Мы постоянно сталкиваемся с огромными массивами информации, и традиционные методы анализа не всегда справляются с этой задачей эффективно. Именно здесь на сцену выходит MDX – язык запросов, специально разработанный для работы с многомерными данными.

Если вы когда-либо работали с базами данных, то наверняка знакомы с SQL (Structured Query Language).
SQL – это мощный инструмент для работы с реляционными базами данных, идеально подходящий для транзакционных операций и извлечения данных из таблиц. Однако, когда речь заходит о сложном анализе, агрегации данных по множеству измерений, расчете показателей "год к дате" или "скользящих средних", SQL может стать громоздким и неэффективным.

Представьте себе, что вам нужно проанализировать продажи вашей компании, AdventureWorks.
Вы хотите узнать не просто общую сумму продаж, но и как они распределяются по регионам, продуктам, времени, каналам сбыта, и при этом сравнить текущие показатели с аналогичным периодом прошлого года, вычислить средний чек и определить самые прибыльные категории. В реляционной базе данных для такой задачи вам пришлось бы писать сложные SQL-запросы с множеством JOIN операций, GROUP BY и подзапросов, что быстро привело бы к нечитаемому и медленному коду.

Именно для решения таких аналитических задач был создан MDX (MultiDimensional eXpressions) – язык многомерных выражений. Он является стандартом де-факто для взаимодействия с OLAP-кубами (Online Analytical Processing), такими как те, что строятся в Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) или Hyperion Essbase.

Чтобы понять MDX, нужно сначала освоить фундаментальные концепции многомерного моделирования данных. Забудьте на время о плоских таблицах и строках. Представьте себе данные как куб, или даже гиперкуб, если измерений больше трех.

Куб (Cube)
В основе многомерного анализа лежит куб. Это не просто таблица, а структурированное хранилище данных, оптимизированное для быстрого аналитического запроса. В контексте AdventureWorks, куб может содержать информацию о продажах, клиентах, продуктах, времени и территориях. Каждая "ячейка" этого куба содержит агрегированное значение, например, общую сумму продаж для конкретного продукта в определенном регионе за определенный месяц.

Измерения (Dimensions)
Измерения — это категории, по которым вы хотите анализировать данные. Они представляют собой оси вашего куба. Например, в кубе продаж AdventureWorks у вас могут быть следующие измерения:

• Измерение Времени (Time Dimension): Позволяет анализировать данные по годам, кварталам, месяцам, дням. Это может быть [Date].[Calendar Year], [Date].[Calendar Quarter], [Date].[Month].
• Измерение Продукта (Product Dimension): Позволяет анализировать продажи по категориям продуктов ([Product].[Category]), подкатегориям ([Product].[Subcategory]) и конкретным продуктам ([Product].[Product Name]).
• Измерение Географии (Geography Dimension): Для анализа по странам, регионам, городам ([Geography].[Country], [Geography].[Region]).
• Измерение Клиента (Customer Dimension): Для анализа по группам клиентов, демографии или отдельным клиентам.
• Каждое измерение состоит из атрибутов (например, 'Год', 'Месяц' в измерении 'Время') и может быть организовано в иерархии (например, Год -> Квартал -> Месяц -> День). Иерархии позволяют легко "проваливаться" в данные (drill-down) или "подниматься" (roll-up) для анализа на разных уровнях детализации.

Меры (Measures)
Меры — это числовые значения, которые вы хотите агрегировать и анализировать. Это то, что находится внутри ячеек куба. Меры всегда являются числовыми и обычно представляют собой какие-либо бизнес-показатели.
Для AdventureWorks это могут быть:

• [Measures].[Sales Amount] (Сумма продаж)
• [Measures].[Order Quantity] (Количество заказов)
• [Measures].[Internet Sales Amount] (Сумма интернет-продаж)
• [Measures].[Profit] (Прибыль)

Меры могут быть простыми агрегациями (сумма, среднее, количество) или более сложными вычислениями, определенными внутри куба.

Теперь, когда мы понимаем структуру многомерных данных, давайте разберемся, почему SQL не является идеальным инструментом для их анализа.
SQL блестяще справляется с задачами, для которых он был создан: управление транзакционными данными. Он отлично подходит для вставки, обновления, удаления и извлечения данных из плоских таблиц.

Однако, когда аналитик задает вопросы типа:

• "Каковы продажи велосипедов за 2007 год по кварталам, в сравнении с 2006 годом, и какова доля каждого квартала в общих продажах за год?"
• "Покажите мне 10 самых прибыльных продуктов в каждом регионе за последний квартал."
• "Рассчитайте скользящее среднее продаж за последние 3 месяца для каждого продукта."

...SQL начинает спотыкаться.

Для таких задач в SQL вам пришлось бы:

• Использовать множество JOIN операций для связывания таблиц фактов и измерений.
• Применять сложные оконные функции (OVER()) для расчетов по времени или ранжирования.
• Писать подзапросы или CTE (Common Table Expressions) для промежуточных агрегаций.
• Создавать самосоединения (self-joins) для сравнения периодов.

В итоге, SQL-запрос для сложной аналитической задачи становится длинным, трудночитаемым, сложным для отладки и, что самое главное, часто очень медленным в выполнении, так как он не оптимизирован для работы с иерархиями и предварительно агрегированными данными. Кубы OLAP, напротив, предварительно агрегируют данные по всем измерениям, что позволяет MDX-запросам получать ответы практически мгновенно.

MDX — это декларативный язык, то есть вы описываете, что вы хотите получить, а не как это получить.
Он интуитивно понятен для тех, кто мыслит в терминах бизнес-показателей и их разрезов.

Базовый MDX-запрос выглядит так:
SELECT
[Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
[Date].[Calendar].[Calendar Year].Members ON ROWS
FROM
[Adventure Works]
WHERE
[Product].[Category].&[Bikes]

Давайте разберем этот пример:
SELECT: Определяет, какие данные мы хотим извлечь.

[Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS: Мы хотим поместить меру "Sales Amount" на ось столбцов. В MDX оси имеют номера (0, 1, 2...) или имена (COLUMNS, ROWS, PAGES, SECTIONS, CHAPTERS). COLUMNS — это Ось 0, ROWS — Ось 1.

[Date].[Calendar].[Calendar Year].Members ON ROWS: Мы хотим поместить все члены иерархии "Calendar Year" из измерения "Date" на ось строк. .

Members — это функция, которая возвращает все члены на данном уровне или в иерархии.

FROM [Adventure Works]: Указывает, из какого куба мы извлекаем данные. В данном случае, это куб "Adventure Works".

WHERE [Product].[Category].&[Bikes]: Это так называемый слайсер (slicer). Он фильтрует весь куб по конкретному элементу.

В данном случае, мы хотим видеть данные только для категории продуктов "Bikes". Символ & используется для ссылки на уникальный ключ члена.

Результатом этого запроса будет таблица, где в столбцах будет общая сумма продаж, а в строках — продажи по каждому году, но только для категории "Bikes".

В MDX вы оперируете следующими основными сущностями:

Член (Member): Единичный элемент в измерении. Например, [Product].[Category].&[Bikes] (член 'Bikes' в категории 'Product'), [Date].[Calendar Year].&[2007] (член '2007' в году календаря).

Кортеж (Tuple): Упорядоченная коллекция из одного или нескольких членов, по одному из каждого измерения. Кортеж определяет конкретную ячейку в кубе. Например, ([Product].[Category].&[Bikes], [Date].[Calendar Year].&[2007], [Measures].[Sales Amount]) указывает на ячейку, содержащую сумму продаж велосипедов за 2007 год.

Набор (Set): Упорядоченная или неупорядоченная коллекция кортежей или членов. Наборы используются для определения того, что будет отображаться на осях запроса. Например, { [Date].[Calendar Year].&[2007], [Date].[Calendar Year].&[2008] } — это набор из двух членов.

MDX предоставляет богатый набор функций для работы с членами, кортежами и наборами:

• .Children: Возвращает дочерние элементы члена (например, месяцы для года).
• .Parent: Возвращает родительский элемент члена.
• .Members: Возвращает все члены на определенном уровне или в иерархии.
• CrossJoin(): Создает декартово произведение двух или более наборов. Очень мощная функция для комбинирования измерений.
• Filter(): Фильтрует набор на основе заданного логического выражения.
• Order(): Сортирует набор.
• TopCount() / BottomCount(): Возвращает N верхних/нижних элементов набора по значению меры.

Одной из самых мощных возможностей MDX является создание расчетных элементов.
Это виртуальные меры или члены, которые не хранятся физически в кубе, но вычисляются "на лету" во время запроса. Они позволяют создавать сложные бизнес-логики прямо в MDX.

Пример: Вычисление процента роста продаж по сравнению с предыдущим годом:
WITH MEMBER [Measures].[Sales Growth %] AS
IIF(
IsEmpty(([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar].CurrentMember.PrevMember)),
NULL,
([Measures].[Sales Amount] - ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar].CurrentMember.PrevMember)) / ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar].CurrentMember.PrevMember)
 ), FORMAT_STRING = "Percent"
SELECT
{[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Sales Growth %]} ON COLUMNS,
[Date].[Calendar].[Calendar Year].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]

Здесь мы создаем новую меру [Sales Growth %], которая вычисляет процентный рост продаж. PrevMember помогает нам получить данные за предыдущий период. Это гораздо проще и эффективнее, чем пытаться реализовать подобную логику в SQL.

MDX — это инструмент для профессионалов в области бизнес-аналитики. Он необходим:
Разработчикам BI-решений: Тем, кто строит и поддерживает OLAP-кубы в SQL Server Analysis Services или других платформах.
Бизнес-аналитикам: Тем, кто глубоко погружается в данные, чтобы выявить тенденции, аномалии и возможности для роста.
Специалистам по данным: Тем, кто работает с продвинутой аналитикой и нуждается в быстром доступе к агрегированным данным.
Пользователям Excel с плагином Power Pivot (для DAX, но концепции схожи): Хотя Power Pivot использует DAX, понимание многомерных концепций MDX поможет лучше освоить принципы работы с данными в аналитических моделях.

MDX — это не просто еще один язык запросов; это специализированный инструмент, который открывает двери к глубокому и эффективному многомерному анализу данных. Он позволяет бизнес-пользователям и аналитикам задавать сложные вопросы к своим данным и получать ответы, которые были бы чрезвычайно сложны или невозможны с использованием традиционного SQL.

Освоение MDX может показаться сложным на первый взгляд, особенно если ваш опыт ограничивается реляционными базами данных. Однако, как только вы начнете мыслить в терминах кубов, измерений и мер, вы обнаружите его элегантность и мощь. Это инвестиция, которая окупится сторицей, когда вы начнете извлекать по-настоящему ценные инсайты из ваших данных, превращая их из простого набора фактов в стратегический актив для вашей компании, такой как AdventureWorks.

В следующих статьях мы углубимся в более продвинутые концепции MDX, рассмотрим реальные "рецепты" для решения типовых задач и, конечно же, сравним его с DAX – другим мощным языком для аналитики, который используется в табличных моделях и Power BI.