поняли, что это язык для многомерного анализа, и почему он так важен для работы с OLAP-кубами, особенно в сравнении с SQL. Теперь пришло время заглянуть под капот MDX-запроса и детально разобрать его ключевые компоненты: оси, кортежи и наборы. Это фундаментальные строительные блоки, понимание которых абсолютно необходимо для написания эффективных и точных запросов, позволяющих извлекать ценные инсайты из ваших данных, будь то продажи велосипедов AdventureWorks или анализ финансовых потоков.

Представьте себе, что вы — художник, а ваш OLAP-куб — это огромный, многомерный холст, заполненный данными. MDX — это ваша кисть и палитра, позволяющие нарисовать именно ту картину, которая вам нужна. Чтобы создать шедевр, нужно понимать, как работают ваши инструменты.

Прежде чем мы углубимся в структуру запроса, давайте еще раз закрепим понимание трех основных сущностей, с которыми вы будете постоянно работать в MDX: члены, кортежи и наборы. Это как атомы, молекулы и клетки в биологии данных.

Член (Member): Единица Измерения
Член — это самый базовый элемент в любом измерении. Это конкретное значение на определенном уровне иерархии. Например:

• [Date].[Calendar Year].&[2007] — член '2007' из иерархии 'Calendar Year' измерения 'Date'.
• [Product].[Category].&[Bikes] — член 'Bikes' изиерархии 'Category' измерения 'Product'.
• [Geography].[Country].&[United States] — член 'United States' из иерархии 'Country' измерения 'Geography'.
• [Measures].[Sales Amount] — членмеры 'Sales Amount' (меры также являются членами измерения Measures).

Каждый член имеет уникальное имя, которое позволяет однозначно его идентифицировать в кубе. Символ & перед уникальным именем члена ([UniqueName]) используется для ссылки на член по его ключу, а не по отображаемому имени, что обеспечивает однозначность.

Кортеж (Tuple): Точная Координата в Кубе
Кортеж — это упорядоченная коллекция из одного или нескольких членов, по одному из каждого измерения, которые определяют конкретную ячейку в кубе. Кортеж указывает на точную координату в вашем многомерном пространстве данных.

Например:

• ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007], [Product].[Category].&[Bikes]) — этот кортеж указывает на ячейку, содержащую сумму продаж велосипедов за 2007 год.
• ([Measures].[Order Quantity], [Geography].[Country].&[Canada], [Date].[Calendar Quarter].&[Q3 CY 2008]) — этот кортеж указывает на количество заказов из Канады за 3-й квартал 2008 года.

Если в кортеже не указан член для какого-либо измерения, MDX по умолчанию использует член по умолчанию (default member) для этого измерения. Например, если вы запросите ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]), то продажи будут показаны для всех продуктов, регионов и клиентов, так как для измерений Product, Geography и Customer будут использованы их члены по умолчанию (обычно это член 'All' или 'Все').

Набор (Set): Коллекция для Анализа
Набор — это коллекция из одного или нескольких кортежей или членов. Наборы являются основой для определения того, что будет отображаться на осях вашего запроса. Вы можете думать о наборах как о списках элементов, которые вы хотите включить в свой отчет.
Наборы могут быть:

• Явно определенными: { [Date].[Calendar Year].&[2007], [Date].[Calendar Year].&[2008] } — набор из двух членов.
• Созданными с помощью функций:

[Product].[Category].Members — набор всех членов на уровне категорий продуктов.
[Date].[Calendar Year].&[2007].Children — набор всех дочерних элементов 2007 года (т.е. кварталов 2007 года).
CrossJoin([Product].[Category].Members, [Geography].[Country].Members) — набор всех возможных комбинаций категорий продуктов и стран.

Понимание этих трех концепций — ключ к освоению MDX.

В MDX-запросе данные отображаются на осях. В отличие от SQL, где у вас есть только столбцы и строки в результате, MDX позволяет использовать до 128 осей, хотя на практике чаще всего используются первые две: COLUMNS и ROWS.

Каждая ось определяется ключевым словом ON и номером оси или ее псевдонимом:
●       ON COLUMNS (или ON 0): Первая ось, которая обычно располагается горизонтально (столбцы отчета).
●       ON ROWS (или ON 1): Вторая ось, которая обычно располагается вертикально (строки отчета).
●       ON PAGES (или ON 2): Третья ось, часто используется для создания страниц отчета, как в Excel.
●       ON SECTIONS (или ON 3), ON CHAPTERS (или ON 4) и далее: используются для более сложных сценариев, редко встречаются в повседневной практике.

Важно: Каждая ось содержит набор кортежей. Даже если вы помещаете на ось один член, MDX неявно преобразует его в набор, содержащий один кортеж.
Примеры использования осей с AdventureWorks:
Пример 1: Простые продажи по годам
Давайте начнем с простого запроса, который показывает сумму продаж ([Measures].[Sales Amount]) по календарным годам ([Date].[Calendar Year].Members) из куба [Adventure Works].

SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 [Date].[Calendar Year].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]


Разбор:
●       [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS: Мы размещаем меру 'Sales Amount' на горизонтальной оси (столбцах). Это означает, что в отчете будет один столбец с этой мерой.
●       [Date].[Calendar Year].Members ON ROWS: Мы размещаем все члены иерархии 'Calendar Year' (например, 2005, 2006, 2007, 2008) на вертикальной оси (строках).
●       FROM [Adventure Works]: Указываем, что данные берутся из куба 'Adventure Works'.

Теперь давайте усложним. Мы хотим видеть продажи по категориям продуктов ([Product].[Category].Members) и по странам ([Geography].[Country].Members).

SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 [Product].[Category].Members ON ROWS,
 [Geography].[Country].Members ON PAGES
FROM
 [Adventure Works]


Разбор:
●       [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS: Мера остается на столбцах.
●       [Product].[Category].Members ON ROWS: Категориипродуктов (например, 'Bikes', 'Components', 'Clothing', 'Accessories') будутстроками.

•        [Geography].[Country].Members ON PAGES: Страны (например, 'United States', 'Canada', 'France') будутнаосистраниц. Это означает, что для каждой страны будет отдельная "страница" отчета. В клиентском приложении (например, Excel PivotTable) вы увидите выпадающий список для выбора страны, и при ее изменении данные в таблице обновятся.

Наборы — это то, что делает MDX таким гибким и мощным.
Вы можете создавать наборы, которые точно соответствуют вашим аналитическим потребностям.
Создание наборов с помощью функций MDX предлагает множество функций для создания и манипулирования наборами.
1. Навигация по иерархии:
●       .Children: Возвращает дочерние элементы члена.
○       Пример: [Date].[Calendar Year].&[2007].Children вернетнаборкварталов 2007 года: { [Date].[Calendar Quarter].&[Q1 CY 2007], [Date].[Calendar Quarter].&[Q2 CY 2007], ... }
●       .Parent: Возвращает родительский элемент члена.
○       Пример: [Date].[Calendar Quarter].&[Q1 CY 2007].Parent вернет [Date].[Calendar Year].&[2007].
●       .Members: Возвращает все члены на определенном уровне или в иерархии.
○       Пример: [Product].[Subcategory].Members вернет все подкатегории продуктов.
●       .Level.Members: Возвращает все члены на определенном уровне.
○       Пример: [Date].[Calendar].[Month].Level.Members вернет все месяцы из календарной иерархии.

2. Комбинирование наборов: CrossJoin()
CrossJoin() — одна из самых важных функций в MDX. Она создает декартово произведение двух или более наборов. Это позволяет вам комбинировать измерения на одной оси.

Пример: Продажи по годам и категориям продуктов на одной оси

Мы хотим видеть продажи по каждому году и для каждой категории продукта.

SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 CrossJoin(
   [Date].[Calendar Year].Members,
   [Product].[Category].Members
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]


Разбор:
●       CrossJoin([Date].[Calendar Year].Members, [Product].[Category].Members): Эта функция создаст набор кортежей, где каждый год будет скомбинирован с каждой категорией продукта. Например:
○       (2005, Bikes)
○       (2005, Components)
○       ...

• ○       (2008, Accessories)

Функция Filter() позволяет отфильтровать набор на основе заданного логического выражения.
Это очень полезно для выбора только тех элементов, которые соответствуют определенным критериям.

Пример: Продажи только для тех продуктов, у которых сумма продаж за 2007 год больше 1,000,000
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 Filter(
   [Product].[Product].[Product Name].Members,
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]) > 1000000
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       Filter([Product].[Product].[Product Name].Members, ...): Мы берем всех членов на уровне 'Product Name' ифильтруемих.
●       ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]) > 1000000: Это логическое выражение.
Для каждого продукта мы проверяем, больше ли его сумма продаж за 2007 год одного миллиона. Обратите внимание, что мы используем кортеж ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]) для определения контекста, в котором проверяется мера.
●       WHERE [Date].[Calendar Year].&[2007]: Слайсер устанавливает общий контекст запроса на 2007 год, чтобы фильтр работал корректно.

Функция Order() позволяет отсортировать набор по значению меры или по имени члена.

Пример: Топ-5 продуктов по продажам за 2007 год
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 Order(
   [Product].[Product].[Product Name].Members,
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]),
   BDESC
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       Order([Product].[Product].[Product Name].Members, ..., BDESC): Мы сортируем всех членов на уровне 'Product Name'.
●       ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]): Это выражение, по которому производится сортировка (продажи за 2007 год).
●       BDESC: Сортировка по убыванию по значению выражения, сохраняя иерархию (если применимо). DESC сортирует просто по убыванию.

Эти функции являются комбинацией фильтрации и сортировки, позволяя выбрать определенное количество элементов с наибольшими или наименьшими значениями по мере.

Пример: Топ-5 продуктов по продажам за 2007 год
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 TopCount(
   [Product].[Product].[Product Name].Members,
   5,
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007])
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       TopCount([Product].[Product].[Product Name].Members, 5, ...): Берем набор всех продуктов, выбираем 5 верхних.
●       ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]): Критерий для выбора (продажи за 2007 год).

Мы уже кратко упоминали WHERE Clause. Это очень важная часть MDX-запроса, которая определяет глобальный контекст для всего запроса. Все меры и наборы, которые вы помещаете на оси, будут вычисляться в этом контексте.
WHERE Clause работает как "слайсер" (slicer) для всего куба. Он не добавляет измерения на оси отчета, а фильтрует весь куб до того, как данные будут извлечены.

Пример: Продажи велосипедов и одежды по годам и кварталам
Мы хотим видеть продажи только для категорий 'Bikes' и 'Clothing' из AdventureWorks.
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 [Date].[Calendar].[Calendar Year].Members * [Date].[Calendar].[Calendar Quarter].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 {[Product].[Category].&[Bikes], [Product].[Category].&[Clothing]}


Разбор:
●       [Date].[Calendar].[Calendar Year].Members * [Date].[Calendar].[Calendar Quarter].Members ON ROWS: Здесь мы используем сокращенную запись для CrossJoin. Это эквивалентно CrossJoin([Date].[Calendar Year].Members, [Date].[Calendar Quarter].Members). На оси строк будут кортежи типа (2005, Q1 CY 2005), (2005, Q2 CY 2005) и т.д.
●       WHERE {[Product].[Category].&[Bikes], [Product].[Category].&[Clothing]}: Это наш слайсер. Он гарантирует, что все вычисляемые продажи будут относиться только к продуктам из категорий 'Bikes' и 'Clothing'.
Важное отличие WHERE от осей:
Если бы мы поместили {[Product].[Category].&[Bikes], [Product].[Category].&[Clothing]} на ось, например, ON COLUMNS, то мы бы увидели отдельные столбцы для продаж велосипедов и продаж одежды. WHERE же объединяет их в единый контекст, и мера [Sales Amount] будет показывать сумму продаж обеих категорий.

Давайте создадим более сложный запрос, который объединит все изученные концепции. Мы хотим увидеть продажи (Sales Amount) и количество заказов (Order Quantity) для 5 самых продаваемых подкатегорий продуктов в регионе 'North America' за 2007 год, отображая их по кварталам.

SELECT
 -- Ось COLUMNS: Меры и Топ-5 подкатегорий
 NON EMPTY
 CrossJoin(
   {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Order Quantity]},
   TopCount(
     [Product].[Subcategory].Members,
     5,
     ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[North America])
   )
 ) ON COLUMNS,
 -- Ось ROWS: Кварталы 2007 года
 NON EMPTY
 [Date].[Calendar].[Calendar Quarter].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 -- Слайсер: Только 2007 год и регион 'North America'
 ([Date].[Calendar Year].&[2007], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[North America])


Пошаговый разбор:
1.     FROM [Adventure Works]: Мыработаемскубом Adventure Works.
2.     WHERE ([Date].[Calendar Year].&[2007], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[North America]): Этонашглобальныйслайсер. Он устанавливает контекст для всего запроса: мы будем анализировать данные только за 2007 год и только для региона 'North America'. Все последующие вычисления будут производиться в рамках этого контекста.
3.     Ось COLUMNS:
○       NON EMPTY: Это важная директива, которая удаляет столбцы, содержащие только пустые значения. Это улучшает читаемость и производительность.
○       CrossJoin(...): Мы создаем декартово произведение двух наборов для оси столбцов:
■       {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Order Quantity]}: Набор из двух мер.
■       TopCount([Product].[Subcategory].Members, 5, ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[North America])): Это вложенная функция, которая находит 5 самых продаваемых подкатегорий продуктов. Обратите внимание, что для определения 'топ-5' мы используем тот же контекст (2007 год, 'North America'), что и в слайсере, чтобы обеспечить согласованность.
○       В результате на оси столбцов будут кортежи типа:
■       ([Measures].[Sales Amount], [Product].[Subcategory].&[Road Bikes])
■       ([Measures].[Order Quantity], [Product].[Subcategory].&[Road Bikes])
■       ...и так далее для каждой из 5 лучших подкатегорий.
4.     Ось ROWS:
○       NON EMPTY: Аналогично, удаляет пустые строки.
○       [Date].[Calendar].[Calendar Quarter].Members: На оси строк будут все кварталы 2007 года (Q1, Q2, Q3, Q4).

Ожидаемый результат:
Таблица, где в строках будут кварталы 2007 года, а в столбцах — продажи и количество заказов для каждой из 5 самых продаваемых подкатегорий продуктов в Северной Америке за этот год.

Этот запрос демонстрирует, как MDX позволяет легко комбинировать измерения, фильтровать данные и извлекать агрегированные результаты с высокой степенью детализации и гибкости, что было бы крайне трудоемко в SQL.

При написании MDX-запросов важно следовать некоторым рекомендациям:
●       Читаемость кода: Используйте отступы и комментарии ( -- для однострочных, /* ... */ для многострочных), чтобы сделать запросы понятными. MDX может стать очень сложным, и хорошая структура поможет вам и другим.
●       Использование NON EMPTY: Всегда используйте NON EMPTY на осях, если вы не ожидаете и не хотите видеть строки/столбцы с нулевыми значениями. Это значительно улучшает производительность, так как движок MDX не тратит время на вычисление и передачу пустых ячеек.
●       Правильные ссылки на члены: Убедитесь, что вы правильно ссылаетесь на членов, используя их уникальные имена (с & для ключей) и полные иерархические пути. Опечатки — частая причина ошибок.
●       Понимание контекста: Всегда помните о контексте, который устанавливается WHERE Clause, и как он взаимодействует с наборами на осях.
●       Оптимизация: Для очень больших кубов и сложных запросов может потребоваться более глубокая оптимизация, включая создание агрегаций в кубе и тюнинг MDX-выражений.

Понимание анатомии MDX-запроса — это краеугольный камень для любого специалиста по бизнес-аналитике, работающего с многомерными данными. Оси, кортежи и наборы — это не просто синтаксические элементы, а концептуальные инструменты, которые позволяют вам точно формулировать свои аналитические вопросы и получать на них ответы.

Мы увидели, как MDX, используя эти элементы, позволяет легко извлекать данные из куба AdventureWorks, комбинировать измерения, фильтровать результаты и даже находить "топ-N" элементы, что в реляционном мире потребовало бы значительно больших усилий.

Практика — ключ к мастерству. Чем больше вы будете экспериментировать с различными комбинациями осей, наборов и функций, тем быстрее вы начнете "мыслить в MDX" и раскрывать весь потенциал ваших многомерных моделей данных. В следующей статье мы продолжим наше путешествие, углубляясь в более продвинутые аспекты MDX, такие как создание расчетных элементов и работа с логикой времени.