научились создавать расчетные элементы и работать с функциями времени. Теперь пришло время углубиться в мир продвинутой фильтрации и манипуляции наборами, где истинная мощь MDX раскрывается в полной мере. Две ключевые функции, которые позволяют создавать сложные и динамичные выборки данных – это CrossJoin() и Generate(). Они являются незаменимыми инструментами для любого аналитика, стремящегося извлечь глубокие инсайты из многомерных данных, таких как те, что содержатся в кубе AdventureWorks.

Базовая фильтрация с помощью Filter() или WHERE Clause, безусловно, полезна.
Однако, что если вам нужно:
●       Отобразить данные для каждой комбинации продукта и региона?
●       Найти "топ-N" элементов внутри каждой группы (например, 5 самых продаваемых продуктов в каждом городе)?
●       Отфильтровать данные на основе сложных условий, которые зависят от нескольких измерений одновременно?
●       Создать динамический список клиентов, которые совершили покупки в определенные периоды, и затем проанализировать их поведение?

Именно для таких сценариев CrossJoin() и Generate() становятся вашими лучшими помощниками. Эти функции позволяют выйти за рамки простых списков и создать наборы, которые точно отражают сложные бизнес-вопросы. Как отмечается в профессиональной литературе по MDX, "для решения действительно сложных аналитических задач недостаточно просто отфильтровать данные; необходимо уметь динамически формировать контекст запроса, и именно здесь CrossJoin() и Generate() демонстрируют свою незаменимость". Они позволяют аналитику не просто запрашивать данные, а активно конструировать аналитическое представление, соответствующее тончайшим нюансам бизнес-логики.
Давайте подробно разберем каждую из этих функций и посмотрим, как они применяются на практике с данными AdventureWorks.

Функция CrossJoin() является одной из самых фундаментальных и часто используемых функций MDX. Она создает декартово произведение двух или более наборов. Это означает, что она комбинирует каждый элемент из первого набора с каждым элементом из второго набора (и так далее для всех указанных наборов), формируя новый набор кортежей. Результатом CrossJoin() всегда является набор кортежей, где каждый кортеж содержит комбинацию членов из исходных наборов. Порядок членов в результирующем кортеже соответствует порядку наборов в функции CrossJoin().

Синтаксис:
CrossJoin(Set_Expression1, Set_Expression2 [, Set_ExpressionN ...])
●       Set_Expression1, Set_Expression2, ...: Наборы, которые вы хотите скомбинировать. Эти наборы могут быть явно заданными списками членов, результатами других функций (таких как Members, Children, Filter) или даже именованными наборами.

Когда использовать CrossJoin()?
CrossJoin() идеально подходит, когда вам нужно отобразить данные по всем возможным комбинациям элементов из разных измерений на одной оси отчета. Например, если вы хотите увидеть продажи для каждого продукта в каждом регионе, или для каждого месяца в каждом году. Это позволяет получить полную "сетку" данных, показывающую все пересечения.

Пример 1: Продажи AdventureWorks по всем комбинациям категорий продуктов и территорий продаж
Давайте посмотрим, как продажи распределяются по категориям продуктов и группам территорий продаж.
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 CrossJoin(
   [Product].[Category].Members,
   [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].Members
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       CrossJoin([Product].[Category].Members, [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].Members): Эта часть создает набор кортежей, где каждая категория продукта (Bikes, Components и т.д.) комбинируется с каждой группой территорий продаж (Europe, North America, Pacific). Это будет выглядеть как (Bikes, Europe), (Bikes, North America), (Components, Europe) и так далее.
●       NON EMPTY: Как мы уже знаем, это критически важно для производительности и читаемости. Оно удалит комбинации, для которых нет данных в 2007 году, предотвращая появление пустых строк в отчете.
●       Результат будет содержать строки типа (Bikes, Europe), (Bikes, North America), (Components, Europe) и так далее, каждая со своей суммой продаж за 2007 год.

Результат (фрагмент):

Сложные сценарии с CrossJoin(): Комбинирование с фильтрациейCrossJoin() часто используется в сочетании с другими функциями для создания более сложных наборов. Это позволяет сначала отфильтровать исходные наборы, а затем скомбинировать только релевантные элементы.

Пример 2: Продажи AdventureWorks для 'Дорожных Велосипедов' и 'Горных Велосипедов' по городам в США
Мы хотим сфокусироваться на продажах только двух конкретных подкатегорий велосипедов в городах США, чтобы оценить их региональное распределение.
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 CrossJoin(
   {[Product].[Subcategory].&[Road Bikes], [Product].[Subcategory].&[Mountain Bikes]},
   Filter(
     [Geography].[City].Members,
[Geography].[Country].CurrentMember.Name = "United States"
   )
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       {[Product].[Subcategory].&[Road Bikes], [Product].[Subcategory].&[Mountain Bikes]}: Это явно заданный набор из двух подкатегорий продуктов, которые нас интересуют.
●       Filter([Geography].[City].Members, [Geography].[Country].CurrentMember.Name = "United States"): Этот вложенный Filter создает набор городов, но только тех, которые находятся в 'United States'. CurrentMember.Name позволяет получить имя текущего члена измерения, что критически важно для контекстной фильтрации внутри функции.
●       CrossJoin затем комбинирует эти два набора, предоставляя продажи для каждой из двух подкатегорий в каждом из отфильтрованных городов США. Результатом будет детализированная таблица, показывающая, как эти конкретные типы велосипедов продаются в различных американских городах.
Этот пример показывает, как CrossJoin может работать с результатами других функций, создавая очень специфические и целевые выборки данных. Это позволяет аналитику точно определить фокус своего отчета, исключая нерелевантную информацию.
CrossJoin() с тремя и более наборамиCrossJoin() может принимать более двух наборов, что позволяет создавать гиперкубические срезы.

Пример 3: Продажи AdventureWorks по категориям продуктов, территориям продаж и кварталам
Мы хотим получить матрицу продаж, разбитую по продуктам, регионам и времени.
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 CrossJoin(
   [Product].[Category].Members,
   [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].Members,
   [Date].[Calendar].[Calendar Quarter].Members
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       Здесь CrossJoin объединяет три набора, создавая кортежи типа (Bikes, Europe, Q1 CY 2007), (Bikes, Europe, Q2 CY 2007) и так далее. Это позволяет получить очень детализированный отчет, показывающий продажи для каждой комбинации продукта, региона и квартала.

Функция Generate() является одной из самых мощных и гибких функций MDX, но и одной из самых сложных для понимания новичками.
В отличие от CrossJoin(), которая создает декартово произведение, Generate() является итеративной функцией. Она берет первый набор, и для каждого члена этого первого набора она вычисляет второе выражение (которое должно возвращать набор) и объединяет все полученные наборы в один большой результирующий набор. Это позволяет создавать наборы, чье содержимое динамически меняется в зависимости от контекста итерации.

Синтаксис:
Generate(Set_Expression1, Set_Expression2 [, ALL])
●       Set_Expression1: Набор, по которому будет производиться итерация. Для каждого кортежа в этом наборе будет вычислено Set_Expression2. Этот набор часто называют "генератором".
●       Set_Expression2: Выражение, которое вычисляется для каждого кортежа из Set_Expression1 и должно возвращать набор. Это выражение часто использует CurrentMember для ссылки на текущий элемент из Set_Expression1.
●       ALL: Необязательный аргумент. Если указан, повторяющиеся кортежи в результирующем наборе сохраняются. По умолчанию дубликаты удаляются. Использование ALL может быть важным, если порядок или количество дубликатов имеет значение для вашего анализа.

Когда использовать Generate()?
Generate() идеально подходит, когда вам нужно выполнить операцию "для каждого" элемента в одном наборе, которая зависит от контекста этого элемента. Классический пример – "Топ-N" элементов внутри каждой группы. Это позволяет решать задачи, где требуется динамическое формирование подмножеств данных.
Пример 4: Топ-3 самых продаваемых продуктов AdventureWorks в каждой категорииЭто задача, которую CrossJoin() не может решить напрямую, потому что "топ-3" для одной категории отличается от "топ-3" для другой. Generate() позволяет нам итерировать по каждой категории и для каждой из них вычислять свой собственный "топ-3".

SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 Generate(
   [Product].[Category].Members, -- Итерируемпокаждойкатегории
   TopCount(
[Product].[Category].CurrentMember.Children, -- Длякаждойкатегорииберемеедочерниеэлементы (подкатегории)
     3,                                          -- Выбираемтоп-3
     [Measures].[Sales Amount]                   -- По мере продаж
   )
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       Generate([Product].[Category].Members, ...): MDX будетитерироватьпокаждойкатегориипродуктов (Bikes, Components, Clothing, Accessories). Для каждой категории, она временно становится CurrentMember.
●       TopCount([Product].[Category].CurrentMember.Children, 3, [Measures].[Sales Amount]): Для каждойтекущейкатегории (CurrentMember) MDX выполнит TopCount. Он возьмет дочерние элементы этой категории (то есть подкатегории), найдет 3 самых продаваемых из них по [Sales Amount] и вернет этот набор.
●       Generate затем объединит все эти "топ-3" наборы из каждой категории в один большой набор, который будет отображен на оси ROWS. Результат будет включать подкатегории, сгруппированные по их родительским категориям, с указанием их продаж.

Результат (фрагмент):

Этот пример демонстрирует мощь Generate(): она позволяет применять контекстно-зависимые операции к элементам первого набора, создавая динамический результат, который невозможно получить с помощью простого CrossJoin().
Generate() для преобразования операций с кортежами в операции с наборами
Иногда Generate() используется для "разворачивания" или преобразования списка кортежей в набор, который может быть использован на оси. Это полезно, когда у вас есть определенные комбинации измерений, и вы хотите построить на их основе отчет, возможно, с дополнительной логикой для каждого кортежа.

Пример 5: Продажи AdventureWorks для конкретных комбинаций 'Продукт-Регион' с добавлением информации о прибыли

Предположим, у нас есть список стратегически важных комбинаций продукт-регион, для которых мы хотим получить данные, а также добавить меру прибыли для каждой такой комбинации.
WITH SET [Strategic Product-Region Combos] AS
 {
   ([Product].[Product].&[Road-150 Red, 62], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[North America]),
([Product].[Product].&[Mountain-200 Silver, 38], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[Europe]),
([Product].[Product].&[Touring-1000 Blue, 54], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[Pacific])
 }
SELECT
 {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Profit]} ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 Generate(
   [Strategic Product-Region Combos],
   -- Для каждого кортежа из [Strategic Product-Region Combos]
   -- мы создаем новый набор, содержащий этот же кортеж.
   -- Это может быть полезно, если Set_Expression2 включаетболеесложнуюлогику
   -- с использованием CurrentMember
   {([Product].[Product].CurrentMember, [Geography].[Sales Territory].CurrentMember)}
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       [Strategic Product-Region Combos]: Это явно определенный именованный набор кортежей, представляющих наши стратегические комбинации продукта и региона.
●       Generate([Strategic Product-Region Combos], {([Product].[Product].CurrentMember, [Geography].[Sales Territory].CurrentMember)}): Для каждого кортежа в [Strategic Product-Region Combos], Generate создаетновыйнабор, содержащий этот же кортеж. Хотя этот конкретный Set_Expression2 кажется простым, он демонстрирует шаблон, где Generate "разворачивает" набор кортежей в набор, пригодный для оси, позволяя при этом выполнять дополнительные операции с CurrentMember внутри Set_Expression2, если это необходимо. Например, здесь можно было бы добавить [Measures].[Profit] к CurrentMember для более сложного кортежа.

Комбинируя CrossJoin() и Generate() с другими функциями, такими как Filter(), NonEmpty() и функциями навигации по иерархии, можно решать очень сложные аналитические задачи, которые требуют глубокого понимания взаимодействия контекстов.

Сценарий 1: Продукты AdventureWorks, которые продавались в каждом квартале 2007 года
Это классический пример "всех" условий, который требует итерации и проверки наличия данных во всех подпериодах.
WITH SET [All Quarters 2007] AS
 [Date].[Calendar].[Calendar Quarter].Members
WHERE
 [Date].[Calendar Year].CurrentMember IS [Date].[Calendar Year].&[2007]
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 Filter(
   [Product].[Product].[Product Name].Members,
   Count(
     Filter(
       [All Quarters 2007],
       NOT IsEmpty(([Measures].[Sales Amount], [Product].[Product].CurrentMember, [Date].[Calendar].CurrentMember))
     )
   ) = Count([All Quarters 2007])
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]


Разбор:
●       [All Quarters 2007]: Именованный набор всех кварталов 2007 года. Это упрощает ссылку на полный набор периодов.
●       Filter([Product].[Product].[Product Name].Members, ...): Мы итерируем по каждому продукту, чтобы проверить условие.
●       Внутри Filter, Count(Filter([All Quarters 2007], NOT IsEmpty(...))): Для каждого продукта мы считаем, в скольких кварталах 2007 года у него были непустые продажи. IsEmpty() проверяет, является ли ячейка пустой.
●       Count([All Quarters 2007]): Это общее количество кварталов в 2007 году (4).
●       Условие ... = Count([All Quarters 2007]) означает, что продукт должен был иметь продажи во всех 4 кварталах. Только такие продукты будут включены в результирующий набор.

Сценарий 2: Клиенты AdventureWorks, которые купили 'Road Bikes' И 'Mountain Bikes'Это пример фильтрации по пересечению наборов, демонстрирующий, как можно комбинировать результаты разных фильтров.
WITH SET [Customers Who Bought Road Bikes] AS
 NON EMPTY
 Filter(
[Customer].[Customer].[Customer].Members,
   ([Measures].[Order Quantity], [Product].[Subcategory].&[Road Bikes]) > 0
 )
SET [Customers Who Bought Mountain Bikes] AS
 NON EMPTY
 Filter(
[Customer].[Customer].[Customer].Members,
   ([Measures].[Order Quantity], [Product].[Subcategory].&[Mountain Bikes]) > 0
 )
SELECT
 [Measures].[Order Quantity] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 Intersect(
   [Customers Who Bought Road Bikes],
   [Customers Who Bought Mountain Bikes]
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       Мы создаем два именованных набора: [Customers Who Bought Road Bikes] для клиентов, купивших 'Road Bikes', и [Customers Who Bought Mountain Bikes] для клиентов, купивших 'Mountain Bikes'. Использование NON EMPTY внутри этих определений помогает оптимизировать промежуточные наборы.
●       Intersect(): Эта функция возвращает набор членов, которые присутствуют в обоих входных наборах. Таким образом, мы получаем список клиентов, которые купили оба типа велосипедов.
Этот сценарий показывает, как можно использовать именованные наборы для построения промежуточных результатов, а затем комбинировать их с помощью функций для работы с наборами (Intersect, Union, Except) для получения окончательной выборки. Это делает запрос более модульным и легко читаемым.
Сценарий 3: Продажи AdventureWorks по регионам для клиентов, совершивших покупки в 'Черную пятницу' 2007 года Предположим, мы хотим проанализировать продажи по регионам, но только для тех клиентов, которые совершили хотя бы одну покупку в 'Черную пятницу' 2007 года (пусть это будет 23 ноября 2007 года).
WITH MEMBER [Date].[Calendar].[Black Friday 2007] AS
[Date].[Calendar].[Date].&[20071123] -- Пример даты Черной пятницы
SET [Black Friday Customers] AS
 NON EMPTY
 Filter(
[Customer].[Customer].[Customer].Members,
   ([Measures].[Order Quantity], [Date].[Calendar].[Black Friday 2007]) > 0
 )
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 ([Black Friday Customers], [Date].[Calendar Year].&[2007])


Разбор:
●       Мы сначала определяем расчетный член [Black Friday 2007] для конкретной даты.
●       Затем создаем именованный набор [Black Friday Customers], который фильтрует всех клиентов, оставляя только тех, у кого количество заказов в этот конкретный день было больше нуля.
●       Наконец, мы используем этот набор [Black Friday Customers] в слайсере WHERE вместе с 2007 годом, чтобы получить общие продажи по регионам, но только от клиентов, которые были активны в 'Черную пятницу'.
Этот пример демонстрирует, как можно использовать комбинацию расчетных членов и именованных наборов для создания очень специфических аналитических срезов.

При работе с CrossJoin() и Generate(), особенно в сложных сценариях, важно учитывать производительность, так как эти функции могут быть ресурсоемкими.

1.     Всегда используйте NON EMPTY: Это золотое правило MDX. Применяйте NON EMPTY к наборам на осях, особенно если они содержат CrossJoin или Generate. Это значительно сокращает количество пустых ячеек, которые MDX должен вычислять и передавать, что критически важно для производительности в разреженных кубах. NON EMPTY должен быть первым оператором на оси.
2.     Порядок операций и контекст: Понимание порядка, в котором MDX выполняет операции, имеет решающее значение. Filter внутри CrossJoin или Generate будет применяться к каждому элементу набора, что может быть ресурсоемким. Убедитесь, что контекст для оценки выражений внутри Filter или TopCount правильно установлен.
3.     Избегайте избыточных итераций: Generate() является итеративной функцией. Если первый набор (Set_Expression1) очень большой, а Set_Expression2 также включает сложные вычисления, это может привести к значительным затратам времени. Старайтесь минимизировать размер Set_Expression1 или упрощать Set_Expression2. В некоторых случаях, если Set_Expression2 не зависит от CurrentMember из Set_Expression1, CrossJoin может быть более эффективным.
4.     Сравнение CrossJoin и Generate:
○       CrossJoin — для фиксированных комбинаций элементов из разных измерений. Он создает все возможные пары (или тройки и т.д.) и затем вычисляет меру для каждой из них. Он более эффективен, когда вам нужны все комбинации, и логика не зависит от итерации по первому набору.
○       Generate — для динамических, контекстно-зависимых наборов, таких как "топ-N в каждой группе" или когда второй набор зависит от текущего члена первого набора. Он более гибок, но потенциально менее производителен для очень больших наборов, так как требует итерации.
○       Как упоминается в 'MDX Solutions', "выбор между CrossJoin и Generate часто определяется природой требуемой агрегации: CrossJoin для статических комбинаций, Generate для динамических, итеративных вычислений". Глубокое понимание этих различий позволяет выбрать наиболее подходящий инструмент для каждой задачи.
5.     Именованные наборы: Используйте именованные наборы (WITH SET) для инкапсуляции сложных выражений CrossJoin или Generate. Это не только улучшает читаемость, но и упрощает отладку и повторное использование кода, делая запросы более модульными и управляемыми.
6.     Агрегации в кубе: Для часто используемых и очень сложных вычислений, которые сильно влияют на производительность, рассмотрите возможность их реализации на уровне куба (например, как расчетные элементы в MDX-скрипте куба) или даже как предварительно агрегированные данные, если это возможно в вашей модели. Это может значительно ускорить выполнение запросов.

CrossJoin() и Generate() – это мощные инструменты в арсенале MDX, которые позволяют выйти за рамки базовой фильтрации и создавать по-настоящему продвинутые и динамичные аналитические запросы. Они являются ключом к извлечению глубоких инсайтов из многомерных данных, позволяя аналитикам отвечать на сложные бизнес-вопросы, которые невозможно решить с помощью простых SQL-запросов.

●       CrossJoin() незаменим для создания декартовых произведений наборов, позволяя вам отображать данные по всем возможным комбинациям элементов из разных измерений. Это идеальный выбор, когда вы хотите охватить все взаимодействия между выбранными категориями, создавая полную матрицу данных.
●       Generate() предлагает итеративный подход, позволяя выполнять контекстно-зависимые операции для каждого элемента в наборе. Это открывает двери для решения таких задач, как "топ-N в каждой группе" или сложная фильтрация, основанная на свойствах каждого элемента, что делает ее незаменимой для динамического анализа.

Освоив эти функции, вы сможете решать самые сложные аналитические задачи, извлекать глубокие и точные инсайты из ваших данных AdventureWorks и создавать отчеты, которые не просто показывают цифры, но и рассказывают полную бизнес-историю. Помните о лучших практиках и соображениях производительности, и эти функции станут вашими надежными союзниками в мире многомерного анализа, позволяя вам создавать гибкие и мощные аналитические решения.