Online Analytical Processing OLAP 2008 1 23 MDX

線上分析式處理 On-line Analytical Processing OLAP 張珀銀、李建祥 2008. 1. 23

| 基 本 的 MDX 查 詢 句 | | 範例：以SQL 2005中的範例資料庫 ”Adventure Work”為例 MDX CODE SELECT {[Measures]. [Sales Amount], [Measures]. [Order Quantity]} on columns, {[Product]. [Category]. [Bikes], [Product]. [Category]. [Clothing]} on rows FROM [Adventure work] on columns Sales Amount Order Quantity Bikes NT$ 94, 620, 526. 21 90, 200 Clothing NT$ 2, 177, 613. 45 73, 588 on rows

| 基 本 的 MDX 查 詢 句 | SELECT {[Measures]. [Sales Amount], [Measures]. [Order Quantity]} on columns, {[Product]. [Category]. [Bikes], [Product]. [Category]. [Clothing]} on rows FROM [Adventure work] WHERE {[Date]. [Calendar Year]. [CY 2002]} 此結果只有2002年的總合 on columns Sales Amount Order Quantity Bikes NT$ 26, 486, 958. 20 24, 908 Clothing NT$ 485, 587, 15 1, 6927 on rows

| 基 本 的 MDX 查 詢 句 | SELECT {[Measures]. [Sales Amount], [Measures]. [Order Quantity]} on columns, {[Product]. [Category]. [Bikes], [Product]. [Category]. [Clothing]} on rows FROM [Adventure work] WHERE {[Date]. [Calendar Year]. [CY 2002], [Date]. [Calendar Year]. [CY 2003]} on columns 此結果為 2002與2003年的總合 Sales Amount Order Quantity Bikes NT$ 61, 397, 235. 89 61, 929 Clothing NT$ 1, 495, 699. 31 52, 258 on rows =16, 927(2002)+35, 331(2003)

| 基 本 的 MDX 查 詢 句 SELECT {[Sales Channel]. Members}* {[Measures]. [Sales Amount], [Measures]. [Order Quantity]} on columns, {[Product]. [Category]. [Bikes], [Product]. [Category]. [Clothing]} on rows FROM [Adventure work] WHERE {[Date]. [Calendar Year]. [CY 2002], [Date]. [Calendar Year]. [CY 2003]} 使用*運算子將Members 與Sales Amount跟 Order Quantity兩個集合交叉乘積 Internet Reseller Sales Amount Order Quantity Bikes NT$ 15, 889, 446. 14 8, 387 NT$ 45, 507, 789. 75 53, 541 Clothing NT$ 138, 247. 98 3, 708 NT$ 1, 357, 451. 34 48, 550

展示一綜合範例如下 WITH -- 新增導出成員 達成率 Member [Measures]. [達成率] AS [Measures]. [Sales Amount]/ [Measures]. [Sales Amount Quota] , Format_String =‘Percent’ – 顯示為百分比 | 進 階 的 MDX 查 詢 句 -- 新增導出成員 去年同期達成率 Member [Measures]. [去年同期達成率] AS {Parallel. Period([Date]. [Calendar Year]), Measures. [達成率]} , Format_String = ‘Percent’ --顯示為百分比

續上之範例如下 SELECT {[Measures]. [Sales Amount], [Measures]. [Sales Amount Quota], [Measures]. [達成率], [Measures]. [去年同期達成率] on 0, {Sales Territory}. [Sales Territory Country]. Members on 1 FROM [Adventure Works] WHERE [Date]. [Calendar Year]. [CY 2004]} | 進 階 的 MDX 查 詢 句

NON EMPTY: 查詢非空值之結果 | 假設ML為非空值之ROWS Select {[Measures]. [Sales Amount]} on 0, Non Empty [ML] on 1 From [Adventure Works] | 進 階 的 MDX 查 詢 句

| 進 階 的 MDX 指 令 | SUBCUBE: 若只需要與cube中的一小部 分進行互動，可將查詢範圍限制在 subcube中，可以改善查詢效能。 CREATE SUBCUBE <Subcube 別名> AS <Subcube 運算式> 範例 CREATE SUBCUBE [Adventure works] AS SELECT {[Measures]. [Sales Amount]} on 0, {[Q 3 CY 2003] on 1} FROM [Adventure work] Select {[Measures]. [Sales Amount]} on 0, Non Empty [ML] on 1 From [Adventure Works]

Drill Through：一個cube中存放了來源 與匯總資料，select可取後匯總資料， 而drill through則可以取得來源資料。 | Drill. Through 語法 Drill. Through [<資料筆數>][<起始筆數>] <MDX SELECT> [<回傳欄位>] | 範例 Drill. Through Select {[十月 30, 2003], [Order Quantity]} on 0, {[Bikes]} on 1 | 進 階 的 MDX 指 令

產品維度 -----------Product. Id Brand. Name Product. Name SKU 星 狀 綱 目 時間維度 -----------Time. Id The. Year The. Month The. Day 銷售事實 -----------Product. Id Time. Id Customer. Id Store. Id Sales. Qty Sales. Amount 顧客維度 -----------Customer. Id Account. Num Name Address 門市維度 -----------Store. Id Store. Name Store. Type Store. Address

產品類別維度 -----------Product. Class. Id Prod. Subcategory Prod. Category Prod. Department 雪 花 狀 綱 目 產品維度 -----------Product. Id Brand. Name Product. Name SKU 時間維度 -----------Time. Id The. Year The. Month The. Day 門市區域維度 -----------Region. Id Sales. City Sales. Region Sales. Country 銷售事實 -----------Product. Id Time. Id Customer. Id Store. Id Sales. Qty Sales. Amount 門市維度 -----------Store. Id Store. Name Store. Type Store. Address 顧客維度 -----------Customer. Id Account. Num Name Address

維 度 資 料 表 的 建 立 尺寸資料表 -------Size. Id Size. Unit Size. Qty 產品資料表 --------Product. Id Product. Name Color. Id Type. Id Size. Id 顏色資料表 -------Color. Id Color. Name 型別資料表 -------Type. Id Type. Name 反正規化 產品維度資料表 -----------Product. Id Product. Name Color. Name Type. Name Size. Unit Size. Qty

產品維度 -----------Product. Id Brand. Name Product. Name SKU 塑 模 步 驟 三 時間維度 -----------Time. Id The. Year The. Month The. Day 銷售事實 -----------Product. Id Time. Id Customer. Id Store. Id Sales. Qty Sales. Amount 顧客維度 -----------Customer. Id Account. Num Name Address 門市維度 -----------Store. Id Store. Name Store. Type Store. Address