带有NON EMPTY子句的MDX date range未对该范围的数据进行切片

我正在努力优化查询时间。但是在我的例子中，

case1

和

case2

返回相同的结果<代码>案例1应返回特定数据范围的结果，即

[time].[2015].[5].[10]：[time].[2015].[6].[9]

而仅返回

[time].[2015].[6].[9]

作为案例2的结果<代码>案例1返回正确的结果，即范围的数据，但仅当删除非空子句时。删除non-empty子句意味着它将搜索整个数据集，这同样需要花费大量时间。再次

案例3

返回正确的结果，但操作时间比第一种方法更长。任何人面对这样的问题或可以指导我解决这个问题

案例1 案例2 案例3

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蒙德里安始终将时间范围作为全水平扫描进行评估。它将加载给定时间级别的所有成员，并开始迭代这些成员，直到找到第一个边界。然后，它将创建一个子列表，直到该范围的最后一个成员

有一个将范围转换为SQL谓词的增强请求

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如果您有机会测试原型代码，请让我们知道它是如何为您工作的

Mondrian始终将时间范围作为完整级别扫描进行评估。它将加载给定时间级别的所有成员，并开始迭代这些成员，直到找到第一个边界。然后，它将创建一个子列表，直到该范围的最后一个成员

有一个将范围转换为SQL谓词的增强请求

---

如果您有机会测试原型代码，请告诉我们它是如何为您工作的

无法想象时间维度级别会如此之大？假设您需要查询5天，即

[Time][2015][5][10]：[Time][2015][5][15]

，那么它也会搜索您的整个100万条记录并返回它。那我们就不能在这几天内。。。？。性能只能针对特定的一天、一个月或一个季度？无法想象时间维度级别会如此之大？假设您需要查询5天，即

[Time].[2015].[5].[10]：[Time].[2015].[5].[15]

，然后它还会搜索您的整个100万条记录并返回它。那我们就不能在这几天内。。。？。性能只能针对特定的一天、一个月或一个季度？无法想象时间维度级别会如此之大？假设您需要查询5天，即

[Time].[2015].[5].[10]：[Time].[2015].[5].[15]

，然后它还会搜索您的整个100万条记录并返回它。那我们就不能在这几天内。。。？。性能只能针对特定的日期、月份或季度？

WITH 
  MEMBER [Measures].[abc_type] AS 
    [abc].CurrentMember.Properties("abc_type") 
  MEMBER [Measures].[abc_desc] AS 
    [abc].CurrentMember.Properties("abc_desc") 
  MEMBER [Measures].[abc_class] AS 
    [abc].CurrentMember.Properties("abc_class") 
SELECT 
  NON EMPTY 
    {
      [Measures].[abc_type]
     ,[Measures].[abc_desc]
     ,[Measures].[abc_class]
    } ON COLUMNS
 ,NON EMPTY 
    Filter
    (
      {[abc].[abc_id].MEMBERS}
     ,St_contains
      (
        [district].[district_id].[1].Properties("the_geom")
       ,[abc].CurrentMember.Properties("the_geom")
      )
    ) ON ROWS
FROM [analytics_cube]
WHERE 
  [time].[2015].[5].[10] : [time].[2015].[6].[9];

WITH 
  MEMBER [Measures].[abc_type] AS 
    [abc].CurrentMember.Properties("abc_type") 
  MEMBER [Measures].[abc_desc] AS 
    [abc].CurrentMember.Properties("abc_desc") 
  MEMBER [Measures].[abc_class] AS 
    [abc].CurrentMember.Properties("abc_class") 
SELECT 
  NON EMPTY 
    {
      [Measures].[abc_type]
     ,[Measures].[abc_desc]
     ,[Measures].[abc_class]
    } ON COLUMNS
 ,NON EMPTY 
    Filter
    (
      {[abc].[abc_id].MEMBERS}
     ,St_contains
      (
        [district].[district_id].[1].Properties("the_geom")
       ,[abc].CurrentMember.Properties("the_geom")
      )
    ) ON ROWS
FROM [analytics_cube]
WHERE 
  [time].[2015].[6].[9];

WITH 
  MEMBER [Measures].[abc_type] AS 
    [abc].CurrentMember.Properties("abc_type") 
  MEMBER [Measures].[abc_desc] AS 
    [abc].CurrentMember.Properties("abc_desc") 
  MEMBER [Measures].[abc_class] AS 
    [abc].CurrentMember.Properties("abc_class") 
  MEMBER [time].[newtime] AS 
    Aggregate([time].[2015].[5].[10] : [time].[2015].[6].[9]) 
SELECT 
  NON EMPTY 
    {
      [Measures].[abc_type]
     ,[Measures].[abc_desc]
     ,[Measures].[abc_class]
    } ON COLUMNS
 ,NON EMPTY 
    Filter
    (
      {[abc].[abc_id].MEMBERS}
     ,St_contains
      (
        [district].[district_id].[1].Properties("the_geom")
       ,[abc].CurrentMember.Properties("the_geom")
      )
    ) ON ROWS
FROM [analytics_cube]
WHERE 
  [time].[newtime];