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MDX（multi-dimensional expressions）多维表达式是一种语法，支持多维对象与数据的定义和操作，标准的OLAP查询语言
MDX提供的一些功能 也可以由SQL提供。但是对多维对象的处理MDX比sql更直观有效。
MDX主要概念：维度（dimensions）、级别（levels）、成员（Members）和度量值（measures）
单元（cells）、元组（Tuples）和集合（Sets）
轴维度和切片维度（AXIS and SLicer Dimensions）
维度：即观察对象的个角度，直接用【】包围，如我选择时间维就用[Time],然后在维度下面在选择它对应的级别。
级别（Level）:级别的UniqueName为[维度名称].[级别名称]，如[year].[2001]，同样，如果没有空格，[]可以省略，如year.[2001]。
成员（Member）:成员的UniqueName格式为[维度].(Parent Member UniqueName).[Member Name],如：时间维上的2003年2月份的UniqueName为[2003].[1].[2]，中间的1为1季度，因为该维度的结构为年、季、月。
度量（Measure）:度量实际上市属于维度维的成员，也就是说度量（Measure）是任何Cube的一个维度。如：度量Unit Sales的UnqiueName为[Measures].[Unit Sales]
UniqueName是OLAP元素内部的表示法，在Mdx查询语言中，可以使用UniqueName来表示元素。
Mdx还提供模糊和其他等价的元素的表示方式：
<1>省略维度名表示级别，如果一个维度的级别名在整个Cube中是唯一的，那么可以省略维度名来查询级别。如Product.[Product Family]可以写成[Product Family]
<2>省略维度名称表示成员。如果省略维度名，可以标示该维度最高级别的成员，如[Time].[2000]可以写成[2000],[Measures].[Unit Sales]可以写成[Unit Sales]。
<3>成员挂在级别下，即成员不一定要写成[维度].(Parent Member UniqueName).[Member Name],可以写成[维度].[级别].[Member Name],如2000年3月可以写成[Time].[Months].[3]
模糊查询表示法，都基于不会重复的假设，如果有重复的元素，取第一个查找的元素作为查询结果，可能发生错误，因此，建议使用完备的表示法
元组、集合
元组用于定义来自多维数据切片；他是由一个或多个维度的单个成员的有序集合组成。元组内不包含来自同一个维度的多个成员（可以理解为坐标），元组用（）包围。
如：
（时间.[下半年]）
（时间.[下半年],[产品].[手机].[Nokia]）
如果一个元组是由单个维度的成员组成，那么可以不用（）包围，即（时间.[下半年]）可表示为：时间.[下半年]
集合（Set）是零个、一个或多个元组的有序集合。集合最常用于在Mdx查询中定义轴维度和切片器维度，并且同样可能只具有单个元组或可能在某些情况下为空。在Mdx语法中，元组用花括号{}来构造集合
举例，下面是具有两个元组的集合：
{（时间.[上半年],路线.非陆地.航空），（时间.[下半年]，路线.非陆地.海路）}
一个集合可包含同一个元组不止一次的出现。这样也是可以的：
{时间.[下半年],时间.[下半年]}
集合值以元组表示的一组成员组合，或指集合中的元组所代表的单元中的值，视集合使用的上下文而定。
注意：单个元组的集合不等于元组。如{时间.[下半年]}不等于 时间.[下半年]。
在Mdx语法中，很多函数语义中包含元组和集合，作为参数或者返回值。
Mdx基本语法结构
先看看Mdx基本语法结构：
SELECT [axis specification] ON COLUMNS,
[axis specification] ON ROWS
FROM
[cube name]
WHERE
[silcer specification]
1、[axis specification]可以看成是轴的成员选择。
2、[silcer specification]表示切片上的成员，可以看成过滤信息，[silcer specification]可选，如果没有指定，取系统默认的维度成员作为切片
轴维度和切片器维度
当设计多维表达式（Mdx）查询时，应用程序一般查看多维数据集并将维度集合划分为两个子集：
1、轴维度，为多个成员检索数据的维度
2、切片器维度，为单个成员检索数据的维度。
因为轴维度和切片器维度都从要查询的多维数据集的多个维度构造，所以用这些术语将要查询的多维数据集使用的维度与在由Mdx查询返回的多维数据集中创建的维度区分开。
例如：
假定存在名为TestCube的多维数据集，具有两个名为Route和Time的简单维度。因为多维数据集的度量值是Measures维度的一部分，所以该多维数据集总共有三个维度。查询要提供一个矩阵，可以在该矩阵内跨路线和时间比较Packages度量值
在下面的Mdx查询实例中，Route和Time维度用作轴维度，Measures维度用作切片器维度。Members函数表明要用于构造集合的维度或级别的成员，而不必再Mdx查询中显示声明给定维度或级别的各个成员。
SELECT
{Route.nonground.Members} ON COLUMNS
{Time.[1st half].Members} ON ROWS
FROM
TestCube
WHERE ([Mesures].[Packages])
指定维度的内容：
轴维度决定多维结果结果集的边缘。多维表达式（Mdx）使用Select子句通过将集合指派到特定轴来指定轴维度。
在下面的语法示例中，每个<axis_specification>值定义一个轴维度。数据集中轴的个数等于多维表达式（Mdx）查询中<axis_specification>值的个数。Mdx查询最多可以支持128个指定轴，但几乎没有Mdx查询会用到5个以上的轴。
<axis_specification>语法可分解为：
<axis_specification>::=<set> ON <axis_name>
<axis_name>::=COLUMNS|ROWS
轴维度上的只能接受集合<set>,如果是手动指定成员集合，必须用{}包围，如果使用Mdx集合函数，则不需要用{}包围，因为集合函数返回值为集合。一个轴维度上可以包含几个维度，如：
SELECT
{
[Measures].[Sales_Dollars], [Measures].[Sales_Units],
[Measures].[Sales_Units_max]
}
ON
columns,
CrossJoin(
{
[State].[Canada], [State].[Mexico], [State].[USA]
},
{
[Product].[Bread], [Product].[Dairy], [Product].[Meat]
}
) ON rows
FROM
sales
WHERE
([Time].[All Time], [Employee].[All Employee])
Columns轴上是手工指定成员元组集合，用{}包围，Rows轴使用集合函数CrossJoin，该函数返回两个集合的交集，Rows轴上包含两个维度State和Product。
指定切片器维度的内容
切片器维度筛选器多维数据，可以通过将切片器维度包含在多维表达式（Mdx）查询的Where子句来限制所返回的数据。
假定未显示指派给轴的维度是切片器维度，并用其默认成员进行筛选。则默认成员为最高级别的的第一个成员。
切片器维度还可通过Mdx语法的Where子句进行显示指定。Where子句的语法可分解为:
[WHERE [<silcer_specification>]]
切片器维度只可接受评估为单个元组的表示式。如下例所示：
WHERE ([Time].[1st half],[Route].[nonground])
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lotorless/p/4333253.html
