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【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

级别（Level）:一个维度上可以包含的层次结构，表示特定的分类。如上图中地域维度可以包含的级别层次级：国家、省、市；时间维度包含的级别层次包含：年、季度、月、日等。... 层次：维度的层次结构，要注意的是存在两种层次：自然层次和用户自定义层次。...，需要在整个事实表中执行查询，找出产品类型为指定类型的所有产品然后再做统计，为了提高查询效率，我们可以新建一张表，这张表按照产品类型把事实表中的行合并到一起，合并的方式是抛弃其他维，把度量值按特定的方式...不像数学上的集合，MDX 集合一个元组可以出现多次，而且顺序是重要的。 集合最常用于在Mdx查询中定义轴维度和切片器维度, 通常的指定集合的方式是把一个元组列表用花括号括起来。...，在 MDX 中叫计算成员（CalculatedMember）。

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【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

级别（Level）:一个维度上可以包含的层次结构，表示特定的分类。如上图中地域维度可以包含的级别层次级：国家、省、市；时间维度包含的级别层次包含：年、季度、月、日等。... 层次：维度的层次结构，要注意的是存在两种层次：自然层次和用户自定义层次。...，需要在整个事实表中执行查询，找出产品类型为指定类型的所有产品然后再做统计，为了提高查询效率，我们可以新建一张表，这张表按照产品类型把事实表中的行合并到一起，合并的方式是抛弃其他维，把度量值按特定的方式...不像数学上的集合，MDX 集合一个元组可以出现多次，而且顺序是重要的。 集合最常用于在Mdx查询中定义轴维度和切片器维度, 通常的指定集合的方式是把一个元组列表用花括号括起来。...，在 MDX 中叫计算成员（CalculatedMember）。

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    DAX 2 - 第一章 什么是 DAX

    表模式 MDX 在模型定义的多维空间里运行。多维空间的形状取决于数据模型定义的层次结构和数据结构，反过来，层次结构和数据结构又定义了多维空间的坐标集。不同维度中，成员集的交集定义多维空间的点。...可能你需要点时间去理解：任何属性层次结构的[all]成员，实际上是多维空间的一个点。 DAX 就没那么复杂了。DAX 没有维度，没有成员，没有多维空间的点。也就是说，DAX 压根没有多维空间这个东西。...层次 [!NOTE] 这里是对 MDX 更深层应用的描述，DAX 初学者根本不需要了解。 MDX 中，你依靠层次来进行大部分的运算。...因此，它基于模型中定义的层次结构。...还有一个 DAX 和 MDX 的差异，很重要：MDX 过多的使用 SCOPE 语句来实现业务逻辑（同样，需要使用层次结构）。

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    2021-01-12：多维快查多维查询系统，你了解的解决方案都有哪些？

    多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。...2.设置查询结果的格式。 3.执行多维数据集设计任务，包括定义计算成员、命名集、范围分配和关键绩效指标 (KPI)。 4.执行管理任务，包括维度和单元安全性。...为了创建用于设计或保护多维数据集的 MDX 表达式，或创建 MDX 查询以返回多维数据并设置其格式，您需要了解有关 MDX 和维度建模的基本概念、MDX 语法元素、MDX 运算符、MDX 语句以及 MDX...大规模多维数据通常是以集合的形式保存在互联网系统中的。因此，需要一种表示多维集合元素的数据结构以及判断元素是否属于某个集合的算法，也就是多维集合的元素表示与存在性查询算法。...在此基础上，提出了一种能够快速准确地支持多维集合中的元素表示与存在性查询的数据结构和相关算法。

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    一起来学习MDX语言，类似SQL一样的通用，查询OLAP数据库利器

    但它只是推送了原始数据，一些计算逻辑没有带上，例如它模型中的成员公式就没有了。...上面的问题其实还不是最大问题，只抽取明细数据，丢失了成员公式的元数据，个人觉得这个是最大的痛点，因为没有了成员公式，其他的指标计算，要重新自己去组织逻辑，而且在SAP的BW里面，有指标维和父子结构的层级结构维度这种概念下...，在前端交互的方式下直接通过整个大的维度表找到某个成员的难度非常高。...因为SAP的BW是传统多维模型，支持MDX查询访问，MDX查询里可以读取它的成员公式（还没测试到，理论上应该可行）。...所以就有必要通过MDX查询的方式，在其一个巨大的模型中精确地切割出自己想要的部分数据，再重新建模，并且理想情况下，可以调用其成员公式，将指标的计算也拿到手，不需要再重新摸黑构建。

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    惊喜，用Excel催化剂PBI功能，也能发起MDX查询​

    兼容DAX/MDX的查询功能，带给Excel无限可能 在Excel里，除了可以使用透视表来访问数据模型，还可以用发起查询的方式来访问模型，返回一个二维表。...今天测试后发现，在Excel催化剂的PBI功能增强中，其中DAX查询功能中，输入MDX查询一样完美返回数据结果，够惊喜了吧。...通过上方的MDX查询语句，返回了下方的数据表结构，更惊喜的是，支持多级列标题呢，这个可比DAX查询强大得多，可以返回交叉二维表（DAX查询只能返回列表清单式一维表）。...因为没法在透视表中使用，查询的结果一来失去了交互性，不能再筛选其他维度下，数据同步更新，二来，也必须借助插件的查询能力才能返回结果，如果能够在透视表上完成，那将是无敌地完美，可以轻松分享，可以再筛选交互...MDX比DAX强大得多 上述场景中，可以看到MDX虽然没有DAX的计算表功能，但贵在有数据行列集的概念，可以轻松从一个维度集合中，筛选出自己所关注的项目，并且可以对项目间进行计算，生成新的项目，类似普通透视表里的计算项的效果

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    再推送一个MDX好工具MDX Studio，并简单分享下Excel下使用MDX的场景

    先有MDX Studio，才有后来的DAX Studio出现 心血来潮一个周末都在研究MDX，昨天推文谈到的一些MDX资源中后，紧接着在笔记练习实操时，想起了过去接触过的这个MDX Studio工具，重新下载使用了...对olap数据消费一个重大战场是在Excel上，而Excel天然地支持并且也是原生功能唯一的支持方式使用MDX向模型层发起查询（Excel催化剂以插件的方式增强了Excel以DAX方式访问PowerBI...Excel环境下使用MDX查询定制透视表 在Excel透视表连接PowerBI模型（广义，含AzureAS/Sqlserver SSAS），用的就是MDX查询。...并且Excel已经在界面上做了很大的优化，可以轻松地加工出自己需要的个性化的计算度量值、计算成员和成员集。...类似传统透视表的计算成员效果，可以在olap多维模型里，自己增加一些维度成员并计算结果。 上述的界面操作，如果在熟悉MDX后，可以写出更方便智能好用的计算成员、计算度量值和行列集合来使用。

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    SQL多维分析

    基本概念 维度 维度(Dimension)：分析数据的特定角度，是用于事实数据分类的结构，常用维度：时间、产品类别、组织等。...数据仓库中，维度通常具有包含以下信息： 层次结构(hierarchy)：维度可以包含一个或多个层次结构，层次结构中基于级别(level)描述维度特征的关系和顺序，每一层即为一个级别。...例如，在时间维度中，有基于日历的层级结构，一年共四个季度Q1、Q2、Q3、Q4，而每个季度分别有3个月份。因此该层次结构从上往下可分为年份、季度、月份三个级别。...多维分析中数据通常以立方体(Cube)形式存储，Cube可理解为一组多维数据集，即多个维度构成的数据集，可由多个维度中的维度成员交叉形成单元格数据组成。...PIVOT 子句可以在表名或子查询之后指定。 PIVOT 子句语法结构：基于FOR column_list 指定旋转后替换的列，IN expression_list 指定聚合列的条件。

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    CIKM 2019 挑战杯冠军方案分享：「初筛-精排」两阶求解框架

    解题思路 统计特征的提取在我们的工作中相对简略，因此在本节中，我们着重介绍我们对图结构特征的思考和使用。...我们可以看到隐性层次特征是既有 user 维度，也有 item 维度的。...图 5 隐性层次特征提取 排序模型 在 Candidate Generation 阶段（初筛阶段），我们采用计算效率相对较高的显式层次特征（即采用协同过滤分）对所有商品进行初筛，对每个 user，保留其最有可能点击的...需要注意的是，在初赛中历史商品也可能在未来曝光并被点击，所以历史商品无需特殊处理。而复赛阶段由于历史商品不会在未来曝光，所以复赛阶段在初筛阶段的结尾要对历史出现过的商品做筛除，以避免无效精排。...图 8 冠军获奖合影 关于冠军团队 本次冠军团队 WWG 的两位学生成员——孟宪令和焦宇航在阿里巴巴算法团队实习期间，参与了该比赛；比赛过程中，团队负责人李朝博士，以及两位师兄潘旭明和邹朋成在算法的创新和思路上给予了一定的辅导

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    CIKM 2019 挑战杯冠军方案分享：「初筛-精排」两阶求解框架

    基本问题 根据历史用户-商品交互行为、用户属性和商品属性，对给定用户进行未来点击预测，选出该用户未来三天最可能点击的商品 top50；其中，在复赛中需特别注意一点，即用户历史点击商品并不在未来可能出现的点击商品可选池中...统计特征的提取在我们的工作中相对简略，因此在本节中，我们着重介绍我们对图结构特征的思考和使用。...图 5 隐性层次特征提取 排序模型 在 Candidate Generation 阶段（初筛阶段），我们采用计算效率相对较高的显式层次特征（即采用协同过滤分）对所有商品进行初筛，对每个 user，保留其最有可能点击的...需要注意的是，在初赛中历史商品也可能在未来曝光并被点击，所以历史商品无需特殊处理。而复赛阶段由于历史商品不会在未来曝光，所以复赛阶段在初筛阶段的结尾要对历史出现过的商品做筛除，以避免无效精排。...本次冠军团队 WWG 的两位学生成员——孟宪令和焦宇航在阿里巴巴算法团队实习期间，参与了该比赛；比赛过程中，团队负责人李朝博士，以及两位师兄潘旭明和邹朋成在算法的创新和思路上给予了一定的辅导。

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    Saiku_学习_02_Schema Workbench 开发mdx和模式文件

    一、前言 saiku的查询都是通过cube来进行的。因此每当我们要进行一次多维度查询时，都要先修改xml、上传、重启才能生效，不仅效率低，还不利于学习和理解MDX和模式文件。...在立方体里面添加事实表Table ? 4.在立方体里面添加维度：qiuDimension ?  5.在维度下面，添加层次。...其实不需要添加，他会默认添加一下，点击qiuDimension左侧的小图标即可 ?  6. 在qiu-Hierarchy下面添加维度表 咱们选择的是customer ?...7.添加一个层次：qiuLevel ? 9.添加度量 ?  到这里一个简单的模式文件就建成了，点击最右侧的带有铅笔样式的图标即可看见xml文件： ?...二、参考资料 1.Schema Workbench 开发mdx和模式文件 2.saiku、mondrian前奏之——立方体、维度、Schema的基本概念 3.

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    CIKM 2019 挑战杯「用户行为预测」冠军方案：层次GNN模型在推荐中的应用

    本次冠军团队WWG成员分别来自浙江大学，中央财经大学，阿里巴巴等机构;两位学生孟宪令和焦宇航在阿里巴巴搜索推荐事业部的商业赋能算法团队实习期间，参与了该比赛; 比赛过程中，团队负责人李朝博士，以及两位师兄潘旭明和邹朋成在算法的创新和思路上给予了一定的辅导...赛题简介和分析 基本问题 根据历史用户-商品交互行为、用户属性和商品属性，对给定用户进行未来点击预测，选出该用户未来三天最可能点击的商品 top50；其中，在复赛中需特别注意一点，即用户历史点击商品并不在未来可能出现的点击商品可选池中...解题思路 统计特征的提取在我们的工作中相对简略，因此在本节中，我们着重介绍我们对图结构特征的思考和使用。...排序模型 在 Candidate Generation 阶段（初筛阶段），我们采用计算效率相对较高的显式层次特征（即采用协同过滤分）对所有商品进行初筛，对每个 user，保留其最有可能点击的 2000...需要注意的是，在初赛中历史商品也可能在未来曝光并被点击，所以历史商品无需特殊处理。而复赛阶段由于历史商品不会在未来曝光，所以复赛阶段在初筛阶段的结尾要对历史出现过的商品做筛除，以避免无效精排。

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    如何用Java实现数据仓库和OLAP操作？

    此外，也可以使用OLAP引擎（如Apache Kylin或Palo）来加速OLAP查询。 三、OLAP操作的实现 1、多维数据模型：在Java应用程序中建立多维数据模型是实现OLAP操作的关键。...可以使用Java中的面向对象技术，如类和对象，来表示和管理维度、指标和层次结构等概念。例如，可以定义一个"Sales"类，包含时间、产品和地区等维度属性，以及销售额指标。...例如，可以编写Java代码来读取原始数据，根据维度属性进行分组和聚合，并将结果存储在数据立方体中。...3、查询与切片：在Java中执行OLAP查询时，可以使用多维查询语言（如MDX）来实现切片和钻取等操作。...可以使用Java提供的字符串处理和查询构建技术来生成MDX查询语句，并通过JDBC驱动程序将查询发送到数据仓库中执行。 4、结果展示与可视化：将OLAP查询的结果展示给最终用户是重要的一步。

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    大数据OLAP系统（1）——概念篇

    维的层次（Level of Dimension）：一个维往往可以具有多个层次，例如时间维度分为年、季度、月和日等层次，地区维可以是国家、地区、省、市等层次。这里的层次表示数据细化程度，对应概念分层。...维的成员(Member of Dimension)：若维是多层次的，则不同的层次的取值构成一个维成员。部分维层次同样可以构成维成员，例如“某年某季度”、“某季某月”等都可以是时间维的成员。...度量(Measure)：表示事实在某一个维成员上的取值。例如开发部门汉族男性有39人，就表示在部门、民族、性别三个维度上，企业人数的事实度量。...切片（Slice）：选择维中特定的值进行分析，比如只选择电子产品的销售数据，或者2010年第二季度的数据。...切块（Dice）：选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析，比如选择2010年第一季度到2010年第二季度的销售数据，或者是电子产品和日用品的销售数据。

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    数据仓库作业二：第2章 数据仓库原理

    （2）维度：决策分析人员观察数据（度量指标、事实）的一个特定角度称为维度，也简称维。例如，时间、地理就是两个不同的维度。...（3）维的层次：决策分析人员在某个维度上观察数据（度量指标）时需要的细节程度称为维的层次，也称作维的级别。 （4）维成员：维成员就是一个维度在某个维层次上的一个具体取值。...（7）多维数据集的两种结构   ① 超立方体结构（Hypercube）：描述一个决策主题的三维或更多维数组，且每个维彼此垂直，数据空间的各个单元格都取定了相同层次的维成员。   ...② 多立方体（Multicube）结构：用若干个较小的超立方体结构表示一个大的超立方体结构。 7、请给出时间维在月层次上的一个维成员。   时间维在月层次上的一个维成员可以是 “2024年3月”。...在时间维中，月层次通常用于描述每年的12个月份，因此一个典型的时间维成员可以包括年份和月份信息，以便对数据进行按月的分析和查询。 8、数据仓库有哪几种逻辑模型？

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    数据仓库原理（二）

    例如，时间、地理就是两个不同的维度。 3、维的层次   决策分析人员在某个维度上观察数据（度量指标）时需要的细节程度称为维的层次，也称作维的级别。...4、维成员   维成员就是一个维度在某个维层次上的一个具体取值。...2014年1月和2014年2月就是在时间维的 “月” 层次上的两个维成员；2014年3月1日，2014年3月2日等都是时间维度上 “日” 层次上的两个维成员。...7、多维数据集的两种结构 （1）超立方体结构（Hypercube）：描述一个决策主题的三维或更多维数组，且每个维彼此垂直，数据空间的各个单元格都取定了相同层次的维成员。...星形模型是多维数据模型在关系数据库中的组织和存储结构描述，即它是多维数据模型的关系模型表示方法。因此，星形模型是多维数据模型的一种逻辑模型。

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    数据仓库的设计开发应用（二）

    2、分析整理 （1）确定主题   明确哪些主题对于企业决策是最有价值的？用户希望从哪些角度（维度）观察每一个主题？每个维度有哪些维层次？每个维层次又有哪些维成员？各个地区需要哪些信息来制定决策?...许多属性并不是决策分析需要的数据属性或观察数据的维度，我们从各个数据源表中筛选出与主题可能有关的属性（表3-1至3-4）。...得 “入住” 主题的最终多维数据模型： 入住（人员、时间、宾馆；入住天数） 2、确定维度层次 （1）人员维的层次   人员维度本质上是户口所辖这个地址维度上最底层的维成员，故层次关系设计为...（2）时间维的层次   警务查询需要指定小时区间的入住统计，因此时间维度最底层的维成员以小时为单位，这样时间维度的层次有两种情况： ① 小时→天→月→季→年。 ② 小时→天→周→年。...（3）宾馆维的层次   旅馆维度是地址所属辖区这个治安维度的最底层维成员，因此，旅馆维度的层次为：旅馆→区县→地市→省份→国家。宾馆维是治安管理的对象，因此，旅馆维也称为治安维。

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    Power BI: DAX查询的引擎内部架构

    在报表端可以使用DAX或MDX语言向表格模型发送查询。尽管使用的查询语言不同，但表格模型都会使用以下两个引擎来处理查询： 公式引擎（FE）：负责处理请求，生成和执行查询计划。...存储引擎（SE）: 从表格模型中检索数据，以响应公式引擎发出的请求。存储引擎有两种形式： 图1展示了执行DAX查询或MDX查询的架构体系。...公式引擎将DAX或MDX查询转换为查询计划（Query Plan），其内容是将要执行的物理步骤的列表。查询计划中的每个步骤都对应于公式引擎执行的特定操作。...公式引擎可以处理DAX或MDX函数请求的所有操作，并解析复杂的DAX和MDX表达式。但是，当公式引擎必须从底层表中检索数据时，它会将部分请求转发到存储引擎中。...只有在存储引擎中执行的请求才有可能并行执行，存储引擎具有不同的结构，可以利用多个内核。 2 存储引擎介绍 存储引擎的任务是扫描表格模型数据库并生成公式引擎所需的数据缓存。存储引擎不依赖DAX。

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    【DBMS 数据库管理系统】OLAP 核心技术 : 多维数据模型 ( 多维数据模型 | 维 | 维成员 | 维层 | 维层次 | 维属性 | 度量 )

    的 数据结构 , 可以使用 多维数组 表示 ; 实例 : 维度 1 , 维度 2 , \cdots , 维度 n , 维度之间的交叉点 , 存放度量值 , 每个度量值由若干数据组成 ;...维层 维层次 度量 四、维 ---- "维" 简介 : "维" 概念 : 人们 观察数据的 特定角度 , 事物的属性 ; "维" 作用 : “维” 是商业活动的 基本要素 , 每个 “维” 有唯一的名称...描述 “维成员” 特征 ; 多维层 “维成员” : 维 可能是 多层的 , 该 维 的 “维成员” 可以是 在不同 维层 上的取值组合 ; "维成员" 示例 : "时间维" 示例 : 以 “时间维” 为例...; 七、维层次 ---- "维层次" 简介 : "维层次" 概念 : 若干 维层 可以构成 分类方法 , 在 维 中 , 可以有多个分类方法 , 每种分类方法叫做 “维层次” ; "维层次" 示例...定义在维成员上 , 也可以 定义在维层上 ; 如果将维属性 定义为维层上 , 那么该层次上的每个维成员都具有该属性 ; "维属性" 定义示例 : 维成员 是 商店 , 为商店 定义 负责人 属性

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    互联网十万个为什么之什么是OLAP

    OLAP对于从大量复杂数据中迅速获取深入洞察至关重要，它支持加速和改进业务智能，并提供了强大的分析能力，以帮助组织： 快速查询性能：OLAP具有优化数据存储和查询的结构，使用户能够在几秒内得到复杂查询的结果...多维分析：OLAP允许用户在不同的维度（如时间、地理位置、产品等）上进行数据分析，以便深入了解数据背后的模式和趋势。...混合OLAP (HOLAP)：HOLAP结合了MOLAP和ROLAP的特点，允许大型数据量的存储在关系数据库中，同时将常用的数据集进行预计算和存储在多维数据库中。...OLAP基于多维数据模型，通常采用称为数据立方体的结构来表示，这样可以将数据预先聚合与索引，在不同的维度和层次上组织数据。...Apache Kylin：是一款开源的分布式分析引擎，提供了对多维数据分析的支持，并且特别适用于大数据环境。 Mondrian：是一个开源的OLAP服务器，使用MDX（多维表达式语言）进行数据查询。

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