 MDX逐步指南》是一本专为希望深入学习Microsoft SQL Server 2008中多维表达式（MDX）语言的专业人士而编写的指南书籍。该书由微软出版社出版，并得到了Hitachi Consulting的支持与授权。书中详细介绍了如何使用MDX进行数据分析、查询以及报表制作等关键操作。

Microsoft SQL Server 2008 MDX详细步骤