Урок 2.1: Первые запросы в MDX - от простого к сложному

Анатомия базового MDX-запроса

MDX-запрос, как и предложение на естественном языке, имеет свою грамматику и структуру. В отличие от SQL, где мы думаем строками и столбцами, MDX оперирует осями и измерениями. Давайте разберем базовую структуру:

SELECT 
    {набор_на_колонках} ON COLUMNS,
    {набор_на_строках} ON ROWS
FROM [Имя_Куба]
WHERE (условие_среза)

Каждый элемент этой структуры имеет свое назначение:

• SELECT - указывает, что мы хотим выбрать данные
• ON COLUMNS (или ON 0) - определяет, что будет отображаться по горизонтали
• ON ROWS (или ON 1) - определяет, что будет отображаться по вертикали
• FROM - указывает куб-источник данных
• WHERE - определяет контекст среза (slicer)

Важное отличие от SQL

В SQL мы привыкли, что SELECT определяет колонки результата. В MDX логика иная: SELECT определяет оси многомерного результата. Это фундаментальное отличие, которое нужно усвоить с самого начала.

Практическое упражнение №1: Первый запрос

Откройте Excel и подключитесь к Adventure Works через плагин "Слайдер данные". В панели Data Manager вы увидите структуру куба с папками Connections, Queries, Reports и Variables.

Шаг 1: Нажмите кнопку "Edit Query" на панели инструментов плагина.

Шаг 2: В открывшемся окне редактора введите следующий запрос:

SELECT 
    [Measures].[Internet Sales Amount] ON COLUMNS,
    [Product].[Category].[Category].MEMBERS ON ROWS
FROM [Adventure Works]

Шаг 3: Нажмите кнопку выполнения запроса (обычно это зеленая стрелка или F5).

Что мы увидим: Таблицу, где по горизонтали отображается сумма интернет-продаж, а по вертикали - категории продуктов (Bikes, Clothing, Components, Accessories).

Разбор запроса по компонентам

Давайте детально разберем, что происходит в этом запросе:

[Measures].[Internet Sales Amount] - это член измерения Measures. Помните из урока 1.4, что член (Member) - это конкретная точка в измерении? Здесь мы выбираем конкретную меру - сумму интернет-продаж.

[Product].[Category].[Category].MEMBERS - это функция, возвращающая набор (Set) всех членов уровня Category в иерархии Category измерения Product.

ON COLUMNS и ON ROWS - определяют расположение данных. MDX поддерживает до 128 осей, но на практике используются обычно две или три.

Оси в MDX: больше, чем строки и столбцы

MDX поддерживает множество осей, каждая из которых имеет номер и псевдоним:

• Ось 0 = COLUMNS
• Ось 1 = ROWS
• Ось 2 = PAGES
• Ось 3 = SECTIONS
• Ось 4 = CHAPTERS
• Оси 5-127 = AXIS(n)

Хотя Excel через плагин "Слайдер данные" визуализирует только две оси (строки и столбцы), понимание многоосевой природы MDX важно для работы с другими инструментами.

Практическое упражнение №2: Добавляем сложность

Теперь усложним наш запрос, добавив больше измерений:

Шаг 1: Очистите предыдущий запрос и введите новый:

SELECT 
    {[Measures].[Internet Sales Amount], 
     [Measures].[Internet Order Quantity]} ON COLUMNS,
    [Product].[Category].[Category].MEMBERS ON ROWS
FROM [Adventure Works]

Что изменилось: Теперь мы используем фигурные скобки для создания набора из двух мер. Это важный момент - фигурные скобки создают набор (Set) из перечисленных элементов.

Результат: Таблица с двумя колонками (сумма продаж и количество заказов) и строками по категориям продуктов.

Синтаксис создания наборов

В MDX есть несколько способов создания наборов:

Явное перечисление в фигурных скобках:

{[Member1], [Member2], [Member3]}

Использование функций:

[Dimension].[Hierarchy].MEMBERS

Диапазоны (будем изучать позже):

[Member1]:[Member3]

Практическое упражнение №3: Кросс-джойн - декартово произведение

Одна из мощнейших возможностей MDX - это кросс-джойн (CROSSJOIN), позволяющий комбинировать члены разных измерений:

Шаг 1: Введите следующий запрос:

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

Что происходит: CROSSJOIN создает декартово произведение двух наборов. Каждая категория продукта будет показана для каждого года.

Результат: Расширенная таблица, где каждая категория продукта разбита по годам.

Альтернативный синтаксис кросс-джойна

MDX предлагает несколько способов записи кросс-джойна:

Функция CROSSJOIN (максимум 2 набора):

CROSSJOIN(Set1, Set2)

Оператор звездочка (*):

Set1 * Set2

Вложенные CROSSJOIN для более чем 2 наборов:

CROSSJOIN(CROSSJOIN(Set1, Set2), Set3)

Практическое упражнение №4: Использование WHERE для среза данных

WHERE в MDX работает иначе, чем в SQL. Он не фильтрует строки, а устанавливает контекст среза для всего запроса:

Шаг 1: Модифицируем наш запрос:

SELECT 
    [Measures].[Internet Sales Amount] ON COLUMNS,
    [Product].[Category].[Category].MEMBERS ON ROWS
FROM [Adventure Works]
WHERE ([Date].[Calendar Year].&[2013])

Что происходит: WHERE устанавливает контекст - мы смотрим на данные только за 2013 год. Обратите внимание на синтаксис &[2013] - амперсанд указывает на ключ члена.

Важно: WHERE в MDX - это не фильтр в привычном понимании SQL. Это установка точки обзора в многомерном пространстве.

Множественный срез в WHERE

WHERE может содержать кортеж из нескольких измерений:

WHERE (
    [Date].[Calendar Year].&[2013],
    [Customer].[Country].[United States]
)

Это установит контекст на 2013 год И США одновременно.

Практическое упражнение №5: Комплексный запрос

Объединим все изученные концепции в одном запросе:

Шаг 1: Создайте следующий запрос:

SELECT 
    {[Measures].[Internet Sales Amount], 
     [Measures].[Internet Gross Profit]} ON COLUMNS,
    CROSSJOIN(
        [Product].[Category].[Category].MEMBERS,
        {[Date].[Calendar].[Month].[January 2013],
         [Date].[Calendar].[Month].[February 2013],
         [Date].[Calendar].[Month].[March 2013]}
    ) ON ROWS
FROM [Adventure Works]
WHERE ([Customer].[Country].[United States])

Анализ запроса:

• Две меры на колонках
• Кросс-джойн категорий продуктов с первым кварталом 2013 года на строках
• Срез по США в WHERE

Результат: Детализированный отчет по продажам и прибыли в разрезе категорий продуктов за Q1 2013 для американского рынка.

Типичные ошибки начинающих

Ошибка 1: Забывают фигурные скобки для одного члена

Неправильно:

SELECT 
    [Measures].[Internet Sales Amount] ON COLUMNS  -- Ошибка!

Правильно:

SELECT 
    {[Measures].[Internet Sales Amount]} ON COLUMNS  -- Технически правильно
-- Или без скобок, если это единственный член:
SELECT 
    [Measures].[Internet Sales Amount] ON COLUMNS  -- Тоже правильно

Ошибка 2: Путают WHERE и фильтрацию на осях

Неправильное понимание: "WHERE фильтрует строки результата"

Правильное понимание: "WHERE устанавливает контекст для всего запроса, а фильтрация на осях делается через функции FILTER или NON EMPTY"

Ошибка 3: Неправильный порядок осей

Неправильно:

SELECT 
    Set1 ON ROWS,    -- Ошибка! Оси должны идти по порядку
    Set2 ON COLUMNS

Правильно:

SELECT 
    Set2 ON COLUMNS,  -- Сначала ось 0
    Set1 ON ROWS      -- Потом ось 1

Ошибка 4: Использование SQL-логики

SQL-мышление (неправильно для MDX):

SELECT ProductCategory, SUM(Sales)  -- Это не MDX!
FROM Sales
GROUP BY ProductCategory

MDX-мышление (правильно):

SELECT 
    [Measures].[Sales] ON COLUMNS,
    [Product].[Category].MEMBERS ON ROWS
FROM [Sales Cube]

Оптимизация производительности первых запросов

Даже в простых запросах можно заложить основы хорошей производительности:

1. Используйте конкретные уровни вместо всей иерархии:

-- Медленнее:
[Product].[Product Categories].MEMBERS

-- Быстрее:
[Product].[Product Categories].[Category].MEMBERS

2. Ограничивайте наборы при тестировании:

-- Вместо всех членов:
[Date].[Calendar].MEMBERS  -- Может вернуть тысячи строк

-- Используйте HEAD для тестирования:
HEAD([Date].[Calendar].MEMBERS, 10)  -- Первые 10 членов

3. Старайтесь использовать ключи членов:

-- По имени (медленнее):
[Product].[Category].[Bikes]

-- По ключу (быстрее):
[Product].[Category].&[1]

Контекст выполнения запроса

Важно понимать, как MDX-процессор выполняет запрос:

1. Установка контекста через WHERE - определяется точка обзора
2. Разрешение наборов на осях - вычисляются все наборы
3. Создание пространства результата - формируется "решетка" результатов
4. Заполнение ячеек - вычисляются значения для каждой ячейки

Этот порядок объясняет, почему WHERE не может ссылаться на вычисления, сделанные в SELECT - WHERE выполняется первым!

Практические советы для работы с плагином "Слайдер данные"

1. Используйте Query History: После выполнения запроса, он сохраняется в истории. Используйте кнопку "Query History" для быстрого доступа к предыдущим запросам.
2. Проверяйте синтаксис перед выполнением: Многие ошибки можно поймать визуально - несбалансированные скобки, пропущенные запятые.
3. Начинайте с простого: Сначала напишите минимальный рабочий запрос, затем постепенно усложняйте его.
4. Сохраняйте успешные запросы: Используйте папку Queries в Data Manager для сохранения отработанных запросов как шаблонов.
5. Используйте режим "Result Limit": При работе с большими наборами данных, ограничивайте количество возвращаемых строк через настройки плагина.

Домашнее задание

Задание 1: Базовый анализ продаж

Напишите запрос, который покажет:

• Internet Sales Amount и Internet Order Quantity по колонкам
• Subcategory продуктов по строкам
• Ограничьте результат только 2012 годом через WHERE

Задание 2: Географический анализ

Создайте запрос для анализа продаж по странам:

• Internet Sales Amount по колонкам
• Страны (Customer Country) по строкам
• Добавьте срез по категории Bikes

Задание 3: Временной анализ

Постройте запрос для квартального анализа:

• Gross Profit по колонкам
• Кварталы 2013 года по строкам
• Срез по категории Clothing

Задание 4: Комбинированный анализ

Используя CROSSJOIN, создайте отчет:

• Sales Amount и Tax Amount по колонкам
• Комбинация категорий продуктов и годов (2012-2013) по строкам

Задание 5: Исследовательское задание

Найдите в структуре куба Adventure Works интересное для вас измерение и постройте запрос, используя его. Объясните, почему вы выбрали именно это измерение и какую бизнес-задачу решает ваш запрос.

Вопросы для самопроверки

1. В чем ключевое отличие WHERE в MDX от WHERE в SQL?
2. Что возвращает функция .MEMBERS?
3. Зачем нужны фигурные скобки в MDX-запросах?
4. Какая максимальная ось поддерживается в MDX?
5. Что делает функция CROSSJOIN?
6. Как обратиться к члену по ключу?
7. В каком порядке выполняются части MDX-запроса?
8. Можно ли использовать ось ROWS без оси COLUMNS?
9. Что происходит при указании нескольких измерений в WHERE?
10. Как оператор * связан с CROSSJOIN?

Заключение и взгляд вперед

Поздравляю! Вы написали свои первые MDX-запросы и начали путешествие по многомерным данным. Мы изучили базовую структуру запросов, научились работать с осями, создавать наборы и использовать WHERE для установки контекста.

Ключевые достижения этого урока:

• Понимание структуры MDX-запроса
• Умение создавать простые и составные наборы
• Использование CROSSJOIN для комбинирования измерений
• Понимание роли WHERE как контекста среза

В следующем уроке мы углубимся в тему WHERE и срезов. Вы узнаете, как WHERE взаимодействует с default members, как создавать сложные срезы с множественными измерениями, и почему понимание контекста среза критически важно для правильной интерпретации результатов MDX-запросов.

Помните: MDX - это не просто язык запросов, это способ мышления о многомерных данных. С каждым написанным запросом вы развиваете это мышление. Продолжайте практиковаться, экспериментировать и не бойтесь ошибок - они лучшие учителя!

До встречи в уроке 2.2: "Структура WHERE и использование среза"!