не просто желаемые качества, а фундаментальные требования. Когда речь заходит о создании отчетов, которые должны быть не только информативными, но и абсолютно надежными, язык MDX предлагает мощный арсенал инструментов для фильтрации и сортировки данных. Если вы работаете с OLAP-кубами, такими как те, что используются в Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) с данными AdventureWorks, понимание этих функций станет вашим ключом к созданию по-ненастоящему строгих и чистых отчетов. Как подчеркивается в профессиональной литературе по MDX, "строгая отчетность требует не только правильных данных, но и их четкой, упорядоченной презентации, свободной от шума и нерелевантной информации".
Представьте, что вы аналитик в AdventureWorks, и ваш руководитель просит вас предоставить отчет по продажам.
Но это не просто "общие продажи".

Ему нужны:
●       Продажи только для конкретных продуктов или регионов.
●       Список продуктов, отсортированный по убыванию прибыли.
●       Отчет, который не содержит пустых строк или столбцов, чтобы не загромождать визуализацию.
●       Сравнение показателей только для активных клиентов.

В реляционных базах данных вы бы использовали WHERE для фильтрации и ORDER BY для сортировки. В MDX эти концепции реализуются иначе, но с гораздо большей гибкостью и мощью, особенно когда дело доходит до работы с иерархиями и многомерными контекстами. Давайте разберем основные инструменты MDX, которые позволяют достичь этой точности.

Функция Filter() является одним из краеугольных камней MDX для точного отбора данных. Она позволяет создать новый набор, содержащий только те элементы из исходного набора, которые удовлетворяют заданному логическому условию. Это чрезвычайно мощный инструмент, который дает вам полный контроль над тем, какие данные будут включены в ваш отчет.

Синтаксис:
Filter(Set_Expression, Logical_Expression)
●       Set_Expression: Набор, который вы хотите отфильтровать (например, все продукты, все клиенты, все месяцы).
●       Logical_Expression: Логическое выражение, которое оценивается для каждого кортежа в Set_Expression.
Если выражение истинно, кортеж включается в результирующий набор; если ложно, он исключается.

Пример 1: Продажи продуктов AdventureWorks с суммой продаж более $5,000,000 за 2007 год
Допустим, мы хотим увидеть только те продукты, которые принесли значительный доход в 2007 году.
SELECT

 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 Filter(
   [Product].[Product].[Product Name].Members,
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]) > 5000000
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS: Мы хотим видеть меру "Sales Amount" встолбцах.
●       Filter([Product].[Product].[Product Name].Members, ...): Мы берем всех членов на уровне 'Product Name' изизмерения 'Product' иприменяемкнимфильтр.
●       ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]) > 5000000: Этологическоевыражение. Для каждого продукта MDX временно устанавливает контекст на 2007 год (благодаря кортежу ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007])) и проверяет, превышает ли его сумма продаж 5 миллионов. Только те продукты, для которых это условие истинно, будут включены в набор на оси ROWS.
●       FROM [Adventure Works]: Указываем куб.
●       WHERE [Date].[Calendar Year].&[2007]: Слайсер устанавливает глобальный контекст запроса на 2007 год, чтобы все остальные меры и вычисления в запросе также относились к этому году.

Пример 2: Клиенты AdventureWorks, которые сделали более 10 заказов в 2008 году
Теперь давайте найдем активных клиентов.

SELECT
 [Measures].[Order Quantity] ON COLUMNS,
 Filter(
[Customer].[Customer].[Customer].Members,
   ([Measures].[Order Quantity], [Date].[Calendar Year].&[2008]) > 10
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2008]


Разбор:
Аналогично, мы фильтруем всех клиентов, оставляя только тех, у кого количество заказов ([Measures].[Order Quantity]) превысило 10 в 2008 году.

Важные нюансы Filter():
●       Контекст: Logical_Expression внутри Filter() оценивается в контексте каждого члена из Set_Expression. Это позволяет выполнять очень тонкую фильтрацию, основанную на значениях мер для каждого элемента.
●       Производительность: Чрезмерное использование Filter() на очень больших наборах может повлиять на производительность, так как MDX должен оценить выражение для каждого элемента. В некоторых случаях более эффективным может быть использование WHERE Clause для глобальной фильтрации или предварительное создание агрегаций в кубе. Как часто отмечают эксперты, "эффективная фильтрация — это баланс между точностью и производительностью; знание структуры куба поможет выбрать оптимальный подход."

После того как вы отфильтровали данные, следующим логическим шагом часто является их упорядочивание.
Функция Order() в MDX позволяет сортировать набор членов по значению меры, по имени члена или по другим критериям.

Синтаксис:
Order(Set_Expression, Expression, [Direction])
●       Set_Expression: Набор, который вы хотите отсортировать.
●       Expression: Выражение (обычно мера или свойство члена), по которому будет производиться сортировка.
●       [Direction]: Необязательный аргумент, указывающий направление сортировки. Возможные значения:
○       ASC: По возрастанию (по умолчанию).
○       DESC: По убыванию.
○       BASC: По возрастанию, сохраняя иерархию (сортирует дочерние элементы внутри своих родителей).
○       BDESC: По убыванию, сохраняя иерархию.

Пример 3: Топ-10 продуктов AdventureWorks по убыванию суммы продаж за 2007 год
Мы хотим видеть самые продаваемые продукты.

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, ...): Мы сортируем всех членов на уровне 'Product Name'.
●       ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]): Выражение для сортировки – сумма продаж каждого продукта в 2007 году.
●       BDESC: Сортировка по убыванию, сохраняя иерархию. Это означает, что если бы мы сортировали категории, то продукты внутри каждой категории были бы отсортированы, но порядок самих категорий остался бы прежним, если они не были бы частью того же набора сортировки. В данном случае, так как мы сортируем конечные продукты, BDESC и DESC дадут одинаковый результат.

Пример 4: Продажи по подкатегориям продуктов AdventureWorks, отсортированные по алфавиту
Иногда нужна простая алфавитная сортировка.

SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 Order(
   [Product].[Subcategory].Members,
   [Product].[Subcategory].CurrentMember.Name,
   ASC
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]


Разбор:
●       [Product].[Subcategory].CurrentMember.Name: Мы сортируем по имени текущего члена подкатегории.
●       ASC: Сортировка по возрастанию (алфавиту).

Важные нюансы Order():
●       Производительность: Сортировка больших наборов может быть ресурсоемкой. Используйте NON EMPTY до сортировки, чтобы уменьшить размер набора. Как указывается в руководствах по оптимизации MDX, "предварительная фильтрация пустых ячеек перед сортировкой может значительно сократить время выполнения запроса".
●       Иерархия: Выбор ASC/DESC против BASC/BDESC зависит от того, хотите ли вы сохранить иерархическую структуру при сортировке. BASC/BDESC сортируют только элементы на одном уровне, сохраняя группировку по родителям. Это особенно важно для отчетов, где иерархический контекст должен быть сохранен для наглядности.

Одной из самых частых проблем при работе с многомерными данными является наличие большого количества пустых ячеек. Отчеты, содержащие множество строк или столбцов без данных, становятся нечитаемыми и загроможденными. Директива NON EMPTY в MDX является вашим лучшим другом для борьбы с этой проблемой. Эксперты в области MDX единогласно подчеркивают, что "использование NON EMPTY — это одна из первых и наиболее важных оптимизаций, которую следует применять к любому MDX-запросу, работающему с разреженными данными".

Применение:
NON EMPTY применяется непосредственно перед набором на оси.

Пример 5: Продажи по продуктам AdventureWorks, исключая пустые строки
Предположим, у нас есть много продуктов, которые не продавались в 2007 году, и мы хотим их исключить.

SELECT
  [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY [Product].[Product].[Product Name].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       NON EMPTY [Product].[Product].[Product Name].Members ON ROWS: MDX оценитмеру [Sales Amount] для каждого продукта в контексте 2007 года. Если для какого-либо продукта значение [Sales Amount] будет пустым (NULL), этот продукт не будет включен в набор на оси ROWS.

Пример 6: Продажи по регионам AdventureWorks, исключая пустые столбцы и строки
Если мы хотим видеть продажи по регионам и продуктам, но только там, где есть фактические данные.

SELECT
 NON EMPTY [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY CrossJoin(
   [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].Members,
   [Product].[Category].Members
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       NON EMPTY [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS: Если по какой-то причине мера [Sales Amount] была бы пустой для всего контекста запроса (что маловероятно в данном случае, но возможно для других мер), столбец был бы удален.
●       NON EMPTY CrossJoin(...) ON ROWS: Здесь NON EMPTY применяется к набору кортежей, созданному CrossJoin. Это гарантирует, что будут показаны только те комбинации 'Группа территории продаж' и 'Категория продукта', для которых есть непустые значения [Sales Amount] в 2007 году.

Важные нюансы NON EMPTY:
●       Производительность: Использование NON EMPTY почти всегда улучшает производительность запросов, так как MDX не нужно возвращать и обрабатывать пустые ячейки. Это особенно заметно в разреженных кубах.
●       Порядок применения: NON EMPTY применяется после того, как набор был создан. То есть, сначала создается полный набор (например, все продукты), затем к нему применяется NON EMPTY, отфильтровывая пустые элементы.
●       NON EMPTY на нескольких осях: Вы можете применить NON EMPTY к каждой оси, чтобы гарантировать, что ни строки, ни столбцы не будут пустыми.

Истинная мощь MDX проявляется, когда вы начинаете комбинировать эти функции для создания сложных отчетов, отвечающих конкретным бизнес-требованиям.

Пример 7: Топ-5 самых прибыльных продуктов AdventureWorks в Европе за последний квартал 2007 года, с фильтрацией по количеству заказов
Это уже более сложный сценарий, демонстрирующий гибкость MDX.

SELECT
 -- Ось COLUMNS: Меры
 {[Measures].[Profit], [Measures].[Order Quantity]} ON COLUMNS,
 -- Ось ROWS: Топ-5 продуктов, отфильтрованных по количеству заказов
 NON EMPTY
 TopCount(
   Filter(
     [Product].[Product].[Product Name].Members,
     ([Measures].[Order Quantity], [Date].[Calendar Quarter].&[Q4 CY 2007], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[Europe]) > 5
   ),
   5,
   ([Measures].[Profit], [Date].[Calendar Quarter].&[Q4 CY 2007], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[Europe])
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 -- Слайсер: Последний квартал 2007 года и регион 'Europe'
 ([Date].[Calendar Quarter].&[Q4 CY 2007], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[Europe])


Пошаговый разбор:
1.     FROM [Adventure Works]: Начинаемскуба Adventure Works.
2.     WHERE ([Date].[Calendar Quarter].&[Q4 CY 2007], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[Europe]): Устанавливаемглобальныйконтекстдлязапроса: 4-йквартал 2007 годаирегион 'Europe'. Все меры будут вычисляться в этом контексте.
3.     Ось COLUMNS:
○       {[Measures].[Profit], [Measures].[Order Quantity]}: Мы хотим видеть две меры: прибыль и количество заказов.
4.     Ось ROWS:
○       NON EMPTY: Гарантируем, что будут показаны только те продукты, для которых есть данные в заданном контексте.
○       TopCount(...): Мы хотим получить топ-5 продуктов.
■       Внутри TopCount сначала идет Filter(...):
■       Filter([Product].[Product].[Product Name].Members, ...): Берем всех продуктов и фильтруем их.
■       ([Measures].[Order Quantity], [Date].[Calendar Quarter].&[Q4 CY 2007], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[Europe]) > 5: Условиефильтрации – количествозаказовдолжнобытьбольше 5 в 4-мквартале 2007 годавЕвропе. Только такие продукты будут переданы в TopCount.
■       Затем 5: Мы хотим получить 5 верхних элементов.
■       Затем ([Measures].[Profit], [Date].[Calendar Quarter].&[Q4 CY 2007], [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].&[Europe]): Критерий для TopCount – прибыль в том же контексте.
○       Таким образом, мы сначала отбираем продукты по минимальному количеству заказов, а затем из этого отфильтрованного списка выбираем 5 самых прибыльных.

• Этот запрос демонстрирует, как MDX позволяет строить многослойную логику фильтрации и сортировки,
• что крайне важно для получения точных и значимых аналитических отчетов.

Фильтрация и сортировка данных являются неотъемлемой частью любого аналитического процесса.
В MDX функции Filter() и Order(), а также директива NON EMPTY, предоставляют вам мощный и гибкий набор инструментов для точного управления данными, которые попадают в ваши отчеты. Как отмечают авторы профессиональных руководств, "владение этими функциями позволяет аналитикам не просто извлекать данные, но и формировать их в соответствии
с самыми строгими бизнес-требованиями".
●       Filter() позволяет вам выбирать элементы на основе сложных условий, связанных с мерами и контекстом.
●       Order() дает возможность упорядочивать эти элементы по различным критериям, обеспечивая читаемость и логичность представления.
●       NON EMPTY критически важен для очистки отчетов от пустых срезов, повышая их информативность и производительность запросов.

Освоение этих функций позволит вам создавать не просто отчеты, а высокоточные аналитические инструменты, которые будут служить надежной основой для принятия бизнес-решений в вашей компании, будь то AdventureWorks или любая другая организация, оперирующая большими объемами многомерных данных.
Практикуйтесь, экспериментируйте с различными комбинациями этих инструментов, и вы увидите, как MDX раскрывает перед вами новые горизонты в анализе данных.