6.5 Workshop: Operationen auf dem Cube Multidimensional Expressions (MDX)

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Eugen Adenauer
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1 6.5 Workshop: Operationen auf dem Cube Multidimensional Expressions (MDX) Was ist MDX? Microsoft Terminologie im OLAP Bereich MDX Basiskonstrukte MDX weiterführende Konstrukte Fazit MDX.- 1 Was ist MDX? Ist SQL für OLAP genügend? Nicht bequem genug, unterstützt nicht die multidimensionale Sicht. MDX abgrenzen von Drill-Down und Roll-Up MDX ist kurz für Multidimensional Expressions, DDL und DML für multidimensionale Daten ( Definieren, Ändern und Abfragen ), MDX Microsoft-Entwicklung, Standard im OLAP Bereich? Ziel von MS,... OLAP Systeme mit integrierter OLE DB for OLAP Schnittstelle sind in der Lage, MDX zu verarbeiten. Hersteller, die bereits heute diesem Konzept folgen: BAAN, Business Objects, Cognos, MIS AG, SAS Institute,... ( MDX.- 2

2 MDX Queryinterface und API Query-Interface, mit dem im folgenden (und teilweise auch in der Übung) gearbeitet wird, illustriert nur das Querying. Query-Interface illustriert nicht den Zugriff über die Programmierschnittstelle, das Definieren von Hilfsstrukturen und das Wiederverwenden von Definitionen. MDX.- 3 Konzepte - Microsoft Terminologie Cubes Grundkonzept in OLAP multidimensionale Strukturen [maximal 64 Dimensionen] Dimensions Beschreibung in hierarchischer Form private oder shared ( shared Dimension wurde für mehrere Cubes definiert) Measures ist eine spezielle Dimension Werte für die Analyse, flache Hierarchie illustrieren im Cube Browser zeigen, dass Measures eine Dim., Vertauschen von Zeilen und Spalten Members Knoten der Hierarchie einer Dimension, Bild hierzu vorgegeben vs. calculated MDX.- 4

3 Hierarchien in einer Dimension - Erläuterung Typebene: Instanzenebene: Store Store Country Store State Store City Canada USA... CA WA Mexico Store Name MDX.- 5 Foodmart Sales Cube Dimensionen Measures MDX.- 6

4 Beispiele, die Aufbau von MDX-Queries illustrieren Query, die Ausschnitt des Data Cubes mit _herkömmlichen_ Dimensionen definiert: SELECT {[Store Type].[Store Type].MEMBERS} ON COLUMNS, {[Store].[Store State].MEMBERS} ON ROWS WHERE (Measures.[Sales Average]) Erläuterungen zum Aufbau der Ausdrücke in der SELECT-Klausel (vor ON COLUMNS bzw. ON ROWS ): Dimensionsname, gefolgt von Hierarchiebezeichnungen auf der Typebene (von oben nach unten), Hierarchiebezeichnungen auf der Typebene können ausgelassen werden (wenn Eindeutigkeit), Wiederholung des Dimensionsnamen, wenn keine richtige Hierarchie, Mengenklammern können hier weggelassen werden; werden gebraucht, wenn Ausschnitt in einer Dimension durch mehrere Ausdrücke definiert ist, eckige Klammern werden nur gebraucht, wenn Dimensionsname oder Hierarchiebezeichnung Leerzeichen enthält. MDX.- 7 Beispiele (Fortsetzung) Beispiel-Query von eben: SELECT {[Store Type].[Store Type].MEMBERS} ON COLUMNS, {[Store].[Store State].MEMBERS} ON ROWS WHERE (Measures.[Sales Average]) Erläuterungen: Query, die Ausschnitt des Data Cubes mit _herkömmlichen_ Dimensionen definiert (s.b. Abbildung links auf folgender Folie), Auswahl des Measures erfolgt durch die WHERE-Klausel, mehrere Measures sind nicht zulässig, d.h. MDX-Interpreter generiert keine integrierte Tabelle, illustrieren Einschränkungen der Dimensionen sind möglich (Definitionsmöglichkeiten hierzu, die im folgenden vorgestellt werden, sind sehr mächtig), WHERE-Klausel kann weggelassen werden -> Default-Measure wird verwendet nicht empfehlenswert, wird im folgenden wegen Übersichtlichkeit trotzdem oft gemacht. MDX.- 8

5 Illustration zur Beispiel-Query Location ( Store ) Location ( Store ) Product Store Type Unit Sales Sales Avg. Measure Store Type MDX.- 9 Beispiele (Fortsetzung) Query, die verdeutlicht, dass Measures eine Dimension ist: SELECT Measures.MEMBERS ON COLUMNS, [Store].MEMBERS ON ROWS Erläuterungen: Angenommen, man würde die folgende WHERE-Klausel dazunehmen: WHERE (Measures.[Unit Sales]) Fehler, da WHERE-Klausel und Achsenspezifikation unabhängig sein müssen. Die folgende WHERE-Klausel WHERE ([Time].[Year].[1997]) ist dagegen OK. Weiterer Aspekt: Dimension ohne Hierarchie-Spezifikation führt dazu, dass alle Members angezeigt werden, unabhängig von der Position in der Hierarchie. MDX.- 10

6 MDX Struktur der Abfragen Aufbau einer MDX-Query mit allen obligatorischen Bestandteilen: SELECT axis_specification ON COLUMNS, axis_specification ON ROWS FROM cube_name WHERE slicer_specification Erläuterungen: axis_specification = Selektieren der Dimensionen und Members für die Achse, Weitere Achsen sind möglich: ON COLUMNS ROWS PAGES CHAPTERS SECTIONS ON AXIS(0)... AXIS(63) Query-Tool gibt Fehlermeldung aus bei mehr als zwei Achsen. slicer_specification = Definition möglicher Projektionen des Data Cubes. MDX.- 11 Konstrukte für den Zugriff auf Members Beispiel-Query: SELECT Measures.MEMBERS ON COLUMNS, {[Store].[Store State].[CA].CHILDREN, [Store].[Store State].[WA].CHILDREN} ON ROWS Erläuterungen (teilweise Wiederholung): MEMBERS - alle Elemente der Dimension, mit/ohne Beschränkung auf bestimmte Ebene der Hierarchie, CHILDREN alle Elemente in der entsprechenden Position, in diesem Fall Städte in CA und WA, [Store].[Store State].[WA] ist kein fully qualified name, wie bereits zuvor erwähnt (nicht alle Stufen der Hierarchie, Store Country wird übersprungen), ist aber OK wegen Uniqueness, WHERE Slicer-Spezifizierung weglassen = Standard-Measure wird angezeigt, Mehrere Member-Spezifikationen für eine Achse der Tabelle möglich. State kann man zusätzlich ausgeben. MDX.- 12

7 Konstrukte für den Zugriff auf Members (2) Ziel: Mehrere Levels einer Dimension in einer Tabelle, aber im Gegensatz zu MEMBERS wird Kontrolle über die Levels gewünscht. Konstrukt DESCENDANTS löst dieses Problem - Syntax: DESCENDANTS (member, level[, flag]) Flexibilität kommt über das Flag. Beispiel-Query: SELECT Measures.MEMBERS ON COLUMNS, {[Store].[Store State].[CA], DESCENDANTS([Store].[Store State].[CA], [Store City])} ON ROWS Online-Hilfe SELF vs. SELF_AND_AFTER MDX.- 13 Slicing vs. Filtering Filtering Auswahl der Axis Members, d.h. Achse ist schon vorgegeben. Slicing definiert das Mass. (Begriffe für Konzepte, die schon illustriert wurden.) Illustration des Begriffs Slicing anhand der folgenden Query: SELECT {[Store Type].[Store Type].MEMBERS} ON COLUMNS, {[Store].[Store State].MEMBERS} ON ROWS WHERE (Product.[Drink]) Store ( Location ) Food Drink Product Store Type MDX.- 14

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