mdx為multidimensional expressions的縮寫，多維表示式，是標準的olap查詢語言。在多數olapserver都提供mdx支援，如microsoft sql server olap services,sas,hyperion essbase等。支援多維物件於資料定義和操作。mdx很多方面與結構化查詢語言（sql）語法相似，但他不是sql語言的擴充套件；事實上，mdx所提供的一些功能也可由sql提供，儘管不是那麼有效或直觀。
如同sql查詢一樣，每個mdx查詢都要求有資料請求（select子句）、起始點（from子句）和篩選（where子句）。這些關鍵字以及其它關鍵字提供了各種工具，用來從多維資料集析取資料的特定部分。mdx還提供了可靠的函式集，用來檢索的資料進行操作，同時還具有使用者定義函式擴充套件mdx的能力。
mdx為多維資料庫提供了表示式語查詢語法，用於cube資料，並提供了許多強大的分析函式，用於支援常用的olap分析。語法
維度、級別、成員等，一般用唯一名稱uniquename來標示，可以用包圍name,如果name有空格或者數字開頭，必須使用,否則可以忽略。uniquename是根據層次結構表示的一種方法。即遞迴顯示出祖先的名稱。
維度（dimension):維度直接用包圍。比如product的唯一名稱為[product]或product。
級別（level）:級別的uniquename為[維度名稱].[級別名稱]，如[year].[2001]，同樣，如果沒有空格，可以省略，如year.[2001]。
成員（member）:成員的uniquename格式為[維度].(parent member uniquename).[member name],如：時間維上的2023年2月份的uniquename為[2003].[1].[2]，中間的1為1季度，因為該維度的結構為年、季、月。
度量（measure）:度量實際上市屬於維度維的成員，也就是說度量（measure）是任何cube的乙個維度。如：度量unit sales的unqiuename為[measures].[unit sales]
uniquename是olap元素內部的表示法，在mdx查詢語言中，可以使用uniquename來表示元素。
mdx還提供模糊和其他等價的元素的表示方式：
<1>省略維度名表示級別，如果乙個維度的級別名在整個cube中是唯一的，那麼可以省略維度名來查詢級別。如product.[product family]可以寫成[product family]
<2>省略維度名稱表示成員。如果省略維度名，可以標示該維度最高端別的成員，如[time].[2000]可以寫成[2000],[measures].[unit sales]可以寫成[unit sales]。
<3>成員掛在級別下，即成員不一定要寫成[維度].(parent member uniquename).[member name],可以寫成[維度].[級別].[member name],如2023年3月可以寫成[time].[months].[3]
模糊查詢表示法，都基於不會重複的假設，如果有重複的元素，取第乙個查詢的元素作為查詢結果，可能發生錯誤，因此，建議使用完備的表示法
元組、集合
元組用於定義來自多維資料切片；他是由乙個或多個維度的單個成員的有序集合組成。元組內不包含來自同乙個維度的多個成員（可以理解為座標），元組用（）包圍。
如：（時間.[下半年]）
（時間.[下半年],[產品].[手機].[nokia]）
如果乙個元組是由單個維度的成員組成，那麼可以不用（）包圍，即（時間.[下半年]）可表示為：時間.[下半年]
集合（set）是零個、乙個或多個元組的有序集合。集合最常用於在mdx查詢中定義軸維度和切片器維度，並且同樣可能只具有單個元組或可能在某些情況下為空。在mdx語法中，元組用花括號{}來構造集合
舉例，下面是具有兩個元組的集合：
乙個集合可包含同乙個元組不止一次的出現。這樣也是可以的：
集合值以元組表示的一組成員組合，或指集合中的元組所代表的單元中的值，視集合使用的上下文而定。
注意：單個元組的集合不等於元組。如不等於 時間.[下半年]。
在mdx語法中，很多函式語義中包含元組和集合，作為引數或者返回值。
mdx基本語法結構
先看看mdx基本語法結構：
select [axis specification] on columns,
[axis specification] on rows
from
[cube name]
where
[silcer specification]
1、[axis specification]可以看成是軸的成員選擇。
2、[silcer specification]表示切片上的成員，可以看成過濾資訊，[silcer specification]可選，如果沒有指定，取系統預設的維度成員作為切片
軸維度和切片器維度
當設計多維表示式（mdx）查詢時，應用程式一般檢視多維資料集並將維度集合劃分為兩個子集：
1、軸維度，為多個成員檢索資料的維度
2、切片器維度，為單個成員檢索資料的維度。
因為軸維度和切片器維度都從要查詢的多維資料集的多個維度構造，所以用這些術語將要查詢的多維資料集使用的維度與在由mdx查詢返回的多維資料集中建立的維度區分開。
例如：假定存在名為testcube的多維資料集，具有兩個名為route和time的簡單維度。因為多維資料集的度量值是measures維度的一部分，所以該多維資料集總共有三個維度。查詢要提供乙個矩陣，可以在該矩陣內跨路線和時間比較packages度量值
在下面的mdx查詢例項中，route和time維度用作軸維度，measures維度用作切片器維度。members函式表明要用於構造集合的維度或級別的成員，而不必再mdx查詢中顯示宣告給定維度或級別的各個成員。
select
on columns
on rows
from
testcube
where ([mesures].[packages])
指定維度的內容：
軸維度決定多維結果結果集的邊緣。多維表示式（mdx）使用select子句通過將集合指派到特定軸來指定軸維度。
在下面的語法示例中，每個值定義乙個軸維度。資料集中軸的個數等於多維表示式（mdx）查詢中值的個數。mdx查詢最多可以支援128個指定軸，但幾乎沒有mdx查詢會用到5個以上的軸。
語法可分解為：
::=on
::=columns|rows
軸維度上的只能接受集合,如果是手動指定成員集合，必須用{}包圍，如果使用mdx集合函式，則不需要用{}包圍，因為集合函式返回值為集合。乙個軸維度上可以包含幾個維度，如：
select
oncolumns,
crossjoin(
,
) on rows
from
sales
where
([time].[all time], [employee].[all employee])
columns軸上是手工指定成員元組集合，用{}包圍，rows軸使用集合函式crossjoin，該函式返回兩個集合的交集，rows軸上包含兩個維度state和product。
指定切片器維度的內容
切片器維度篩選器多維資料，可以通過將切片器維度包含在多維表示式（mdx）查詢的where子句來限制所返回的資料。
假定未顯示指派給軸的維度是切片器維度，並用其預設成員進行篩選。則預設成員為最高端別的的第乙個成員。
切片器維度還可通過mdx語法的where子句進行顯示指定。where子句的語法可分解為:
[where ]
切片器維度只可接受評估為單個元組的表示式。如下例所示：
where ([time].[1st half],[route].[nonground])
BI開發之 Mdx基礎語法（1）
mdx為multidimensional expressions的縮寫，多維表示式，是標準的olap查詢語言。在多數olapserver都提供mdx支援，如microsoft sql server olap services,sas,hyperion essbase等。支援多維物件於資料定義和操作。...
BI開發之 Mdx基礎語法
mdx為multidimensional expressions的縮寫，多維表示式，是標準的olap查詢語言。在多數olapserver都提供mdx支援，如microsoft sql server olap services,sas,hyperion essbase等。支援多維物件於資料定義和操作。...
1 基礎語法
1.python原始檔編碼 預設 utf 8 修改 在.py檔案第一行新增 coding cp 1252 2.識別符號 大小寫敏感 首位 字母，下劃線 只能是 其他位組成 字母，下劃線，數字 3.保留字 檢視保留字 import keyword print keyword.kwlist 4.注釋 單...