где каждый день генерируются гигабайты информации, способность быстро идентифицировать наиболее важные элементы — будь то самые продаваемые продукты, самые прибыльные клиенты или наименее эффективные регионы — является критически важной. Просто знать общую сумму продаж недостаточно; необходимо понимать, кто или что стоит за этими цифрами. Именно для таких задач MDX предлагает мощный набор функций для ранжирования и выборки Топ-N/Bottom-N элементов.

Представьте, что вы аналитик в AdventureWorks. Ваш отдел маркетинга хочет знать, какие 10 продуктов принесли наибольший доход в прошлом квартале, чтобы сосредоточить на них рекламные усилия. Или, возможно, отдел логистики нуждается в списке 5 продуктов с наибольшим количеством возвратов, чтобы выявить проблемы с качеством. А финансовый директор интересуется, какие категории продуктов составляют 80% от общей прибыли компании, чтобы сосредоточить внимание на ключевых драйверах дохода.

В реляционных базах данных вы бы использовали ORDER BY с LIMIT или оконные функции ROW_NUMBER() и RANK(). В MDX эти задачи решаются гораздо более элегантно и эффективно, благодаря встроенным функциям, которые оптимизированы для работы с многомерными структурами. Как отмечается в профессиональной литературе по MDX, "функции ранжирования и выборки Top-N являются одними из наиболее часто используемых в MDX, поскольку они позволяют быстро выявлять ключевые показатели и аномалии в больших объемах данных". Это ваш компас в океане информации, указывающий на самые важные точки.

Давайте погрузимся в эти "рецепты" MDX и посмотрим, как они помогают извлекать ценные инсайты из куба AdventureWorks.

Когда вам нужно получить фиксированное количество "лучших" или "худших" элементов по определенной мере, функции TopCount() и BottomCount() — это ваш выбор. Они возвращают набор членов, отсортированных по заданному выражению, ограничивая результат до указанного количества.

Суть TopCount() и BottomCount()
Эти функции работают по схожему принципу:
●       Они принимают набор элементов (например, все продукты, все клиенты).
●       Они принимают число N — сколько элементов вы хотите получить.
●       Они принимают выражение (обычно меру), по которому будет производиться ранжирование.

Синтаксис:
TopCount(Set_Expression, Count, Numeric_Expression)
BottomCount(Set_Expression, Count, Numeric_Expression)
●       Set_Expression: Набор, из которого вы хотите выбрать элементы.
●       Count: Целое число, определяющее количество элементов, которые нужно вернуть.
●       Numeric_Expression: Выражение (обычно мера), по которому будут ранжироваться элементы.

Пример 1: Топ-10 продуктов AdventureWorks по сумме продаж за 2007 годНачнем с классической задачи: найти самые продаваемые продукты.
SELECT                                                    
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 TopCount(
   [Product].[Product].[Product Name].Members, -- Набор продуктов для анализа
   10,                                        -- Количествоэлементов (топ-10)
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]) -- Мера и контекст для ранжирования
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       [Product].[Product].[Product Name].Members: Мы начинаем со всех продуктов в кубе.
●       10: Мы хотим получить 10 лучших.
●       ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]): MDX будет оценивать Sales Amount для каждого продукта в контексте 2007 года и использовать это значение для определения ранга.
●       NON EMPTY: Это критически важно. Применение NON EMPTY перед TopCount() гарантирует, что функция будет работать только с теми продуктами, у которых есть фактические продажи, избегая включения в топ-список продуктов с нулевыми продажами, но потенциально имеющих высокий ранг из-за внутренней логики агрегации или просто потому, что они существуют в кубе. Это соответствует лучшим практикам, описанным в 'MDX Solutions', где подчеркивается, что "предварительная фильтрация пустых ячеек является фундаментальным шагом для получения осмысленных Top-N результатов".

Пример 2: Топ-5 регионов AdventureWorks по прибыли в 2008 году.
Теперь давайте найдем самые прибыльные регионы.
SELECT
 [Measures].[Profit] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 TopCount(
   [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].Members,
   5,
   ([Measures].[Profit], [Date].[Calendar Year].&[2008])
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2008]


Разбор:
●       Аналогично предыдущему, но мы используем измерение [Geography] и меру [Profit], фокусируясь на 2008 годе.

Пример 3: Bottom-5 продуктов AdventureWorks по количеству возвратов за последний квартал 2007 годаДля выявления проблемных областей часто нужно найти "худших".
WITH MEMBER [Measures].[Total Returns] AS
 [Measures].[Internet Order Quantity] - [Measures].[Internet Sales Order Quantity]
 , FORMAT_STRING = "#,##0" -- Пример: еслиуваснетмеры 'Returns', можносоздатьрасчетную
SELECT
 [Measures].[Total Returns] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 BottomCount(
   [Product].[Product].[Product Name].Members,
   5,
 ([Measures].[Total Returns], [Date].[Calendar].CurrentMember)
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Quarter].&[Q4 CY 2007] -- Фокусируемся на последнем квартале 2007


Разбор:
●       Здесь мы предполагаем, что у нас есть мера [Total Returns] (или создаем ее как расчетную).
●       BottomCount() выбирает 5 продуктов с наименьшим значением [Total Returns], что в данном случае означает наибольшее количество возвратов.

В отличие от TopCount()/BottomCount(), которые возвращают набор элементов, функция Rank() присваивает числовой ранг каждому элементу в наборе. Это позволяет вам видеть позицию каждого элемента относительно других, а не только попадает ли он в верхний или нижний список. Rank() обычно используется для создания расчетной меры, которая отображает ранг.

Концепция ранжирования с Rank()Rank() вычисляет ранг элемента в заданном наборе на основе заданного выражения. Если несколько элементов имеют одинаковое значение выражения, Rank() присваивает им одинаковый ранг, а следующий ранг будет пропущен (например, 1, 2, 2, 4).

Синтаксис:
Rank(Member_Expression, Set_Expression [, Numeric_Expression])
●       Member_Expression: Член, для которого вычисляется ранг (обычно CurrentMember на оси).
●       Set_Expression: Набор, в котором производится ранжирование.
●       Numeric_Expression: Необязательное выражение, по которому производится ранжирование. Если не указано, ранг определяется порядком члена в наборе.

Пример 4: Ранжирование продуктов AdventureWorks по продажам за 2007 годДавайте присвоим ранг каждому продукту на основе его продаж.
WITH MEMBER [Measures].[Product Sales Rank] AS
 Rank(
   [Product].[Product].CurrentMember, -- Текущийпродукт, длякотороговычисляетсяранг
   NON EMPTY [Product].[Product].[Product Name].Members, -- Набор, в котором ранжируем
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]) -- Выражение для ранжирования
 )
 , FORMAT_STRING = "#,##0"
SELECT
 {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Product Sales Rank]} ON COLUMNS,
 NON EMPTY [Product].[Product].[Product Name].Members ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]
ORDER BY
 [Measures].[Product Sales Rank] ASC


Разбор:
●       Мы создаем расчетную меру [Measures].[Product Sales Rank].
●       Rank([Product].[Product].CurrentMember, ...): CurrentMember ссылается на каждый продукт по очереди, когда MDX итерирует по оси ROWS.
●       NON EMPTY [Product].[Product].[Product Name].Members: Мы ранжируем только те продукты, у которых есть продажи, чтобы избежать ранжирования пустых элементов.
●       ORDER BY [Measures].[Product Sales Rank] ASC: Мы явно сортируем результат по рангу, чтобы видеть продукты в порядке их ранжирования.

Обработка связанных рангов (Ties):
Если два или более продукта имеют одинаковую сумму продаж, Rank() присвоит им одинаковый ранг. Например, если два продукта делят 5-е место, они оба получат ранг 5, а следующий продукт получит ранг 7 (ранг 6 будет пропущен). Это стандартное поведение, известное как "плотный ранг" (dense rank) в некоторых SQL-диалектах, но в MDX это просто поведение Rank(). Это важно учитывать при интерпретации отчетов.

Пример 5: Ранжирование подкатегорий внутри каждой категории AdventureWorks
Это более сложный сценарий, где ранг вычисляется в контексте родительского элемента.
WITH MEMBER [Measures].[Subcategory Sales Rank] AS
 Rank(
[Product].[Subcategory].CurrentMember,
   -- Набор, в котором ранжируем: дочерние элементы текущей категории
   NON EMPTY [Product].[Category].CurrentMember.Children,
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007])
 )
 , FORMAT_STRING = "#,##0"
SELECT
 {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Subcategory Sales Rank]} ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 Generate(
   [Product].[Category].Members, -- Итерируемпокаждойкатегории
   Order(
[Product].[Category].CurrentMember.Children, -- Дочерниеэлементытекущейкатегории
     ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]),
     BDESC
   )
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]


Разбор:
●       Rank([Product].[Subcategory].CurrentMember, NON EMPTY [Product].[Category].CurrentMember.Children, ...): Здесь Rank вычисляется для каждой подкатегории (CurrentMember), но набор для ранжирования ограничен [Product].[Category].CurrentMember.Children. Это означает, что ранг будет присвоен только среди подкатегорий текущей родительской категории.
●       Generate() используется для итерации по каждой категории и отображения ее дочерних подкатегорий, отсортированных по продажам. Это позволяет увидеть ранг каждой подкатегории внутри ее категории.

Иногда вам нужно выбрать не фиксированное количество элементов, а элементы, которые составляют определенный процент от общего итога. Например, "продукты, которые составляют 80% от общих продаж" (Парето-анализ). Для этого используются функции TopPercent() и BottomPercent().

Суть TopPercent() и BottomPercent()Эти функции возвращают набор элементов, которые, будучи агрегированными, достигают указанного процентного порога от общего итога меры.

Синтаксис:
TopPercent(Set_Expression, Percentage, Numeric_Expression)
BottomPercent(Set_Expression, Percentage, Numeric_Expression)
●       Set_Expression: Набор, из которого вы хотите выбрать элементы.
●       Percentage: Числовое значение (например, 80 для 80%).
●       Numeric_Expression: Выражение (обычно мера), по которому производится процентный расчет.

Пример 6: Продукты AdventureWorks, составляющие 80% от общих продаж за 2007 год
Это классический Парето-анализ, позволяющий сосредоточиться на ключевых драйверах.
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 TopPercent(
   [Product].[Product].[Product Name].Members, -- Набор продуктов
   80,                                        -- 80% отобщегоитога
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007]) -- Мера и контекст
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]
ORDER BY
 [Measures].[Sales Amount] DESC


Разбор:
●       TopPercent([Product].[Product].[Product Name].Members, 80, ...): MDX отсортирует все продукты по [Sales Amount] по убыванию, а затем будет включать их в результирующий набор, пока накопленная сумма продаж не достигнет 80% от общего объема продаж за 2007 год.
●       ORDER BY [Measures].[Sales Amount] DESC: Явная сортировка по убыванию продаж делает результат более наглядным.

Пример 7: Продукты AdventureWorks, составляющие 10% наименьших продаж за 2007 годАналогично, для выявления "хвоста" распределения.
SELECT
 [Measures].[Sales Amount] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 BottomPercent(
   [Product].[Product].[Product Name].Members,
   10, -- 10% отнаименьшихпродаж
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007])
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Year].&[2007]
ORDER BY
 [Measures].[Sales Amount] ASC


Разбор:
●       BottomPercent() работает аналогично TopPercent(), но начинает с наименьших значений и суммирует их, пока не достигнет указанного процента.

Соображения по использованию TopPercent()/BottomPercent():
●       Общий итог: Функции TopPercent() и BottomPercent() вычисляют процент относительно общего итога меры в текущем контексте. Убедитесь, что этот общий итог является тем, что вы ожидаете.
●       Разреженность: NON EMPTY здесь также очень важен, чтобы избежать включения в расчеты элементов с нулевыми продажами, которые могут исказить процентное распределение.

Истинная мощь MDX проявляется в способности комбинировать эти функции для решения очень сложных аналитических задач.

Пример 8: Топ-5 клиентов AdventureWorks в каждом регионе по прибыли за последний квартал 2007 годаЭто классический пример "топ-N в каждой группе", который мы уже видели с Generate(), но теперь сфокусируемся на клиентах и прибыли.
SELECT
 [Measures].[Profit] ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 Generate(
   [Geography].[Sales Territory].[Sales Territory Group].Members, -- Итерируем по каждому региону
   TopCount(
     NON EMPTY [Customer].[Customer].[Customer].Members, -- Клиенты в текущем регионе (непустые)
     5,-- Топ-5
     ([Measures].[Profit], [Date].[Calendar Quarter].&[Q4 CY 2007], [Geography].[Sales Territory].CurrentMember) -- Прибыль в контексте региона и квартала
   )
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 [Date].[Calendar Quarter].&[Q4 CY 2007]


Разбор:
●       Generate() итерирует по каждому региону.
●       Внутри Generate, TopCount() находит 5 самых прибыльных клиентов для текущего региона ([Geography].[Sales Territory].CurrentMember) в 4-м квартале 2007 года.
●       NON EMPTY внутри TopCount гарантирует, что мы рассматриваем только активных клиентов.

Пример 9: Продукты AdventureWorks, ранг которых изменился более чем на 5 позиций между 2006 и 2007 годами
Это более продвинутый сценарий, требующий сравнения рангов за разные периоды.
WITH MEMBER [Measures].[Sales Rank 2006] AS
 Rank(
   [Product].[Product].CurrentMember,
   NON EMPTY [Product].[Product].[Product Name].Members,
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2006])
 )
 , FORMAT_STRING = "#,##0"
MEMBER [Measures].[Sales Rank 2007] AS
 Rank(
   [Product].[Product].CurrentMember,
   NON EMPTY [Product].[Product].[Product Name].Members,
   ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007])
 )
 , FORMAT_STRING = "#,##0"
MEMBER [Measures].[Rank Change] AS
 ABS([Measures].[Sales Rank 2007] - [Measures].[Sales Rank 2006])
 , FORMAT_STRING = "#,##0"
SELECT
 {[Measures].[Sales Amount], [Measures].[Sales Rank 2006], [Measures].[Sales Rank 2007], [Measures].[Rank Change]} ON COLUMNS,
 NON EMPTY
 Filter(
   [Product].[Product].[Product Name].Members,
   ([Measures].[Rank Change] > 5) AND
   NOT IsEmpty([Measures].[Sales Rank 2006]) AND
   NOT IsEmpty([Measures].[Sales Rank 2007])
 ) ON ROWS
FROM
 [Adventure Works]
WHERE
 ([Date].[Calendar Year].&[2006], [Date].[Calendar Year].&[2007])
ORDER BY
 [Measures].[Rank Change] DESC


Разбор:
●       Мы создаем три расчетные меры: [Sales Rank 2006], [Sales Rank 2007] и [Rank Change].
●       [Rank Change] вычисляет абсолютную разницу между рангами за два года.
●       Filter() на оси ROWS выбирает только те продукты, для которых [Rank Change] больше 5, и при этом оба ранга не являются пустыми (т.е. продукт продавался в оба года).
●       Результат показывает продукты, которые значительно изменили свою позицию в рейтинге продаж.

При работе с ранжированием и выборками Top-N/Bottom-N в MDX, особенно на больших кубах, производительность является ключевым аспектом.

1.     Предварительная фильтрация NON EMPTY: Всегда применяйте NON EMPTY к набору, который вы передаете в TopCount(), BottomCount(), TopPercent(), BottomPercent() или Rank(). Это значительно уменьшает количество элементов, которые нужно обработать, и предотвращает включение в рейтинг элементов без данных. Это, пожалуй, самый важный совет по производительности.
2.     Понимание контекста для ранжирования: Убедитесь, что выражение, по которому производится ранжирование (Numeric_Expression), правильно учитывает контекст. Если вы ранжируете продукты по продажам за определенный год, убедитесь, что год включен в кортеж для меры (как ([Measures].[Sales Amount], [Date].[Calendar Year].&[2007])).
3.     Влияние размера набора: Чем больше набор, по которому вы ранжируете или из которого выбираете Top-N, тем дольше будет выполняться запрос. Старайтесь сужать набор до максимально релевантного.
4.     Когда использовать Rank vs TopCount/TopPercent:
○       Используйте TopCount()/BottomCount()/TopPercent()/BottomPercent(), когда вам нужен набор из N лучших/худших элементов или элементов, составляющих определенный процент.
○       Используйте Rank(), когда вам нужен ранг каждого элемента в наборе, чтобы отобразить его рядом с другими показателями или использовать для дальнейшей фильтрации.
5.     Оптимизация расчетных мер: Если мера, по которой вы ранжируете, является расчетной, убедитесь, что она сама по себе оптимизирована (например, использует IIF для деления на ноль, если применимо).
6.     Тестирование и валидация: Всегда тщательно тестируйте свои запросы на разных срезах данных, чтобы убедиться, что ранги и выборки соответствуют вашим ожиданиям, особенно при наличии связанных рангов или пустых значений.

Ранжирование и выборки Top-N/Bottom-N являются незаменимыми инструментами в арсенале любого аналитика, работающего с MDX. Они позволяют вам не просто агрегировать данные, но и извлекать из них глубокие, стратегически важные инсайты. Будь то выявление самых успешных продуктов AdventureWorks, определение проблемных областей или проведение Парето-анализа, MDX предоставляет гибкие и мощные функции для выполнения этих задач.

Освоив TopCount(), BottomCount(), Rank(), TopPercent() и BottomPercent(), вы сможете трансформировать сырые данные в четкие, действенные рейтинги и выборки, которые помогут вашей компании сосредоточить усилия на наиболее важных аспектах бизнеса. Практикуйтесь с этими рецептами, экспериментируйте с различными комбинациями, и вы увидите, как MDX становится вашим надежным партнером в глубоком анализе данных.