MDX (язык запросов) MDX (англ.
Multidimensional Expressions) — язык запросов для простого и эффективного доступа к многомерным структурам данных, наподобие языка SQL для реляционных баз данных. MDX впервые был представлен в 1997 году компанией Microsoft как часть OLEDB спецификации для OLAP (авторство языка MDX принадлежит Моше Пасуманскому). В том или ином виде поддержка MDX реализована в продуктах следующих компаний (в алфавитном порядке): George Spofford, Sivakumar Harinath, Chris Webb, Dylan Hai Huang, Francesco Civardi: MDX-Solutions: With Microsoft SQL Server Analysis Services 2005 and Hyperion Essbase. Wiley, 2006, ISBN 0-471-74808-0Mosha Pasumansky).Mark Whitehorn, Rob Zare: Fast Track to MDX.
Журнал "КомпьюАрт" Полина Трофимова, Алексей Шуленин Предисловие Область действия и основное назначение Основные понятия многомерной модели Пример многомерной модели (куб «Учет рейсов») Кубы и ячейки.
Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 1. Павел Сухарев Сводные отчеты: новые задачи Несколько слов о шкалах измерений.
Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 2. Павел Сухарев В первой части статьи была затронута тема адаптации сводных таблиц Microsoft Excel средствами языка MDX под решение отдельных задач прикладного уровня.
В частности, было рассказано, каким образом можно повысить наглядность представления многомерных данных в сводных таблицах. Напомним, что решение заключалось в форматировании ячеек отчета при помощи многомерных выражений, написанных на языке MDX и хранящихся на OLAP-сервере. Направление визуализации данных является удобной площадкой для демонстрации различных возможностей MDX. Чтобы создать в отчете посредством цветового кодирования третье измерение, понадобилось потратить всего 5 минут на написание нескольких строчек кода. Сфера интересов обычных бизнес-пользователей в большинстве случаев ограничена небольшими массивами информации, имеющими довольно простую структуру. К счастью, современное развитие информационных технологий позволяет формулировать данный вопрос в менее ультимативной форме. Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 3. Павел Сухарев Несколько слов об OLE DB Обратная запись в Microsoft Excel Настройка обратной записи в аналитическом кубе Заключение.
Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 4. Павел Сухарев Естественные ограничения сводных отчетов Методы создания сводных отчетов с расширенной функциональностью Альтернативные интерфейсы доступа к многомерным данным Предыдущие части статьи были посвящены обзору различных методов работы с многомерными данными посредством сводных таблиц Microsoft Excel.
Здесь же мы поговорим об альтернативном подходе — наборе методов КУБ(). Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 5. Павел Сухарев Несколько слов о пользовательских свойствах измерений Отображение пользовательских свойств в таблицах Microsoft Excel В части 4 данной статьи мы завершили обзор основных функций семейства КУБ().
С помощью базовых операторов КУБЭЛЕМЕНТ() и КУБЗНАЧЕНИЕ() в книге Microsoft Excel можно составить отчет по результатам работы практически любого типового MDX-запроса. На этом возможности, предоставляемые интерфейсом КУБ(), не исчерпываются. Несколько слов о пользовательских свойствах измерений Прежде чем перейти к теме статьи, кратко рассмотрим, что собой представляют свойства измерений и для чего они используются. Как известно, базовой категорией OLAP от Microsoft Microsoft является измерение (Dimension), которое состоит из набора связанных между собой атрибутов и, как правило, ассоциируется с отдельной таблицей измерения (dimension table) в базе данных. На самом деле такая терминология не совсем удачно отражает реальное положение дел и приводит к некоторой путанице в понятиях. . {} on 0. Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 6. Павел Сухарев Вспомогательные функции КУБМНОЖ() и КУБЧИСЛОЭЛМНОЖ() Что скрывается за строкой «Выражение_множества»
Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 7. Павел Сухарев В прошлых статьях цикла были рассмотрены две базовые функции семейства КУБ() — КУБЗНАЧЕНИЕ() и КУБЭЛЕМЕНТ().
Потенциала, заложенного в этих функциях, достаточно для построения в среде Microsoft Excel сводных отчетов практически произвольного формата. Более того, логика исполнения функций предполагает использование в качестве аргументов значений из обычных ячеек листа книги, что открывает перед пользователем широкие возможности по созданию отчетов, объединяющих данные из разнородных источников. В то же время указанные функции обладают рядом «врожденных» недостатков, самым существенным из которых можно считать статичность создаваемых на их базе отчетов.
Такие отчеты в корне отличаются от привычных сводных таблиц. Концепция использования функции КУБПОРЭЛЕМЕНТ() довольна проста. Допустим, перед нами стоит задача составления детализированного по месяцам отчета о продажах, совершенных за первое полугодие. [Янв], [Фев], [Мар], [Апр], [Май], [Июн] Набор 1. Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 8. Павел Сухарев Неопределенные значения в многомерной среде Важные правила обращения с наборами элементов при составлении многомерных отчетов Заключение В предыдущей части статьи мы рассмотрели применение функции КУБПОРЭЛЕМЕНТ() для вывода одномерных наборов.
Данная функция позволяет пользователям, даже не знающим языка MDX, показывать на листе Microsoft Excel большие и сложные наборы элементов из многомерного пространства. Однако на практике чаще всего встречаются ситуации, когда на одной оси сводного отчета нужно расположить сразу несколько измерений.
Кроме того, отчеты, созданные с помощью функций КУБМНОЖ() и КУБПОРЭЛЕМЕНТ(), можно сделать гораздо удобнее для пользователей, если применять в них различные стандартные элементы управления Microsoft Excel — флажки, переключатели, кнопки. Настоящая статья призвана дать краткое теоретическое обоснование всем методам, которые используются в «продвинутых» режимах работы оператора КУБПОРЭЛЕМЕНТ().
«Блеск и нищета» сводных таблиц Часть 9. Создание отчета со сложной структурой. Павел Сухарев Настоящий материал подводит итог всего цикла статей, посвященного основным функциям КУБ(): КУБЭЛЕМЕНТ(), КУБСВОЙСТВОЭЛЕМЕНТА(), КУБПОРЭЛЕМЕНТ(), КУБМНОЖ(), КУБЧИСЛОЭЛМНОЖ(). Нам останется изучить только последнего представителя этого семейства — КУБЭЛЕМЕНТКИП(), который стоит особняком и предназначен для работы с ключевыми индикаторами производительности (КИПами).
В статье рассказывается о практическом воплощении идей, которые обсуждались в предыдущих частях. В ней описывается, как построить сложный динамический отчет, используя для этого только операторы КУБ() в различных комбинациях. Под «сложной структурой» здесь понимается пользовательский отчет, удовлетворяющий двум условиям: на одной оси в нем размещаются сразу два измерения; для каждого из этих измерений имеется возможность менять состав, включенных в форму элементов. Перечисленные требования на первый взгляд не кажутся слишком сложными для реализации. Тем не менее данная задача успешно решается. Рис. 1. Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 10. Павел Сухарев Описание бюджетной модели Немного финансовой терминологии Составляем единый план счетов. Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 11. Павел Сухарев Предыдущие статьи данного цикла были посвящены возможностям операторов семейства КУБ(), позволяющих выполнять MDX-вычисления в программе MS Excel.
В отдельном материале рассказывалось об измерении Account, выступающем в роли фундамента для большинства современных финансовых приложений. В настоящей статье рассматриваются операции, которые, условно говоря, являются обратными к функциям КУБ(). Мы обсудим, каким образом функции листа Microsoft Excel запускаются на стороне OLAP-сервера. У читателей может возникнуть резонный вопрос: в чем заключается практическая ценность данного умения? Однако на практике с завидной регулярностью встречаются задачи, для решения которых недостаточно даже столь обширных возможностей. Формула 1 Сразу отметим, что среди базового набора MDX-операторов нет функции для определения NPV.
Блеск и нищета сводных таблиц. Часть 12. Павел Сухарев Системные ограничения OLAP-технологии Расширение возможностей OLAP путем создания хранимых процедур Финальные штрихи В последних статьях цикла обсуждались специальные возможности аналитического сервера Microsoft Analysis Services, предназначенные для решения различных практических задач, в первую очередь финансового характера. Настоящий материал является в некотором роде итоговым.