Ssas MDX有条件选择

我不熟悉MDX查询和处理多维数据，尽管项目需要我学习

我们有一个带有KPI的多维数据集，它执行一个

Lag（）

，根据日期汇总满足要求的事务数

查询类似于

SELECT
{} on 0,
[Transaction].[Trader].Members HAVING
KPIStatus("REQ") < 0 on 1
FROM
[Cube]
WHERE
[Transaction].[Trade Date].[2014-07-02]

SELECT
[Transaction].[Trader].&[trader_id] HAVING
KPIStatus("REQ") < 0 on 0,
[Transaction].[Trade ID].Members on 1
FROM
[Cube]
WHERE
[Transaction].[Trade Date].[2014-07-02]

但我得到了一个System.OutOfMemoryException。这可能是因为SSMS占用了我计算机上的低RAM，但是有没有比上面的示例更好的执行查询的方法？而且，我相信这会导致一个糟糕的结果。交易员可以有很多具有唯一

[Transaction].[Trade ID]

的交易。有什么更好的方法

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奖金问题：

将结果作为行/列“headears”而不是值获取有什么区别。 第一个查询为我提供了一列，结果为“headers”，例如下面的类别是如何封装的。这到底是什么意思

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只需在行上使用叉积即可。Analysis services

Autoexists

应注意只查看属于其交易员的交易ID，因为两个层次结构位于同一维度中：

SELECT
{} on 0,
[Transaction].[Trader].Members
*
[Transaction].[Trade ID].Members
HAVING KPIStatus("REQ") < 0 on 1
FROM
[Cube]
WHERE
[Transaction].[Trade Date].[2014-07-02]

关于您的奖金问题： MDX查询可以有零个、一个、两个或更多轴，这些轴用于构建标题并跨越结果单元格的单元格空间（通常为数字）。每个轴可以有零个、一个、两个或多个层次结构，标签的成员名称可以从这些层次结构中获取。如果你是e。G如果行轴上有三个层次结构，则每行上有三个标题条目，它们是三个层次结构的成员。大多数报告使用两个维度。如果使用两个以上的轴，SQLServerManagementStudio会抱怨，因为它不知道如何显示结果，但这不是MDX的限制

在第一个查询中，当您将空集放在轴号0（即列轴）上时，您声明希望列上的层次结构为零。然后在行上放置一个层次结构（轴编号1）。如果要将结果放入单元格中，可以使用以下计算方法：

WITH Member Measures.[Id as measure] AS
[Transaction].[Trade ID].CurrentMember.Name
SELECT
{ Measures.[Id as measure] } on 0,
Filter([Transaction].[Trader].Members, KPIStatus("REQ") < 0)
*
[Transaction].[Trade ID].Members
on 1
FROM
[Cube]
WHERE
[Transaction].[Trade Date].[2014-07-02]

具有成员度量值。[Id as measure]as
[交易].[交易ID].CurrentMember.Name
挑选
0上的{Measures.[Id as Measures]}，
筛选器（[Transaction].[Trader]。成员，KPIStatus（“请求”）<0）
*
[交易][Trade ID]。成员
在1号
从…起
[立方体]
哪里
【交易】【交易日期】【2014-07-02】

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当然，您可以使用计算成员做更多的事情，与物理度量相比，计算成员可以是字符串，而不仅仅是数字，但这将是另一个问题。

谢谢您的解释性回答！最后我用了一个叉积，效果很好！

WITH Member Measures.[Id as measure] AS
[Transaction].[Trade ID].CurrentMember.Name
SELECT
{ Measures.[Id as measure] } on 0,
Filter([Transaction].[Trader].Members, KPIStatus("REQ") < 0)
*
[Transaction].[Trade ID].Members
on 1
FROM
[Cube]
WHERE
[Transaction].[Trade Date].[2014-07-02]