il linguaggio mdx – multidimensional...

Lezione 12 - C

• Il Linguaggio MDX –

MultiDimensional eXpressions

08/03/2010 1

Il Linguaggio MDX� Il linguaggio MDX (MultiDimensional eXpression) è usato per

recuperare e manipolare dati multidimensionali in SQL Server Analysis Services, quali i dati archiviati in cubi

� Come una query SQL, ogni query MDX comporta una richiesta di dati (la clausola SELECT), un'origine (la clausola FROM) e un filtro (la clausola WHERE): estrazione di parti specifiche di dati da un cubo per l'analisi.

� MDX ha una sintassi simile a SQL ma la semantica è diversa� In alcuni aspetti è molto verboso e ridondante tuttavia, è possibile

omettere nelle espressioni alcune parti significative, la cui

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� In alcuni aspetti è molto verboso e ridondante tuttavia, è possibile omettere nelle espressioni alcune parti significative, la cui interpretazione è basata su regole di default� MDX non è un linguaggio di interrogazione in senso stretto :

permette di calcolare, a partire da un cubo, un dataset che ha una struttura simile a un cubo � Tuttavia, il risultato di una interrogazione MDX non è, propriamente,

un cubo– MDX non è un linguaggio chiuso– MDX non può essere usato per la definizione di viste

Schemi Multi -Dimensionali in Analysis Services

� Dimensioni e attributi dimensionali si chiamano livelli

� I valori delle dimensioni e degli attributi dimensionali si dicono membri

dimensione STORElivelli

(ALL)

(ALL)COUNTRYSTATECITYSTORE

3

ALL............

ALLItaliaLazioRMNonSoloZ

ALLItaliaEmiliaRMONonSoloY

ALLItaliaEmiliaRRENonSoloX

ALLItaliaEmiliaRREDitutto

(ALL)COUNTRYSTATECITYSTORE

membri

� Per denotare un membro (le [ ] sono facoltative) :– [STORE].[ALL].[Italia].[EmiliaR].[RE] : percorso completo

– [STORE].[RE] : se il membro “RE” è univoco nella dimensione STORE

– [CITY].[RE] : se il livello CITY è univoco in tutte le dimensioni del cubo

Eventi e Aggregazione: Tuple� Una tupla è una ennupla di membri denotati tra parentesi ()

� Una tupla costituita da un membro per ciascuna dimensione individua un evento primario:

([data].[15/5/2004],[prodotto].[brillo], [store].[DiTutto]) In altri termini è una tupla corrispondente al pattern primario.

� Un evento secondario è individuato da una tupla corrispondente ad un pattern secondario

– ([data].[15/5/2004],[prodotto].[brillo]) corrisponde al Pattern {Data,Prodotto}

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– ([mese].[5/2004],[prodotto].[brillo], [store].[DiTutto]) corrisponde al Pattern {Mese,Prodotto,Store}

– ([mese].[5/2004],[prodotto].[brillo],[City].[RE]) corrisponde al Pattern {Mese,Prodotto,City}

� MDX usa il concetto di tupla anche per estrarne i valori delle misure.

– ([data].[15/5/2004],[prodotto].[brillo], [store].[DiTutto], Measures.[incasso])il valore della misura Incasso è riferito all’evento primario

– ([mese].[5/2004],[prodotto].[brillo], [store].[DiTutto], Measures.[incasso])il valore della misura Incasso è riferito all’evento secondario,ovvero è calcolato dopo aver aggregato su mese

Il Cubo delle Vendite

parte

negozio

BigWare10

5

� Tupla MDX per identificare l’evento primario:(data.[10-10-2001], parte.[vite], negozio.[BigWare])

� Tupla MDX per identificare l’evento primario e estrarre Incasso:(data.[10-10-2001], parte.[vite], negozio.[BigWare],Measures.[Incasso])

data10-10-2001

vite

MDX: Istruzione SELECT� L’istruzione SELECT di MDX consente di selezionare i dati da un cubo

� Una prima possibilità per selezionare la cella in figura ed elencarne la misura Incasso è tramite la seguente

parte

negozio

BigWare10

6

la seguentequery MDX:

SELECTMeasures.[Incasso]

FROM CuboVenditeWHERE (data.[10-10-2001], parte.[vite], negozio.[BigWare])

� In effetti Measures.[Incasso] deve essere Measures.[Incasso] ON AXIS(0)

data10-10-2001

vite

Struttura delle Interrogazioni MDX� Nella versione più semplice, la struttura delle interrogazioni MDX è:

SELECT specifica_asse { , specifica_asse}FROM nome_cuboWHERE specifica_slicer

� Gli assi sono le “dimensioni” del risultato ovvero, gli elementi che devono comporre l’intestazione del risultato

- Ogni asse specifica un insieme di tuple

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- Ogni asse specifica un insieme di tuple

� Lo slicer contiene le condizioni di selezione

� Il risultato di una interrogazione è una struttura multidimensionale, chiamata dataset , è organizzata mediante uno o più assi , detti, in ordine, COLUMNS, ROWS, PAGES, SECTIONS e CHAPTERS -oppure AXIS(0), AXIS(1), AXIS(2), ...

Cubi in MDX : Dataset

� Così come l’istruzione SELECT in SQL restituisce una tabella, l’istruzione SELECT in MDX restituisce un cubo (dataset )� Un’altra possibilità per selezionare la cella in figura è quella di

costruire un nuovo dataset costituito dalla sola cella

negozio

BigWare10� Il nuovo dataset ha tre dimensioni : AXIS(0), AXIS(1) e AXIS(2)� Non avendo posto nessuna

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data

parte

10-10-2001

vite

SELECT { (data.[10-10-2001]) } ON AXIS(0),{ (parte.[vite]) } ON AXIS(1),{(negozio.[BigWare]) } ON AXIS(2)

FROM CuboVendite

� Non avendo posto nessuna condizione sulle Measures in tale dataset ci saranno tutte le misure

Per Selezionare più Celle

� Si può costruire il dataset formato dalle due celle tramite la query:

data

parte

negozio

BigWare

vite

10 30

'5/4

/200

1'

’15/

4/20

01'

9

SELECT { ([data].[5/4/2001]), ([data].[15/4/2001]) } ON AXIS(0),{ ([parte].[vite]) } ON AXIS(1),{ ([negozio].[BigWare]) } ON AXIS(2)

FROM CuboVendite

� Non si può ottenere l’incasso complessivo nelle due date di Vite in BigWare:Servirebbe una condizione WHERE con OR:

([data].[5/4/2001]) OR ([data].[15/4/2001])ma questo non è consentito in MDX! � Per ottenere l’incasso complessivo occorrerà usare un membro calcolato .

MDX: Slicing� Fissando il valore per una dimensione (ad esempio, per Negozio) si

ottiene un dataset bidimensionale� Sulle altre dimensioni (esempio Data) si devono riportare tutti i valori

assunti da tale dimensione, ovvero tutti i membri della dimensione: [data].MEMBERS

nego

zio

'DiTutto'

SELECT data.MEMBERS ON AXIS(0),prodotto.MEMBERS ON AXIS(1)

10

data

'DiTutto' prodotto.MEMBERS ON AXIS(1)FROM CuboVenditeWHERE (negozio.[DiTutto])

� Il precedente dataset si può ancora considerare cometridimensionale, ma con unadimensione che assume un unico valore:

SELECT data.MEMBERS ON AXIS(0), prodotto.MEMBERS ON AXIS(1),{(negozio.[DiTutto]) } ON AXIS(2)

FROM CuboVendite

MDX: Slicing� Fissando il valore per due dimensioni si ha un dataset unidimensionale

nego

zio

'DiTutto'

SELECT prodotto.MEMBERS ON AXIS(1)

FROM CuboVenditeWHERE (negozio.[DiTutto], data.[5/4/2001] )

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� Il precedente dataset si può ancora considerare cometridimensionale, ma con duedimensioni che assumonoun unico valore:

data

'5/4

/200

1'

SELECT {(data.[5/4/2001])} ON AXIS(0),prodotto.MEMBERS ON AXIS(1),{(negozio.[DiTutto]) } ON AXIS(2)

FROM CuboVendite

Aggregazione

mese

tipo

città

12data

parte

negozio

tipo

mese

ΣΣΣΣ

ΣΣΣΣ

MDX: Aggregazione

([data].[mese].[Marzo], [parte].[tipo].[Frutta], [negozio].[citta].[RE])

Tupla MDX per identificare l’evento secondario

tipo42

mese

città

MarzoFrutta

RE

13

SELECTMeasures.[Incasso]

FROM CuboVenditeWHERE ([data].[mese].[Marzo], [parte].[tipo].[Frutta], negozio.[citta].[RE])

� Query MDX per selezionare la misura Incasso:

� Il valore restituito è calcolato sulla base degli operatori di aggregazione

MDX: Aggregazione

tipo42

mese

città

MarzoFrutta

RE

14

SELECT { ([data].[mese].[Marzo])} ON AXIS(0),{ ([parte].[tipo].[Frutta]) } ON AXIS(1),{ ([negozio].[citta].[RE]) } ON AXIS(2)

FROM CuboVendite

� Anche nel caso dell’aggregazione, è possibile selezionare la macro-cella costruendo un nuovo dataset costituito dalla sola cella :

� Il valore associato alla macro-cella è calcolato sulla base degli operatori di aggregazione

MDX: Aggregazione

tipo42 58

mese

città

MarzoFrutta

RE

Aprile

� Si può costruire il dataset formato dalle due macro-celle tramite la query:

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SELECT { ([data].[mese].[Marzo]), [data].[mese].[Aprile]} ON AXIS(0),{ ([parte].[tipo].[Frutta]) } ON AXIS(1),{ ([negozio].[citta].[RE]) } ON AXIS(2)

FROM CuboVendite

� Si può costruire il dataset formato dalle due macro-celle tramite la query:

� Come nel caso di singole celle, non è possibile ottenere l’incasso complessivodei due mesi: occorrerà anche in questo caso definire (nella query MDX) un membro calcolato.

MDX: Aggregazione� Come ottenere tutte le macro-celle dell’aggregazione ?

� Sul secondo asse devo riportare tutti i valori assunti da tipo , ovvero tutti i membri del livello tipo :

[parte].[tipo].MEMBERS

tipo

mese

città

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SELECT [data].[mese].MEMBERS ON AXIS(0),[parte].[tipo].MEMBERS ON AXIS(1),[negozio].[citta].MEMBERS ON AXIS(2)

FROM CuboVendite

� Si noti che la funzione MEMBERS costruisce un insieme quindi è inutile usare le { … } nella costruzione degli assi

MDX: Aggregazione e Slicing� Dataset bidimensionale, ottenuto fissando il valore ad una dimensione:

SELECT [data].[mese].MEMBERS ON AXIS(0),[negozio].[citta].MEMBERS ON AXIS(1)

FROM CuboVenditeWHERE ([parte].[tipo].[Bevanda])mese

città

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� Dataset tridimensionale, in cui una dimensione assume un solo valore:

tipo

mese

città

Bevanda

SELECT [data].[mese].MEMBERS ON AXIS(0),{ ([parte].[tipo].[Bevanda]) } ON AXIS(1),[negozio].[citta].MEMBERS ON AXIS(2)

FROM CuboVendite

MDX non è un Linguaggio Chiuso

� Non si può creare una vista ed interrogarla!

tipo

cittàcittà

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mese

CREATE VIEW PROVA(mese,tipoparte,cittaneg)

AS SELECT data.[mese].MEMBERS ON AXIS(0),parte.[tipo].MEMBERS ON AXIS(1),negozio.[citta].MEMBERS ON AXIS(2)FROM CuboVendite

mese

SELECT mese.MEMBERS ON AXIS(0),cittaneg.MEMBERS ON AXIS(1)FROM PROVAWHERE (tipoparte.[Bevanda])

Dove e Come utilizzare MDX?� Dove e come utilizziamo SQL?

– Esecuzione interattiva di interrogazioni (es SQL Query Analyzer)

– Interrogazioni incorporate in un’applicazione client: Import/export dati in DTS applicazioni che accedono tramite ODBC

– embedded SQL

� Il linguaggio MDX è usato (ad oggi) solo in contesti specifici

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� Il linguaggio MDX è usato (ad oggi) solo in contesti specifici– MDX Sample Application: applicazione per l’esecuzione interattiva di

interrogazioni MDX con risultati bidimensionali– Interrogazioni MDX incorporate in un’applicazione client:

“Office OLAP Components”, quali “Pivot Table Service” “Excel Pivot Table”

MDX Sample Application - MDX SA� Si consideri il seguente cubo e la seguete query MDX:

SELECT { (data.[5/4/2001]), (data.[15/4/2001]) } ON AXIS(0),{ (parte.[vite]) } ON AXIS(1),{(negozio.[BigWare]) } ON AXIS(2)FROM CuboVendite

data

parte

negozio

BigWare

vite

1030

'5/4

/200

1'

’15/

4/20

01'

20

FROM CuboVenditedata vite

'5/4

/200

1'

’15/

4/20

01'

� Come visualizzarlo in modo bidimensionale con MDX SA?SELECT

{(negozio.[BigWare]) } ON COLUMNS,{ (parte.[vite],data.[5/4/2001]), (parte.[vite],data.[15/4/2001]) } ON ROWS

FROM CuboVendite

BIGWARE 5/4/2001 10 VITE 15/4/2001 30

Cubo Sales (database FoodMart)� dimensione Time; livelli Year, Quarter, Month� dimensione Product ; livelli (All), Product Family, Product Department,

Product Category , Product Subcategory, Brand Name, Product Name� dimensione Store ; livelli (All), Store Country, Store State, Store City, Store

Name� dimensione Customers ; livelli (All), Country, State Province, City, Name� dimensione Education Level ; livelli (All), Education Level � dimensione Gender ; livelli (All), Gender

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� dimensione Marital Status ; livelli (All), Marital Status� dimensione Yearly Income ; livelli (All), Yearly Income� dimensione Promotion Media ; livelli (All), Media Type � dimensione Promotions ; livelli (All), Promotion Name

� misure (Measures ); membri Unit Sales, Store Cost, Store Sales, Sales Count, Store Sales Net

Esempio di interrogazione MDX� Totale delle unità di vendita vendute raggruppate per anno

SELECT

{([Measures].[Unit Sales])} ON COLUMNS,

{([Time].[Year].MEMBERS)} ON ROWS

FROM [Sales]

� Esecuzione dell’interrogazione in MDX SA

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Operatore puntoL’operatore punto . è usato

� per accedere a un livello di una dimensione : [Time].[Year]

� per accedere a un membro di una dimensione : [Time].[1997]

� per eseguire una operazione:[Time].[Year].MEMBERS è una espressione che restituisce l’insieme

dei membri del livello [Time].[Year]

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dei membri del livello [Time].[Year]

� Esempio : calcolare il totale di ogni misura raggruppato per annoSELECT

{([Measures].MEMBERS)} ON COLUMNS,


FROM [Sales]

Tuple e dimensionalità� Una tupla può includere sia membri di più dimensioni

([Time].[1997],[Store].[Canada])

sia più membri di una stessa dimensione. ([Time].[1997], [Time].[1997].[Q1])

� Il termine dimensionalità viene utilizzato per indicare le dimensioni descritte dai membri di una tupla.

– Le seguenti due tuple hanno la stessa dimensionalità

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– Le seguenti due tuple hanno la stessa dimensionalità1. ([Time].[1997],[Store].[Canada])

2. ([Time].[1997],[Store].[USA])

– Le seguenti due tuple non hanno la stessa dimensionalità1. ([Time].[1997],[Store].[Canada])

2. ([Store].[USA],[Time].[1997])

Set di tupleUn set è un insieme ordinato di zero, una o più tuple.

� I set si denotano tramite parentesi graffe { … } :{([Time].[1997],[Store].[Canada]),([Time].[1997], [ Store].[USA])}

� Il set può essere calcolato: {([Time].[Year].MEMBERS)}

In tal caso non è necessario introdurre le { … }

Set e dimensionalità

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Set e dimensionalità� Le tuple all'interno di un set devono avere la stessa dimensionalità:

{([Time].[1997]),([Time].[1997].[Q1])}

{([Time].[1997],[Store].[Canada])([Time].[1997],[St ore].[USA])}

� Le seguenti espressioni non sono corrette:{([Time].[1997]), [Store].[Canada])}

{([Time].[1997],[Store].[Canada])([Store].[USA],[Ti me].[1997])}

Specifica degli assiLa specifica di un asse è una espressione che descrive un set di tuple

� Esempio: Calcolare i totali delle vendite (di ogni misura) nel 1997SELECT

{([Measures].MEMBERS)} ON COLUMNS,{([Time].[1997])} ON ROWS

FROM [Sales]

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� Esempio: Calcolare i totali delle vendite (di ogni misura) nel 1997 e nel primo trimestre 1997

SELECT{([Measures].MEMBERS)} ON COLUMNS,{([Time].[1997]), ([Time].[1997].[Q1])} ON ROWS

FROM [Sales]

Specifica degli assi� L'ordine delle tuple in un set ha effetto sull'ordine di nidificazione in

una dimensione dell'asse.

� Esempio: Calcolare i totali delle vendite (di ogni misura) nel 1997 e nel 1998 per il Canada e gli Stati Uniti:

SELECT{([Measures].MEMBERS)} ON COLUMNS,{([Time].[1997], [Store].[Canada]),

([Time].[1997], [Store].[USA]),([Time].[1998], [Store].[Canada]),([Time].[1998], [Store].[USA])} ON ROWS

FROM [Sales]

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� Scambiando l’ordine si ottiene

CROSSJOINL’operatore di CROSSJOIN consente la specifica di un asse come

prodotto cartesiano di due (o più ... ) insiemi� Esempio, se si vogliono raggruppare dei dati su un asse per anno e

nazione, per tutti gli anni e per il Canada e gli USASELECT

{([Measures].MEMBERS)} ON COLUMNS,

CROSSJOIN({[Time].[Year].MEMBERS},

{[Store].[Canada], [Store].[USA]})ON ROWS

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{[Store].[Canada], [Store].[USA]})ON ROWS

FROM [Sales]

NONEMPTYCROSSJOIN� L’operatore di NONEMPTYCROSSJOIN equivale al CROSSJOIN

ma visualizza soltanto le righe contenenti celle non vuote � Il CROSSJOIN con più di due insiemi non può essere eseguito in

MDX Sample Application (la loro visualizzazione risulterebbe problematica ...): si deve usare NONEMPTYCROSSJOIN� Ad esempio, se si vogliono raggruppare dei dati su un asse per

anno, nazione e sesso, per tutti gli anni e per il Canada e gli USASELECT {([Measures].MEMBERS)} ON COLUMNS,

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SELECT {([Measures].MEMBERS)} ON COLUMNS,

NONEMPTYCROSSJOIN({[Time].[Year].MEMBERS},

{[Store].[Canada],[Store].[USA]},

[Gender].Members)ON ROWS FROM [Sales]

MDX: PRINCIPALI OPERATORI

� x.MEMBERS : insieme dei membri della dimensione o livello x

� m.CHILDREN : insieme dei figli del membro m– Esempio: Calcolare i totali di ogni misura per ogni stato degli USA

SELECT{([Measures].MEMBERS)} ON COLUMNS,{([Store].[USA].CHILDREN)} ON ROWS

FROM [Sales]

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� DESCENDANTS(m,l) : insieme dei discendenti del membro m al livello l

– Esempio: Calcolare i totali di ogni misura per ogni città degli USASELECT

{([Measures].MEMBERS)} ON COLUMNS,DESCENDANTS([Store].[USA], [Store City]) ON ROWS

FROM [Sales]

MDX: la clausola di selezione WHERE� La clausola WHERE specifica condizioni di selezione dell’interrogazione � la condizione di selezione assume solitamente la forma di una congiunzione di

uguaglianze, espresse tramite una tupla

� Esempio: calcolare il totale delle unità vendute per anno, limitatamente alle vendite negli USA

SELECT


[Time].[Year].MEMBERS ON ROWS

31


FROM [Sales]

WHERE ([Store].[Store Country].[USA])

� Esempio: calcolare il totale delle unità vendute per anno, limitatamente alle vendite effettuate negli USA dagli uomini

SELECT



FROM [Sales]

WHERE ([Store].[Store Country].[USA], [Gender].[M])

MDX: la clausola di selezione WHERE� Una condizione di selezione nel WHERE non può essere relativa a una

dimensione usata nella specifica di un asse� Esempio: calcolo unità vendute per trimestre, limitatamente al 1997

– la seguente interrogazione non è correttaSELECT


{([Time].[Quarter].MEMBERS)} ON ROWS

FROM [Sales]

WHERE ( [Time].[Year].[1997])

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WHERE ( [Time].[Year].[1997])

– per esprimere i trimestri del 1997 occorre usare DESCENDANTSELECT


DESCENDANTS ([Time].[1997], [Quarter]) ON ROWS

FROM [Sales]

MDX: la clausola di selezione WHERE� Una condizione di selezione non può vincolare una stessa

dimensione a più membri

� Ad esempio, la seguente interrogazione non è correttaSELECT



FROM [Sales]

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FROM [Sales]

WHERE ([Store].[Store Country].[USA],

[Store].[Store Country].[Canada])

� per considerare le vendite complessive degli USA e del Canada bisogna usare i membri calcolati (vedi più avanti)

INTERPRETAZIONI DI DEFAULT: misure� le misure sono membri di Measures : la prima è [Unit Sales]

SELECT{([Store].[USA].CHILDREN)} ON COLUMNS,{([Time].[Year].MEMBERS)} ON ROWSFROM [Sales]

� questa interrogazione è equivalente alla seguenteSELECT

{([Store].[USA].CHILDREN)} ON COLUMNS,


FROM [Sales]

WHERE ([Measures].[Unit Sales])

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� In questa interrogazione l’aggregazione viene calcolata– rispetto alla misura specificata nella condizione di selezione– usando la funzione di aggregazione associata per default (nella definizione

del cubo) alla misura selezionata

Membri calcolati� In una interrogazione MDX si possono definire nuovi membri calcolati con lo stesso

significato e semantica dei membri calcolati in Analysis Services

– essi sono utili per definire nuove misure che servono solo all’interno della specifica interrogazione

� sintassi delle interrogazioni con la definizione di membri calcolatiWITH MEMBER specifica_membro{MEMBER specifica_membro}SELECT ....

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� Esempio calcolare il profitto per anno per categoria di prodottoWITH MEMBER [Measures].[Store Profit] AS

'[Measures].[Store Sales] -

[Measures].[Store Cost]'

SELECT

{([Time].[Year].MEMBERS)} ON COLUMNS,

{([Product].[Product Category].MEMBERS)} ON ROWS

FROM [Sales]

WHERE ([Measures].[Store Profit])

Membri calcolati :esempi� Calcolare il profitto per categoria di prodotto, per l’anno 1997

WITH MEMBER [Measures].[Store Profit] AS'[Measures].[Store Sales] -

[Measures].[Store Cost]'SELECT

{([Measures].[Store Profit])} ON COLUMNS,{([Product].[Product Category].MEMBERS)} ON ROWS

FROM [Sales]WHERE ([Time].[Year].[1997])

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WITH MEMBER [Measures].[Store Profit] AS'([Time].[Year].[1997], [Measures].[Store Sales]) -

([Time].[Year].[1997], [Measures].[Store Cost])'SELECT

{([Measures].[Store Profit])} ON COLUMNS,{([Product].[Product Category].MEMBERS)} ON ROWS

FROM [Sales]

Membri calcolati : esempi� I membri calcolati possono essere usati come i membri “ordinari”

WITH MEMBER [Measures].[Store Profit] AS'[Measures].[Store Sales] - [Measures].[Store Cost]'

MEMBER [Measures].[Store Percent Profit] AS'[Measures].[Store Profit] / [Measures].[Store Cost ]'

SELECT{([Measures].[Store Profit]),([Measures].[Store Percent Profit])} ON COLUMNS,{([Product].[Product Category].MEMBERS)} ON ROWSFROM [Sales]WHERE ([Time].[Year].[1997])

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WHERE ([Time].[Year].[1997])

Membri calcolati sulle dimensioni� In Analysis Service è possibile definire un membro calcolato sulla base dei

valori delle misure in corrispondenza di due o più membri delle dimensioni� Inoltre si può scegliere a quale dimensione appartiene il nuovo membro

calcolato, cioè non deve essere necessariamente un membro di Measures

– Esempio: differenza dei valori assunti dalle misure in corrispondenza dei membri [Time].[1998] e [Time].[1997] : si definisce il membro calcolato

[Time].[1998] - [Time].[1997]come appartenente alla dimensione [Time]

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Membri calcolati sulle dimensioni in MDX� Si può definire un membro calcolato sulle dimensioni anche in una query MDX

– Ad esempio, si può definire in MDX lo stesso membro calcolato precedente come membro nella dimensione Time per indicare “la differenza tra il 1998 e il 1997”

– WITH MEMBER [Time].[1998 - 1997] AS

'[Time].[1998] - [Time].[1997]'

SELECT

{([Time].[1997]), ([Time].[1998]),

([Time].[1998 - 1997])} ON COLUMNS,

39

([Time].[1998 - 1997])} ON COLUMNS,

{([Product].[Product Family].MEMBERS)} ON ROWS

FROM [Sales]


Membri calcolati : un esempio più complessoWITH

MEMBER [Measures].[Store Profit] AS

'[Measures].[Store Sales] - [Measures].[Store Cost]'

MEMBER [Time].[1998 - 1997] AS '[Time].[1998] - [Time ].[1997]'

SELECT

{([Measures].[Store Sales]), ([Measures].[Store Cos t]),

([Measures].[Store Profit])} ON COLUMNS,

{([Time].[1997]), ([Time].[1998]), ([Time].[1998 - 1 997])} ON ROWS

40

ROWS

FROM [Sales]

Ordine di valutazione

� Esempio: Rapporto del profitto tra i primi due trimestri del 1997– calcolare prima i profitti dei due trimestri e poi il loro rapporto

WITH

MEMBER [Measures].[Store Profit] AS

'[Measures].[Store Sales] - [Measures].[Store Cost]'

MEMBER [Time].[1997].[Q1 / Q2] AS '[Time].[1997].Q1 / [Time].[1997].Q2'

SELECT

{([Measures].[Store Sales]), ([Measures].[Store Cost]),


� In presenza di più membri calcolati occorre considerare l’ordine di valutazione

41


{([Time].[1997].Q1), ([Time].[1997].Q2), ([Time].[1997].[Q1 / Q2])} ON ROWS

FROM [Sales]

Questa interrogazione non è corretta in quanto restituisce:

Nota : le cifre decimali sono indicate in alcuni casi con la ‘,’ in altri con il ‘.’ Dipende dal sistema installato

Ordine di valutazione: SOLVE_ORDER

WITHMEMBER [Measures].[Store Profit] AS'[Measures].[Store Sales] - [Measures].[Store Cost]' ,SOLVE_ORDER = 0MEMBER [Time].[1997].[Q1 / Q2] AS '[Time].[1997].Q1 / [Time].[1997].Q2',

Per calcolare prima i profitti dei due trimestri e poi il loro rapporto occorre stabilire esplicitamente l’ordine di valutazione tramite la clausola SOLVE_ORDER:

il membro con SOLVE_ORDER più basso verrà calcolato per prima

42

MEMBER [Time].[1997].[Q1 / Q2] AS '[Time].[1997].Q1 / [Time].[1997].Q2',SOLVE_ORDER = 1SELECT … come prima

In assenza di SOLVE_ORDER si seguono ordini di valutazione prestabilitiNella definizione dei cubi: è sempre opportuno indicarlo esplicitamente.

Ordine di valutazione : membri addittivi

� Esempio: Differenza del profitto tra i primi due trimestri del 1997

WITH MEMBER [Measures].[Store Profit] AS

'[Measures].[Store Sales] - [Measures].[Store Cost]’,

SOLVE_ORDER = 0

MEMBER [Time].[1997].[Q1 – Q2] AS '[Time].[1997].Q1 - [Time].[1997].Q2’,

SOLVE_ORDER = 1

SELECT

{([Measures].[Store Sales]), ([Measures].[Store Cost]),


L’ordine di valutazione è irrilevante per membri addittivi

43


{([Time].[1997].Q1), ([Time].[1997].Q2),([Time].[1997].[Q1 – Q2])} ON ROWS

FROM [Sales]

Lo stesso risultato si ottiene invertendo l’ordine di valutazione!

Funzioni Numeriche

� Esempio: per ogni trimestre del 1997, totale delle vendite per gli stati OR e WAWITH

MEMBER [Store].[OR + WA] AS

'SUM({[Store].[USA].[OR],[Store].[USA].[WA]},

[Measures].[Store Sales])'

SELECT

Sono funzioni (SUM,MAX,MIN, ..) applicate solitamente alle misure

SUM(«Set», «Expression»)Calcola la somma di «Expression» su «Set»

44

SELECT

{([Store].[USA].[OR]), ([Store].[USA].[WA]),

([Store].[OR + WA])} ON COLUMNS,

{([Time].[1997].CHILDREN)} ON ROWS

FROM [Sales]

WHERE ([Measures].[Store Sales])

Funzioni Numeriche

SELECT {([Measures].[Store Sales]) } ON COLUMNS,

{([Store].[USA].CHILDREN)} ON ROWS

FROM [Sales]

L’insieme considerato nel calcolo delle funzioni numeriche è implicitamente vincolato alle altre dimensioni usate nella interrogazione

WITH MEMBER [Measures].[Max1] AS

'MAX({[Store].[USA].CHILDREN},[Measures].[Store Sal es])'

SELECT {([Measures].[Max1] ) } ON COLUMNS

FROM [Sales]

45

FROM [Sales]

WITH MEMBER [Measures].[Max1] AS'MAX({[Store].[USA].CHILDREN},[Measures].[Store Sal es])'SELECT [Time].[1997].CHILDREN ON COLUMNS,[Store].[USA].CHILDREN ON ROWSFROM [Sales]WHERE [Measures].[Max1]

Se però aggiungo anche l’asse [Time].[1997].CHILDREN il massimo è riferito ai trimestri :

Funzioni Numeriche : esempio

WITH MEMBER [Measures].[Max STATE OF USA Store Sale s] AS'MAX({[Store].[USA].CHILDREN},[Measures].[Store Sal es])'SELECTCROSSJOIN({([Time].[1997].CHILDREN)},{([Measures].[Store Sales]),([Measures].[Max STATE OF USA Store Sales]) })

Esempio: per ogni trimestre del 1997, e per ogni stato degli USAvendite e massimo delle vendite per gli stati degli USA

46

([Measures].[Max STATE OF USA Store Sales]) })ON COLUMNS,{([Store].[USA].CHILDREN)} ON ROWSFROM [Sales]

Funzioni Numeriche : esempio

WITH

MEMBER [Measures].[Max STATE OF USA Store Sales] AS 'MAX({[Store].[USA].CHILDREN},[Measures].[Store Sales])'

MEMBER [Measures].[Difference] AS

'[Measures].[Max STATE OF USA Store Sales] - [Measures].[Store Sales]’

SELECT

Un membro calcolato può essere usato nella definizione di un altro membro calcolato

Esempio: per ogni trimestre del 1997, e per ogni stato degli USAvendite, massimo delle vendite e differenza per gli stati degli USA

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SELECT

CROSSJOIN(

{([Time].[1997].CHILDREN)},

{([Measures].[Store Sales]), ([Measures].[Max STATE OF USA Store Sales]), ([Measures].[Difference])}) ON COLUMNS

{([Store].[USA].CHILDREN)} ON ROWS

FROM [Sales]

Misure Migliori e peggiori : TopCount

SELECT TOPCOUNT ( [Product].[Product Name].MEMBERS,5, ( [Measures].[Unit Sales],[TIME].[1997])) ON COLUMNS

FROM SALES

TopCount(«Set», «Count», «Numeric Expression»)ordina un set in base al valore di «Numeric Expression» e restituisce i primi «Count» membri, dove «Count» è un'espressione numerica.

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SELECT { ([TIME].[1997].CHILDREN)} ON COLUMNS,

TOPCOUNT ( [Product].[Product Name].MEMBERS,5,( [Measures].[Unit Sales],[TIME].[1997])) ON ROWS FR OM SALES

Le vendite ([Measures].[Unit Sales]) per i trimestri del 1997 dei 5 prodotti più venduti nel 1997 (cioè rispetto a [Measures].[Unit Sales])

Misure Migliori e peggiori : TopSum

SELECT TOPSUM ( [Product].[Product Name].MEMBERS,1000,

[Measures].[Unit Sales]) ON COLUMNSFROM SALES

TopSum(«Set», «Value», «Num. Expr»)ordina «Set» su «Num. Expr» e estrae i primi n (il più piccolo numero possibile) elementi tali che la loro somma è almeno «Value».

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WITH MEMBER [MEASURES].[NULLO] AS ' NULL '

SELECT

TOPSUM ( [Product].[Product Name].MEMBERS, 1000,[Measures].[Unit Sales] ) ON COLUMNS

FROM SALES

WHERE [MEASURES].[NULLO]

Celle vuote� Le celle vuote sono presenti nelle istruzioni MDX quando i dati relativi

all'intersezione di due o più dimensioni non esistono.� La funzione IsEmpty(<expression>) restituisce TRUE se

<expression> è una cella vuota. In caso contrario, restituisce FALSE. � NON EMPTY : per non visualizzare le celle vuote � Quando il valore di cella vuota è un operando per uno degli operatori

numerici (+, -, *, /), ha la stessa funzione del valore zero.

Esempi

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SELECT {([Store].[USA].CHILDREN)} ON COLUMNS,NON EMPTY {([Time].[Year].MEMBERS)} ON ROWSFROM [Sales]

SELECT {([Store].[USA].CHILDREN)} ON COLUMNS,{([Time].[Year].MEMBERS)} ON ROWSFROM [Sales]

WITH MEMBER [Time].[1997 - 1998] AS '[Time].[1998] - [Time].[1997]' SELECT {([Store].[USA].CHILDREN)} ON COLUMNS,NON EMPTY {([Time].[1997 - 1998])} ON ROWSFROM [Sales]

Operazioni sui membri

� Alcune operatori consentono di accedere al membro “corrente” di una dimensione e ai membri vicini di un dato membro� x.CURRENTMEMBER

– calcola il membro corrente della dimensione o livello x

� m.PREVMEMBER e m.NEXTMEMBER– calcola il membro che precede (segue) il membro m nell’ambito dello

stesso livello di m– Per il primo membro PREVMEMBER restituisce una cella vuota

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– Per il primo membro PREVMEMBER restituisce una cella vuota– Per l’ultimo membro NEXTMEMBER restituisce una cella vuota

WITH MEMBER [Measures].[VENDITE TRIMESTRE PRECEDENT E] AS'([Measures].[Store Sales], [Time].PREVMEMBER)'SELECT{ [Measures].[VENDITE TRIMESTRE PRECEDENTE]} ON COL UMNS,{([Time].[1997].CHILDREN)} ON ROWSFROM [Sales]

Esempio

Operazioni sui membri: esempioEsempio: calcolare, per ogni trimestre del 1997, gli incassi complessivi e la

differenza rispetto al trimestre precedente

WITH MEMBER [Measures].[Sales Difference] AS'([Measures].[Store Sales], [Time].CURRENTMEMBER) -([Measures].[Store Sales], [Time].PREVMEMBER)'SELECT{([Measures].[Store Sales]),([Measures].[Sales Difference])} ON COLUMNS,{([Time].[1997].CHILDREN)} ON ROWSFROM [Sales]

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FROM [Sales]

Si noti che il valore negativo viene indicato in modo particolare: dipende dal tipo di dato

Nota: il membro calcolato si può anche definire comeWITH MEMBER [Measures].[Sales Difference] AS

'[Measures].[Store Sales] - ([Measures].[Store Sales ], [Time].PREVMEMBER)'

Serie temporali

DATA VENDITE DATA VENDITE CUMULATE 1/1/2004 90 1/1/2004 90 3/1/2004 100 3/1/2004 190 4/2/2004 140 4/2/2004 330 5/2/2004 100

5/2/2004 430

� Calcolo di valori cumulativi rispetto al tempoEsempio: calcolare le vendite cumulative rispetto alla data

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Per calcolare le vendite cumulate ad una certa data X (es. 4/2/2004) serve una funzione che restituisca il set di tutte le date dell’anno precedenti o uguali a tale data; tale funzione si chiama YTD:

YTD(X)

Le vendite cumulate alla data X si ottengono semplicemente con

SUM(YTD(X),[Measures].[Store Sales])

La funzione YTD è una caso particolare della funzione PeriodsToDate

Serie temporali : Funzione PeriodsToDate� PeriodsToDate ([«Level»[, «Member»]])

– Nell'ambito di «Level» questa funzione restituisce il set di membri nel livello di «Member», a partire dal primo membro fino a «Member».

– È quasi sempre usata per la dimensione Data, per la quale il risultato è molto intuitivo:

PeriodsToDate([Data].[Anno], [Data].[Totale Data].[2000].[Quarter 4].[dicembre]. [15])

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PeriodsToDate([Data].[Mese], [Data].[Totale Data].[2000].[Quarter 4].[dicembre]. [15])

Nota: L’esempio è riferito al cubo dei biglietti

Serie temporali : Funzione PeriodsToDate� PeriodsToDate ([«Level»[, «Member»]])

– Sia L_Member il livello di Member ; – Siano Member_1, Member_2, …., Member_N i membri di L_Member; si suppone che essi costituiscano una

sequenza, ovvero che siano ordinati, quindi si può stabilire che Member_i precede Member_j– Sia M_Level il membro a livello Level padre (ancestor) del membro Member– La funzione restituisce tutti i discendenti di M_Level a livello L_Member che precedono o sono uguali a Member – Se i membri di L_Member non sono ordinati, la funzione restituisce tutti i discendenti di M_Level a livello

L_Member

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STORE CITY STATE COUNTRY (ALL)

Ditutto RE EmiliaR Italia ALL

NonSoloX RE EmiliaR Italia ALL

NonSoloY MO EmiliaR Italia ALL

NonSoloZ RM Lazio Italia ALL

... ... ... ... ALL

PeriodsToDate ([COUNTRY],[RE] ) = { MO,RE,RM}

PeriodsToDate ([STATE],[RE] ) = { MO,RE }

Serie temporali : Funzione PeriodsToDate

� PeriodsToDate ([«Level»[, «Member»]])– Se non si specifica un livello o un membro, il valore di «Member» sarà Time.CurrentMember e

«Level» sarà il livello padre di Time.CurrentMember .

WITH MEMBER [Measures].[INCASSOTOTALEDAINIZIOMESE] AS

'SUM(PeriodsToDate([Data].[Mese]),[Measures].[Incas so])'MEMBER [Measures].[INCASSOTOTALEDAINIZIOANNO] AS

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[Measures].[INCASSOTOTALEDAINIZIOANNO] AS 'SUM(PeriodsToDate([Data].[Anno]),[Measures].[Incas so])'

SELECT {[Measures].[Incasso],[Measures].[INCASSOTOTALEDAINIZIOMESE], [Measures].[INCASSOTOTALEDAINIZIOANNO] } ON COLUMNS ,[Data].[Totale Data].[2000].[Quarter 4].[novembre]. CHILDREN ON ROWS

FROM BIGLIETTI

Nota: L’esempio è riferito al cubo dei biglietti

Serie temporali : Funzione YTD

� PeriodsToDate ([«Level»[, «Member»]])– Se si specifica solo il livello, «Member» sarà dimension.CurrentMember ,

dove dimension è la dimensione di «Level».

� Ytd («Member») corrisponde a PeriodsToDate(Year, «Member»).

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YTD([Data].[Totale Data].[2000].[Quarter 4].[dicemb re].[15])

� Ytd () corrisponde a PeriodsToDate(Year) e quindi il valore di «Member» è sarà Time.CurrentMember

Serie Temporali: Funzione YTD - esempi

WITH MEMBER [Measures].[ACCUMULATED SALES] AS 'SUM(YTD(),[Measures].[Store Sales])'

SELECT {[Measures].[Store Sales], [Measures].[ACCUM ULATED SALES] } ON COLUMNS,

{ [TIME].[1997].CHILDREN} ON ROWSFROM SALES

Esempio: vendite del 1997 per trimestre e vendite cumulate rispetto all’anno

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WITH MEMBER [MEASURES].[VENDITE ACCUMULATE]

AS 'SUM(YTD(),[MEASURES].[STORE SALES])'

SELECT

{[MEASURES].[STORE SALES],

[MEASURES].[VENDITE ACCUMULATE] } ON COLUMNS,

{DESCENDANTS([TIME].[1997],[TIME].[MONTH])}

ON ROWS FROM SALES

Esempio: vendite del 1997 per mese e vendite cumulate rispetto all’anno

Serie Temporali: Funzione YTD - esempiEsempio: vendite del 1997 per mese e vendite cumulate

rispetto al trimestre e rispetto all’annoWITH MEMBER

[MEASURES].[VENDITE ACCUMULATE PER ANNO]

AS 'SUM(PERIODSTODATE (YEAR), [MEASURES].[STORE SALES])'

MEMBER [MEASURES].[VENDITE ACCUMULATE PER TRIMESTRE]

AS 'SUM(PERIODSTODATE (QUARTER), [MEASURES].[STORE SALES])'

SELECT

{[MEASURES].[STORE SALES], [MEASURES].[VENDITE ACCUMULATE PER TRIMESTRE],

[MEASURES]. [VENDITE ACCUMULATE PER ANNO] } ON COLUMNS,

{DESCENDANTS([TIME].[1997],[TIME].[MONTH])} ON ROWS

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{DESCENDANTS([TIME].[1997],[TIME].[MONTH])} ON ROWS

FROM SALES

il linguaggio mdx – multidimensional...

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