Язык многомерных выражений MDX. Использование в Alpha BI.

Получите консультацию
по импортозамещению
BI-системы для вашей компании

Получите консультацию по внедрению
BI-системы для вашей компании
MDX (Multidimensional Expressions) является мощным языком запросов, который позволяет выполнять сложный многомерный анализ данных в OLAP-системах. С помощью MDX пользователи могут определять вычисляемые меры, создавать срезы данных по различным измерениям, применять агрегирующие функции и выполнять другие операции, недоступные в традиционных реляционных системах.

Одним из ключевых преимуществ MDX является возможность эффективно работать с многомерными кубами данных (OLAP). Язык MDX предоставляет богатый набор функций и операторов, позволяющих быстро получать срезы, фильтровать, сортировать, группировать и рассчитывать агрегированные показатели в рамках многомерной модели.

Благодаря своей гибкости и мощи, MDX нашел широкое применение в бизнес-аналитике, финансовом моделировании, маркетинговых исследованиях и других областях, где требуется эффективный анализ больших объемов данных. Российская система Alpha BI полностью поддерживает MDX, предоставляя пользователям расширенные возможности для многомерного анализа.

Базовые элементы MDX-выражений


Язык многомерных выражений (MDX) является отраслевым стандартом для эффективной работы с многомерными структурами данных. Он основан на спецификации XML для аналитики (XMLA) и реализован в различных OLAP-серверах.

В решении Alpha BI используется open-source реализация MDX в виде проекта Mondrian от Pentaho. Важно отметить, что MDX не является расширением языка SQL, который применяется для работы с реляционными базами данных. Несмотря на внешнее сходство синтаксиса, MDX и SQL значительно различаются по своей сути.

Ключевое отличие заключается в том, что SQL работает с двумерными таблицами, где набор колонок и их последовательность определены заранее, и оперирует скалярными типами данных. В свою очередь, MDX ориентирован на многомерную модель данных, которая оперирует координатами и предметными сущностями, понятными пользователю. Поэтому при использовании MDX пользователь точно определяет, какие данные и в каком виде он хочет получить в отчете.

В MDX используются следующие базовые элементы:

  • Иерархия — логическая структура размерности. Например, [dim],[hier]
  • Уровень (Level) — используются в качестве средства организации и объединения данных иерархии, т. е. описывает иерархию построения данных. Например, [dim],[hier].[level]
  • Элемент (Member) — единица описания на каждом уровне иерархии. Например, [dim],[hier].[member]

Операторы MDX-выражений

Язык многомерных выражений поддерживает арифметические и логические операторы, операторы сравнения, операторы над наборами, а также строковые и унарные операторы.

В таблице 1 содержится список допустимых операторов.
Таблица 1 — Примеры MDX-операторов, используемых в Alpha BI

MDX-функции по категориям значений


Язык многомерных выражений (MDX) предоставляет широкий набор функций, которые значительно упрощают работу с многомерными данными. Эти функции помогают облегчить составление запросов к OLAP-кубам, делая сами запросы более читаемыми и понятными.

Виды:
  • fn(a,b), например, Descendants([dim_reg].[reg_h].[Центральный федеральный округ])
  • a.fn, например, [dim_reg].[reg_h].[Центральный федеральный округ].FirstSibling
  • a.fn(a,b)? например, [dim_reg].[reg_h].Levels(1).Members
Таблица 2 — Примеры функций по категориям

 Точки кастомизации MDX-выражений


В каждой точке кастомизации можно использовать различные кортежи, наборы элементов и наборы кортежей, операторы и функции, но точку кастомизации MDX для решения практической задачи необходимо выбирать с учетом целевого результата выражения.
Таблица 3 — Примеры точек кастомизации

Получите консультацию
по импортозамещению
BI-системы для вашей компании

Получите консультацию по внедрению
BI-системы для вашей компании

Заключение

В заключение повторим, что Alpha BI, взяв за основу OLAP-кубы Mondrian, полностью поддерживает стандарт MDX и предоставляет разработчикам доступ ко всему спектру функциональности этого языка. Это позволяет создавать сложные многомерные модели данных и обеспечивать пользователей мощными аналитическими возможностями.