для принятия стратегических решений, часто бывает недостаточно просто агрегировать существующие показатели. Реальные бизнес-вопросы требуют более глубокого анализа, сравнений, расчетов долей и темпов роста. Именно здесь на помощь приходят расчетные элементы (Calculated Members) в MDX – мощный инструмент, позволяющий создавать новые, производные показатели, которые не хранятся физически в кубе, но вычисляются "на лету" во время выполнения запроса.

Представьте, что вы работаете в AdventureWorks, и ваш руководитель хочет не просто знать сумму продаж, но и:

●       Валовую прибыль по каждому продукту и региону.
●       Среднюю стоимость заказа.
●       Долю продаж каждого продукта в общей выручке категории.
●       Темп роста продаж по сравнению с предыдущим годом.
●       Процент возвратов от общего количества проданных товаров.

Эти показатели не являются прямыми мерами в вашей базе данных. Они требуют вычислений на основе существующих данных. В реляционном мире вы бы создавали сложные SQL-запросы с подзапросами или CTE. В MDX расчетные элементы позволяют инкапсулировать эту бизнес-логику непосредственно в аналитической модели, делая ее доступной для всех пользователей и отчетов. Как отмечается в профессиональной литературе по MDX, "расчетные элементы являются краеугольным камнем динамического анализа кубов, позволяя встраивать бизнес-логику непосредственно в аналитическую модель, а не жестко кодировать ее в клиентских приложениях".
Это не только упрощает разработку отчетов, но и обеспечивает согласованность вычислений по всей организации.

Расчетный элемент – это виртуальная мера или член измерения, который определяется выражением MDX. В отличие от стандартных (физических) мер, которые предварительно агрегируются и хранятся в кубе, расчетные элементы вычисляются в момент выполнения запроса. Это дает огромную гибкость, поскольку вы можете создавать практически любые сложные вычисления, не изменяя базовую структуру куба.

Расчетные элементы могут быть определены в двух местах:

1.     В скрипте MDX-куба (MDX Script): Это определения, которые становятся частью самого куба и доступны всем пользователям, подключающимся к нему. Они идеальны для универсальных бизнес-показателей.
2.     Внутри MDX-запроса (WITH MEMBER Clause): Это временные расчетные элементы, которые существуют только в рамках данного запроса. Они полезны для ad-hoc анализа или для показателей, которые нужны только в конкретном отчете.

Мы сосредоточимся на создании расчетных элементов внутри запроса с помощью WITH MEMBER Clause, так как это наиболее частый сценарий для аналитиков.

Базовый синтаксис WITH MEMBER:
WITH MEMBER [Dimension].[Hierarchy].[Member Name] AS
 MDX_Expression
 [, FORMAT_STRING = "Format_String"]
 [, VISIBLE = {TRUE | FALSE}]
SELECT ...


●       [Dimension].[Hierarchy].[Member Name]: Полное имя нового расчетного элемента. Обычно это новая мера, поэтому используется [Measures].[New Measure Name].
●       MDX_Expression: Выражение, которое определяет, как вычисляется этот элемент. Это может быть комбинация мер, членов, функций и операторов.
●       FORMAT_STRING: Необязательный аргумент для форматирования отображения значения (например, "Currency", "Percent", "#,##0.00").
●       VISIBLE: Необязательный аргумент, указывающий, должен ли элемент быть виден в клиентских приложениях.

Самые простые расчетные элементы используют базовые арифметические операторы: +, -, *, /.

Пример 1: Расчет валовой прибыли (Gross Profit) для AdventureWorks
Валовая прибыль = Сумма продаж - Себестоимость проданных товаров.
WITH MEMBER [Measures].[Gross Profit] AS
 [Measures].[Sales Amount] - [Measures].[Total Product Cost]
 , FORMAT_STRING = "Currency"
SELECT
 {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Total Product Cost], [Measures].[Gross Profit]} ON COLUMNS,
 [Date].[Calendar Year].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]


Разбор:
●       Мы определяем новую меру [Measures].[Gross Profit].
●       Ее значение вычисляется как разница между существующими мерами [Sales Amount] и [Total Product Cost].
●       FORMAT_STRING = "Currency" гарантирует, что результат будет отображаться в денежном формате.

Пример 2: Расчет средней цены за единицу (Average Unit Price)
Средняя цена за единицу = Сумма продаж / Количество заказов.
WITH MEMBER [Measures].[Average Unit Price] AS
 IIF(
   [Measures].[Order Quantity] = 0,
   NULL,
   [Measures].[Sales Amount] / [Measures].[Order Quantity]
 )
 , FORMAT_STRING = "Currency"
SELECT
 {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Order Quantity], [Measures].[Average Unit Price]} ON COLUMNS,
 [Product].[Category].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]


Разбор:
●       Здесь мы используем функцию IIF() (Immediate IF) для обработки деления на ноль. Если [Measures].[Order Quantity] равно 0, результатом будет NULL, чтобы избежать ошибок. Это критически важная практика для надежности отчетов, как часто подчеркивается в статьях по MDX.
●       Результат форматируется как валюта.

MDX предоставляет ряд функций для выполнения статистических агрегаций над наборами, таких как Sum(), Avg(), Count(), Min(), Max(). Эти функции особенно полезны, когда вам нужно агрегировать данные не только по базовым мерам, но и по другим выражениям.

Пример 3: Расчет среднего количества продуктов в заказе (Average Products per Order)
Среднее количество продуктов в заказе = Общее количество заказанных продуктов / Общее количество заказов.

WITH MEMBER [Measures].[Average Products per Order] AS
 IIF(
   [Measures].[Order Quantity] = 0,
   NULL,
   [Measures].[Internet Order Quantity] / [Measures].[Order Quantity]
 )
 , FORMAT_STRING = "#,##0.00"
SELECT
 {[Measures].[Internet Order Quantity], [Measures].[Order Quantity], [Measures].[Average Products per Order]} ON COLUMNS,
 [Date].[Calendar Year].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]


Разбор:
●       Мы используем Internet Order Quantity (количество продуктов в интернет-заказах) и Order Quantity (общее количество заказов) для расчета среднего.
●       Снова IIF для защиты от деления на ноль.

Пример 4: Максимальная сумма продаж за день (Max Daily Sales)
Иногда нужно найти максимальное или минимальное значение меры за определенный период.

WITH MEMBER [Measures].[Max Daily Sales] AS
 MAX(
   [Date].[Date].[Date].Members,
   [Measures].[Sales Amount]
 )
 , FORMAT_STRING = "Currency"
SELECT
 {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Max Daily Sales]} ON COLUMNS,
 [Date].[Calendar Year].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]


Разбор:
●       MAX([Date].[Date].[Date].Members, [Measures].[Sales Amount]): Эта функция итерирует по всем дням ([Date].[Date].[Date].Members) и находит максимальное значение [Measures].[Sales Amount] для каждого дня в текущем контексте (например, в рамках года).
●       Это мощный способ агрегирования "неаддитивных" мер, которые нельзя просто просуммировать.

Это одни из наиболее востребованных типов расчетных элементов в бизнес-аналитике. Они позволяют сравнивать части с целым или текущие показатели с прошлыми.

Процентный вклад
Расчет процентного вклада элемента в общую сумму (например, доля продаж продукта в категории). Для этого нам нужно "отменить" фильтр по текущему элементу и получить общую сумму.

Пример 5: Процент продаж подкатегории от общей суммы продаж категории (Sales % of Parent Category)
Мы хотим видеть, какую долю составляет каждая подкатегория (например, 'Road Bikes') от общей суммы продаж своей родительской категории ('Bikes').

WITH MEMBER [Measures].[Sales % of Parent Category] AS
 IIF(
   IsEmpty(([Measures].[Sales Amount], [Product].[Category].CurrentMember)),
   NULL,
   [Measures].[Sales Amount] / ([Measures].[Sales Amount], [Product].[Category].CurrentMember.Parent)
 )
 , FORMAT_STRING = "Percent"
SELECT
 {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Sales % of Parent Category]} ON COLUMNS,
 NON EMPTY [Product].[Subcategory].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       [Product].[Category].CurrentMember.Parent: Этоключевоймомент. CurrentMember ссылается на текущий член на оси (в данном случае, подкатегорию). .Parent возвращает его родительский член (категорию).
●       ([Measures].[Sales Amount], [Product].[Category].CurrentMember.Parent): Этот кортеж вычисляет сумму продаж для родительской категории текущей подкатегории, тем самым "отменяя" фильтр по подкатегории и позволяя получить общий итог для категории.
●       IsEmpty() используется для обработки случаев, когда родительская категория может быть пустой, предотвращая деление на ноль.

Темпы роста (Year-over-Year Growth)Сравнение текущих показателей с аналогичным периодом прошлого года является стандартным требованием. MDX предлагает функции навигации по времени, такие как PrevMember или ParallelPeriod.

Пример 6: Темп роста продаж год к году (Sales Growth % YOY)
Мы хотим видеть, насколько изменились продажи по сравнению с тем же периодом предыдущего года.

WITH MEMBER [Measures].[Sales Growth % YOY] 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 % YOY]} ON COLUMNS,
 NON EMPTY [Date].[Calendar].[Calendar Year].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]


Разбор:
●       [Date].[Calendar].CurrentMember.PrevMember: Эта функция возвращает член, предшествующий текущему члену в иерархии времени. Если CurrentMember — это 2007 год, PrevMember вернет 2006 год.
●       ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar].CurrentMember.PrevMember): Этот кортеж получает сумму продаж за предыдущий период.
●       Формула (Текущие продажи - Продажи прошлого периода) / Продажи прошлого периода дает процентный рост.
●       IsEmpty() снова используется для предотвращения деления на ноль, если данные за предыдущий период отсутствуют.

Как мы уже видели, IIF() незаменима для обработки ошибок деления на ноль. Она также может использоваться для более сложной условной логики. Для более сложных сценариев можно использовать оператор CASE.

Пример 7: Категоризация клиентов AdventureWorks по объему заказов
Предположим, мы хотим классифицировать клиентов как "Высокоактивные", "Среднеактивные" или "Низкоактивные" на основе их количества заказов.

WITH MEMBER [Measures].[Customer Activity Level] AS
 CASE
   WHEN [Measures].[Order Quantity] > 100 THEN "Высокоактивный"
   WHEN [Measures].[Order Quantity] > 50 THEN "Среднеактивный"
   ELSE "Низкоактивный"
 END
SELECT
 [Measures].[Order Quantity] ON COLUMNS,
 [Customer].[Customer].[Customer].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       Оператор CASE позволяет определить несколько условий. MDX оценивает условия последовательно и возвращает значение первого истинного условия.
●       Этот расчетный элемент является строковым, а не числовым, что демонстрирует гибкость MDX.

Создание расчетных элементов — это искусство, требующее не только понимания синтаксиса, но и учета производительности.

1.     Обработка деления на ноль: Всегда используйте IIF(Denominator = 0, NULL, Numerator / Denominator) или IIF(Denominator = 0, 0, Numerator / Denominator) для предотвращения ошибок. Это фундаментальное правило, которое обеспечивает стабильность и надежность ваших отчетов.

2.     Использование NON EMPTY: При запросе расчетных элементов, особенно тех, которые могут быть NULL, всегда используйте NON EMPTY на осях. Это значительно сокращает объем данных, которые нужно обработать и передать клиенту, повышая производительность.

3.     Сложность выражений: Чем сложнее выражение расчетного элемента, тем больше времени требуется на его вычисление. Старайтесь делать их максимально простыми и эффективными. Если вычисление очень сложное и используется часто, возможно, стоит рассмотреть возможность его реализации как физической меры в ETL-процессе или как именованного вычисления в представлении источника данных.

4.     Контекст вычисления: Помните, что расчетные элементы вычисляются в контексте каждой ячейки запроса. Понимание этого контекста (который определяется осями и слайсером) критически важно для получения правильных результатов. Ошибки в контексте — одна из самых частых причин неверных значений в расчетных элементах.

5.     Форматирование: Всегда используйте FORMAT_STRING для обеспечения правильного отображения данных (проценты, валюта, числа). Это улучшает читаемость отчетов для конечных пользователей.

6.     Инкапсуляция бизнес-логики: Как уже упоминалось, расчетные элементы позволяют инкапсулировать бизнес-логику в кубе. Это делает модель более "умной" и снижает зависимость от логики в клиентских приложениях, обеспечивая единый источник истины для всех показателей. "Правильно спроектированные расчетные элементы значительно повышают аналитическую мощь куба, превращая необработанные данные в действенные инсайты", — это принцип, который должен руководить каждым разработчиком BI.

Расчетные элементы MDX являются одним из самых мощных и гибких инструментов в арсенале аналитика данных.
Они позволяют вам выйти за рамки простых агрегаций и создавать сложные, осмысленные бизнес-показатели, которые отвечают на самые насущные вопросы вашего бизнеса. Будь то расчет валовой прибыли, анализ темпов роста год к году или классификация клиентов по активности, MDX дает вам возможность трансформировать сырые данные AdventureWorks в ценную, действенную информацию.

Освоив создание и использование расчетных элементов, вы сможете значительно расширить аналитические возможности ваших OLAP-кубов, делая их более полезными и интуитивно понятными для конечных пользователей.
Это инвестиция времени, которая многократно окупится в виде более глубоких инсайтов и более обоснованных бизнес-решений. Продолжайте практиковаться, экспериментировать с различными функциями и операторами, и вы откроете для себя безграничные возможности MDX в мире бизнес-аналитики.