где данные становятся все более сложными, а требования к отчетности — все более детализированными, простого извлечения данных из OLAP-куба уже недостаточно. Нам нужна не только информация, но и инсайты, которые формируются через сложные вычисления, агрегации и распределения. Именно здесь на сцену выходят MDX-скрипты в SQL Server Analysis Services (SSAS) — мощный инструмент для автоматизации и централизации бизнес-логики прямо внутри вашего куба.

Представьте, что вы — ведущий аналитик в AdventureWorks. Вы уже освоили написание MDX-запросов, умеете создавать расчетные элементы "на лету" и работать с временными функциями. Но теперь перед вами стоит задача: нужно, чтобы определенные показатели (например, валовая прибыль, процент роста продаж) всегда вычислялись одинаково, независимо от того, какой пользователь или какое клиентское приложение обращается к кубу. Более того, вам нужно распределить годовые бонусы по месяцам или скорректировать продажи для конкретных продуктов в определенном регионе, и эта логика должна быть встроена в саму модель данных.

В таких сценариях расчетные элементы, определенные в запросе (WITH MEMBER), не подходят, потому что они временные. Нам нужно нечто более постоянное, что живет внутри куба и применяется автоматически. MDX-скрипты предоставляют именно такую возможность. Как отмечается в 'MDX Solutions', "MDX-скрипт — это сердце куба, где определяется его вычислительная логика, обеспечивающая согласованность и надежность всех бизнес-показателей".

Это не просто набор команд; это программный код, который определяет, как данные в вашем кубе будут вычисляться, агрегироваться и распределяться.

Основное отличие MDX-скрипта от MDX-запроса заключается в их назначении и области действия:
●       MDX-запрос: Выполняется клиентом (например, Excel, Power BI) для извлечения данных из куба. Он определяет, что клиент хочет увидеть. Расчетные элементы, определенные в запросе, существуют только для этого конкретного запроса.
●       MDX-скрипт: Выполняется на сервере Analysis Services во время обработки или запроса данных. Он определяет, как данные в кубе вычисляются и агрегируются. Это постоянная часть куба, доступная всем.
MDX-скрипты позволяют:
1.     Централизовать бизнес-логику: Все сложные вычисления, которые должны быть доступны глобально, определяются в одном месте. Это исключает расхождения в отчетах из-за разных формул, используемых разными аналитиками.
2.     Автоматизировать вычисления: Показатели, такие как валовая прибыль, процент роста, скользящие средние, могут быть автоматически вычислены и доступны для любой комбинации измерений.
3.     Управлять агрегациями и распределениями: MDX-скрипты позволяют переопределять стандартное поведение агрегации куба, например, для полуаддитивных мер (остатки на конец периода) или для распределения значений по иерархиям.
4.     Реализовать динамическую безопасность: Хотя для этого чаще используются роли, MDX-скрипты могут дополнять их, управляя видимостью определенных данных.
В сущности, MDX-скрипт — это набор инструкций, которые движок Analysis Services выполняет для заполнения ячеек куба.

MDX-скрипт — это последовательность выражений MDX, которые выполняются в определенном порядке, известном как проходы вычислений (calculation passes). Каждый проход вычислений — это итерация по кубу, где значения ячеек могут быть рассчитаны или переопределены.

Типичный MDX-скрипт начинается с оператора CALCULATE.
Оператор CALCULATE: Инициализация куба CALCULATE — это первый и самый важный оператор в MDX-скрипте. Он выполняет стандартную агрегацию всех мер куба по всем измерениям. По сути, он заполняет все ячейки куба значениями, основанными на базовых данных и стандартных правилах агрегации. Если вы не укажете CALCULATE, ваш куб будет пустым!
-- Пример MDX-скрипта
CALCULATE;

-- Здесь будут располагаться дальнейшие инструкции


После CALCULATE вы можете добавлять свои собственные выражения для переопределения значений определенных ячеек или для создания новых расчетных элементов.

Оператор SCOPE — это сердце MDX-скриптов и самый мощный инструмент для управления контекстом вычислений. Он позволяет вам определить конкретную "область" в кубе, к которой будет применяться следующее выражение. Все, что находится внутри блока SCOPE, будет влиять только на ячейки, попадающие в эту область.

Синтаксис SCOPE:
SCOPE (Set_Expression1 [, Set_Expression2, ...]);
 -- Выражения MDX, применяемые только к этой области
 -- Например, присвоение значений, определение расчетных элементов
END SCOPE;


●       Set_Expression1, Set_Expression2, ...: Эти выражения определяют набор кортежей, который формирует область действия SCOPE. Это может быть один член, набор членов, результат CrossJoin() или Filter().
Как это работает?
Когда движок встречает SCOPE, он временно "фокусируется" только на ячейках, определенных в этой области. Все дальнейшие присвоения или вычисления внутри SCOPE будут применяться только к этим ячейкам, не затрагивая остальные части куба. Это критически важно для производительности и точности, так как позволяет избежать избыточных вычислений.

Пример 1: Применение скидки только к продажам 'Road Bikes' в 2007 году (AdventureWorks)Предположим, мы хотим скорректировать [Sales Amount] для всех 'Road Bikes' в 2007 году, применив к ним скидку 5%.
CALCULATE;

-- Применяем скидку 5% к продажам Road Bikes в 2007 году
SCOPE (
 [Product].[Subcategory].&[Road Bikes],
 [Date].[Calendar Year].&[2007]
);
 -- В этой области Sales Amount будет уменьшен на 5%
 [Measures].[Sales Amount] = [Measures].[Sales Amount] * 0.95;
END SCOPE;


Разбор:
●       SCOPE ([Product].[Subcategory].&[Road Bikes], [Date].[Calendar Year].&[2007]): Эта строка определяет область действия. Любое выражение внутри этого SCOPE будет применяться только к ячейкам, которые соответствуют пересечению 'Road Bikes' и 2007 года.
●       [Measures].[Sales Amount] = [Measures].[Sales Amount] * 0.95;: Внутри этой области мера [Sales Amount] будет пересчитана. Важно понимать, что это присвоение, а не определение. Оно изменяет значение [Sales Amount] только в пределах определенного SCOPE.

Пример 2: Распределение годовых бонусов по месяцам (AdventureWorks)Предположим, у нас есть общая сумма бонусов за год, и нам нужно распределить ее пропорционально продажам по каждому месяцу.
CALCULATE;

-- Определяем расчетную меру для годового бонуса (пусть это будет 1,000,000)
-- В реальном сценарии это могла бы быть отдельная мера из таблицы фактов или другой расчетный элемент.
CREATE MEMBER CURRENTCUBE.[Measures].[Annual Bonus Pool] AS
 1000000;

-- Распределяем годовой бонус по месяцам пропорционально продажам
SCOPE (
 [Date].[Calendar].[Month].Members, -- Итерируем по всем месяцам
 [Measures].[Bonus Allocation]     -- Определяем новую меру для распределения бонусов
);
 -- Проверяем, есть ли продажи в текущем месяце, чтобы избежать деления на ноль
 IF [Measures].[Sales Amount] <> 0 THEN
   [Measures].[Bonus Allocation] =
     ([Measures].[Annual Bonus Pool], [Date].[Calendar].CurrentMember.Parent.Parent) * -- Годовой бонус (поднимаемся до уровня года)
     ([Measures].[Sales Amount] / ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar].CurrentMember.Parent.Parent)); -- Доля продаж месяца в годовых продажах
 ELSE
   [Measures].[Bonus Allocation] = NULL;
 END IF;
END SCOPE;


Разбор:
●       Мы создаем временную расчетную меру [Annual Bonus Pool] для демонстрации (в реальном кубе это могла бы быть физическая мера).
●       SCOPE ([Date].[Calendar].[Month].Members, [Measures].[Bonus Allocation]): Областьдействия — каждыймесяцдляновоймеры [Bonus Allocation].
●       [Date].[Calendar].CurrentMember.Parent.Parent: Это позволяет нам подняться от текущего месяца до его родителя (квартала), а затем до родителя квартала (года), чтобы получить годовые продажи и годовой бонус.
●       Логика распределяет [Annual Bonus Pool] пропорционально [Sales Amount] каждого месяца относительно годовых продаж.

Этот пример демонстрирует, как SCOPE в сочетании с навигацией по иерархии позволяет выполнять сложные операции распределения.

MDX-скрипты особенно сильны в работе с иерархиями, позволяя применять логику на разных уровнях детализации и агрегации. Это включает в себя как естественные иерархии (например, Год -> Квартал -> Месяц), так и иерархии родитель-потомок (например, структура организации).
Применение логики к определенным уровням или членам иерархииВы можете использовать функции навигации по иерархии (.Children, .Descendants, .Parent, .Ancestor, .Level) внутри SCOPE для точного определения области.

Пример 3: Расчет взвешенной средней прибыли для подкатегорий продуктов AdventureWorks
Предположим, мы хотим рассчитать взвешенную среднюю прибыль для каждой подкатегории, где вес — это количество заказов. Но мы хотим применить это только к подкатегориям, а не к отдельным продуктам или категориям верхнего уровня.
CALCULATE;

-- Определяем расчетную меру для взвешенной средней прибыли
CREATE MEMBER CURRENTCUBE.[Measures].[Weighted Average Profit] AS
 IIF(
   [Measures].[Order Quantity] = 0,
   NULL,
   ([Measures].[Profit] * [Measures].[Order Quantity]) / [Measures].[Order Quantity]
 );

-- Применяем SCOPE только к уровню подкатегорий
SCOPE (
[Product].[Product].[Subcategory].Members -- Область действия: все подкатегории
);
 -- Здесь мы можем переопределить стандартную агрегацию для Weighted Average Profit
 -- для подкатегорий, если это необходимо, или применить другую логику.
 -- Например, если бы Weighted Average Profit был бы только на уровне подкатегорий,
 -- а на более высоких уровнях он бы агрегировался по-другому.
 -- Для демонстрации, пусть это будет простое присвоение,
 -- но в реальной жизни здесь могла бы быть сложная логика.
 [Measures].[Weighted Average Profit] =
   Sum(
[Product].[Product].CurrentMember.Children, -- Для текущей подкатегории суммируем по ее продуктам
     [Measures].[Weighted Average Profit] -- Используем уже определенную меру
   );
END SCOPE;


Разбор:
●       Мы сначала определяем базовую логику [Weighted Average Profit] как расчетную меру.
●       Затем SCOPE ([Product].[Product].[Subcategory].Members) ограничивает область действия только подкатегориями. Все, что внутри этого SCOPE, будет применяться только к ячейкам на уровне подкатегорий. Здесь мы показываем, как можно было бы переопределить агрегацию для [Weighted Average Profit] на уровне подкатегорий, если бы стандартное суммирование не подходило.
Работа с иерархиями родитель-потомокИерархии родитель-потомок (например, [Employee] в AdventureWorks, где сотрудники подчиняются другим сотрудникам) требуют особого внимания. MDX-скрипты могут использовать функции, специфичные для таких иерархий (.Children, .Descendants, .Parent, Ancestor(), Leaves()), для применения логики на разных уровнях организационной структуры.

Пример 4: Распределение расходов по сотрудникам в иерархии родитель-потомок (AdventureWorks)
Предположим, у нас есть общая сумма расходов на отдел, и мы хотим распределить ее по сотрудникам этого отдела.
CALCULATE;

-- Пример общей меры расходов на отдел (для демонстрации)
CREATE MEMBER CURRENTCUBE.[Measures].[Department Overhead] AS 100000;

-- Расчетная мера для распределенных расходов на сотрудника
CREATE MEMBER CURRENTCUBE.[Measures].[Distributed Employee Overhead] AS
 IIF(
   [Measures].[Sales Amount] = 0, -- Если у сотрудника нет продаж, не распределяем
   NULL,
   ([Measures].[Department Overhead], Ancestor(
[Employee].[Employees].CurrentMember,
     [Employee].[Employees].[Department] -- Поднимаемся до уровня отдела
   )) * ([Measures].[Sales Amount] / ([Measures].[Sales Amount], Ancestor(
[Employee].[Employees].CurrentMember,
     [Employee].[Employees].[Department]
   )))
 );

-- Применяем SCOPE к листьям иерархии сотрудников (отдельным сотрудникам)
SCOPE (
[Employee].[Employees].Levels("Employee").Members -- Уровень листьев иерархии сотрудников
);
 [Measures].[Distributed Employee Overhead] =
   ([Measures].[Department Overhead], Ancestor(
[Employee].[Employees].CurrentMember,
     [Employee].[Employees].[Department]
   )) * ([Measures].[Sales Amount] / ([Measures].[Sales Amount], Ancestor(
[Employee].[Employees].CurrentMember,
     [Employee].[Employees].[Department]
   )));
END SCOPE;


Разбор:
●       Мы определяем [Department Overhead] как меру (может быть физической).
●       [Distributed Employee Overhead] — это расчетная мера, которая распределяет эти расходы.
●       Ancestor([Employee].[Employees].CurrentMember, [Employee].[Employees].[Department]): Эта функция позволяет подняться по иерархии родитель-потомок от текущего сотрудника до его отдела, чтобы получить общие расходы отдела и общие продажи отдела.
●       SCOPE применяется к листьям иерархии (Levels("Employee").Members), чтобы гарантировать, что распределение происходит на уровне отдельных сотрудников.

Этот пример демонстрирует, как MDX-скрипты могут работать с иерархиями родитель-потомок для выполнения сложных распределений или агрегаций, которые зависят от положения члена в иерархии.

Написание эффективных MDX-скриптов требует не только понимания синтаксиса, но и учета того, как движок Analysis Services обрабатывает эти инструкции.

1.     Порядок имеет значение: Выражения в MDX-скрипте выполняются последовательно. Если одно выражение переопределяет значение, другое выражение, использующее это значение, должно быть расположено после него. Это фундаментальное отличие от MDX-запросов, где порядок выражений на осях не так важен для логики.
2.     Минимизируйте использование SCOPE: Каждый блок SCOPE добавляет накладные расходы. Используйте SCOPE только тогда, когда это абсолютно необходимо для ограничения области действия вычисления. Если вычисление применимо ко всему кубу, не заключайте его в SCOPE.
3.     Избегайте "перекрывающихся" SCOPE: Если у вас есть несколько блоков SCOPE, которые перекрываются, убедитесь, что порядок их выполнения логичен и не приводит к нежелательным перезаписям значений.
4.     Используйте FREEZE для оптимизации: Оператор FREEZE "замораживает" значения ячеек в определенной области, предотвращая их дальнейшее изменение последующими выражениями в MDX-скрипте. Это может значительно улучшить производительность, так как движку не нужно пересчитывать эти ячейки.
CALCULATE;

-- Пример: Расчет валовой прибыли
[Measures].[Gross Profit] = [Measures].[Sales Amount] - [Measures].[Total Product Cost];

-- Замораживаем Gross Profit, чтобы он не был пересчитан в дальнейшем
FREEZE([Measures].[Gross Profit]);

-- Дальнейшие вычисления, которые могут быть медленными, но не повлияют на Gross Profit
-- ...

5.     Оптимизируйте выражения внутри SCOPE: Выражения внутри SCOPE должны быть максимально эффективными. Избегайте сложных итераций по большим наборам, если это возможно.
6.     Используйте NON EMPTY внутри выражений: Хотя NON EMPTY не применяется к SCOPE напрямую, вы можете использовать его внутри выражений, которые формируют наборы для SCOPE или для вычислений внутри него, чтобы избежать обработки пустых ячеек.
7.     Тестирование и мониторинг: Всегда тщательно тестируйте MDX-скрипты после внесения изменений. Используйте SQL Server Profiler для мониторинга выполнения скрипта и выявления узких мест.
8.     Документирование: MDX-скрипты могут стать очень сложными. Тщательно комментируйте свой код, чтобы другие разработчики (и вы сами в будущем) могли понять его логику.

MDX-скрипты в Analysis Services — это чрезвычайно мощный инструмент, который позволяет вам автоматизировать сложнейшие вычисления и бизнес-логику прямо в сердце вашего OLAP-куба. Они обеспечивают согласованность данных, повышают производительность аналитических запросов и делают вашу аналитическую модель более "умной" и самодостаточной.

Освоив концепции SCOPE, проходов вычислений и взаимодействия с иерархиями, вы сможете выйти на новый уровень в разработке BI-решений. Вы сможете не просто извлекать данные из AdventureWorks, но и формировать их, распределять, корректировать и обогащать, предоставляя пользователям глубокие и надежные инсайты. Однако с большой мощью приходит и большая ответственность: тщательно тестируйте свои скрипты, оптимизируйте их и документируйте, чтобы они служили надежным фундаментом для принятия стратегических решений в вашей организации.