MDX查询语言

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查询工具1”可能是一个用于创建、管理和分析MDX查询结果的应用程序。MDX是一种用于OLAP系统的查询语言，主要用于检索多维数据集。该工具设计用来简化用户对MDX查询的操作，可能包含自定义查询、数据可视化功能以及报告生成等特性。它与Microsoft Access兼容，用户可以通过.MDA文件获取其宏功能，用于自动化数据分析任务。此外，该工具可能提供源代码，供开发人员学习和定制。如果您需要深入学习MDX语言、掌握OLAP概念或者自动化Access中的数据分析，这将是一个有用的资源。

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。

SQL查询语言是用于数据库的强大工具，可用于检索、更新和管理数据。该技术提供了多种查询语句，可帮助优化数据检索并生成有意义的报告。掌握SQL查询语言技术对于数据库管理员和数据分析师至关重要。

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。

第4章SQL查询语言——重点概念： SQL的特性SQL的数据定义SQL的数据查询SQL的数据操作SQL的数据控制

本教程将指导您了解SQL查询语言的基础知识。

SQL查询语言技术文档详细介绍了数据库中的查询语句应用及其技术要点。