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Chapter 1 shows how to design a relational data mart to act as a source forAnalysis Services.Chapter 2 covers setting up a new project in BI Development Studio and buildingsimple dimensions and cubes.Chapter 3 discusses more complex dimension design problems such as slowlychanging dimensions and ragged hierarchies.Chapter 4 looks at measures and measure groups, how to control how measuresaggrega...
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关于SSAS中从多个cube中查询数据
前提：涉及的cube在同一数据库中，维度共享（最好）
SSAS中提供一条mdx语句同时从多个cube中查询数据的功能
实现该功能的就是lookupcube函数，当然前提是这两个cube在同一个数据库中，共享维度（不是共享维度能不能查还没有试验过）
lookupcube函数的语法如下：
LookupCube(Cube_Name, Numeric_Expression )
LookupCube(Cube_Name, String_Expression )
其中Cube_Name是指查询的多维数据集
Numeric_Expression是指数值表达式，即一个字符串
关于该函数MSDN上这样解释道：
如果指定了某个数值表达式，则 LookupCube 函数在指定的多维数据集内计算指定的数值表达式并且返回得到的数值。
如果指定了某个字符串表达式，则 LookupCube 函数在指定的多维数据集内计算指定的字符串表达式并且返回得到的字符串。
LookupCube 函数在源多维数据集（对其执行包含 LookupCube 函数的 MDX 查询）所在的数据库内对多维数据集进行处理。
重要提示：
因为当前查询的上下文不会延续到将要查询的多维数据集，所以必须在数值或字符串表达式内提供任何必要的当前成员。
其中最后一项提示很重要，它说明了在查询时不能将我们查询context相关的一些关键信息交由lookupcube函数来处理，而是要在函数的外面处理好了以后再交由函数查询cell值。
什么意思呢，在这里举一个例子来说明一下：
如果cube中有“产品”维，度量有 “单价”和“销量”，现在我们要查询出产品对应的总销售额。
在同一个cube中，我们可以如下来查询：
view plaincopy to clipboardprint?
with Member [Measures].[sales]&&
&([Measures].[价钱], [产品].[Name].currentmember)*([Measures].[数量], [产品].[Name].currentmember)&&
select {[Measures].[价钱],[Measures].[数量],[Measures].[sales]} on 0&
{[产品].[Name].[Name],[产品].[Name]} on 1&
from [Sales]&
with Member [Measures].[sales]
&([Measures].[价钱], [产品].[Name].currentmember)*([Measures].[数量], [产品].[Name].currentmember)
select {[Measures].[价钱],[Measures].[数量],[Measures].[sales]} on 0
{[产品].[Name].[Name],[产品].[Name]} on 1
from [Sales]
当然这里的查询有些地方是多余的，在这里只是为了对比说明一下问题！
在上面的例子中currentmember即是指循环时的执行上下文，所以它如果出现在Numeric_Expression或者String_Expression中，将不能正确的执行
即如下的查询是错误的：
view plaincopy to clipboardprint?
with Member [Measures].[sales]&&
LookupCube(&[profit]& &([Measures].[Price], [产品].[Name].currentmember)*([Measures].[Number], [产品].[Name].currentmember)&)&&
select {[Measures].[价钱],[Measures].[数量],[Measures].[sales]} on 0&
{[产品].[Name].[Name],[产品].[Name]} on 1&
from [Sales]&
with Member [Measures].[sales]
LookupCube(&[profit]& &([Measures].[Price], [产品].[Name].currentmember)*([Measures].[Number], [产品].[Name].currentmember)&)
select {[Measures].[价钱],[Measures].[数量],[Measures].[sales]} on 0
{[产品].[Name].[Name],[产品].[Name]} on 1
from [Sales]
此时假设[Measures].[Price]，[Measures].[Number]在多位数据集[profit]中定义，而维度和剩余的度量是在[Sales]中
上述的查询将不会得到正确的结果数据，原因是lookupcube将无法解释执行上下文currentmember
那么正确的查询是什么样呢？
应该在lookupcube执行前将currentmember解释完，然后再执行该函数，如下：
view plaincopy to clipboardprint?
with Member [Measures].[sales]&&
&as lookupcube(&[profit]&,&&
&&([Measures].[Price],& + [产品].[Name].currentmember.uniqueName+ &)*&&
&([Measures].[Number],& + [产品].[Name].currentmember.uniqueName+ &)&)&&
select {[Measures].[价钱],[Measures].[数量],[Measures].[sales]} on 0&&
{[产品].[Name].[Name],[产品].[Name]} on 1&&
from [Sales]&
with Member [Measures].[sales]
&as lookupcube(&[profit]&,
&&([Measures].[Price],& + [产品].[Name].currentmember.uniqueName+ &)*
&([Measures].[Number],& + [产品].[Name].currentmember.uniqueName+ &)&)
select {[Measures].[价钱],[Measures].[数量],[Measures].[sales]} on 0
{[产品].[Name].[Name],[产品].[Name]} on 1
from [Sales]
此时，每一次循环currentmember将由外部解释完后组装成一个字符串传给lookupcube去执行。
上面的查询，如果在[profit]中也存在对应的“[朋友].[Name]”Hierarchy.将会看到正确的结果数据
currentmember执行上下文在这里提供了很好的解决方法来处理，但是对于其它类的就要稍微复杂一些，这里就不一一去介绍了！如：where轴的处理、维度节点遍历……
同时这里还只是简单的需求，至于更复杂的跨cube查询将结合相关的字符串函数来完成，这部分有时间了再总结！
另：lookupcube目前只在msas中发现了该函数，在mondrian、Essbase中都还没有发现（至少本人没有发现），不知道是否有类似的功能函数。
作者：slob
本文来自CSDN博客，转载请标明出处：http://blog.csdn.net/bendanlzh/archive//5116312.aspx
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【备注】这是最近在一个讲座中的例子，整理出来给大家参考 & 相关名词解释 SSAS: SQL Server Analysis Service。 这是微软SQL Server BI（商务智能）平台的一个核心组件，它可以基于UDM（统一维度模型）构建多维数据集和挖掘模型，支持OLAP（在线分析）和Data Mining(数据挖掘）
Cube: 多维数据集 这是SSAS项目设计的一个核心目的，创建多维数据集，以便支持OLAP分析。对于Cube而言，不再有行和列的概念，取而代之的是，维度和度量值（以及度量值组） & Model-First： 模型先行 这是SSAS从2005这个版本开始支持的一个新特性，也可以说是一个设计Cube的策略。Model-First指的是，在没有数据仓库的情况下，先设计模型（维度和度量值，以及他们之间的关系），然后可以根据这个模型，反向生成数据仓库。 与该策略对应的另外一个策略是：Database-First（数据库先行），也就是说，在设计Cube之前，现有一个完整的数据仓库，该策略是指根据数据仓库的结构生成Cube。 这两种策略各有优缺点。Database-first较为简单，能够很快生成Cube，快速验证和开始工作。而Model-First则更加适合于现实的工作中，因为很多时候，我们在做BI项目的时候，可能数据仓库是并不存在的。而且过早地关注数据仓库的物理设计，也不是一个非常好的方案。我们应该是先关注分析需求，并且将这些需求转换为我们的模型。 & 这一篇文章用一个例子演示了如何使用Model-First策略设计Cube，并且反向工程生成数据仓库。 1.新建一个SSAS项目
2.启动新建Cube向导（在Cubes文件夹处，右键）
选择Creation Method，“ Create an empty cube”。注意，这里也可以根据模板创建。这两种都属于是Model-First的方式
由于目前没有数据库，所以下图中只能选择“None”
接下来给Cube命名，完成操作
3.创建度量值 度量值指的是我们在Cube里面需要进行分析的一些基础指标。本例中，我们假设要分析一个销售业务，有两个度量值，销售额和数量。 首先，创建一个度量值组（Measure Group)，它是用来组织度量值的
将度量值组命名为Sales，并且继续创建两个度量值，SalesAmount和Quantity
4.创建并编辑维度 维度代表了我们在Cube中分析业务的角度。本例中，我们创建两个维度，时间维度和客户维度
首先，创建时间维度（注意，时间维度是一个很特殊的维度，有专门的向导）
定义时间段以及我们关注的时间信息。这个时间段将决定后续生成数据的范围。
我们甚至还可以定义多个日历
接下来，我们创建一个客户维度.与时间维度不同的是，客户维度一般需要我们自己定义。
【注意】这里也可以使用模板，但为了演示如何设计维度，我不用模板
【注意】这里所谓的SCD，指的是渐变维度。该内容的讨论超出了本文的范围，有兴趣的朋友请参考联机丛书或者我其他的文章。
通过上面的步骤，我们已经创建了一个维度，我们还需要为该维度添加一些属性（Attribute），例如本例中，我们添加“国家”，“地区”，“城市”，“性别”四个属性，以便利用它们进行分析。
【注意】这里应该还需要创建层次（Hierarchies)，以便提供性能。限于篇幅，本文不做这个步骤 & 5.将维度与Cube关联 维度建立好之后，需要将它与Cube进行关联。我们可以先回到Cube Design界面
在左下角的方块区域，可以添加维度
将两个维度都添加进来
光这样做还是不够的，我们需要设置维度与度量值的关系。切换到Dimension Usage界面
点击每个维度右侧那个小按钮，设置关系为”Regular” ，下图是时间维度
下图是客户维度
6.生成数据库 到上面这样，我们就完成了Cube的设计(当然，我们只是做了最简单的一个范例），那么如何根据这个设计，生成我们需要的数据仓库呢 首先，在SQL Server中创建一个空的数据库，例如
然后，回到BI Studio中来，在顶部菜单中选择“Database”==&”Generate Relational Schema”
点击“New…”来创建一个新的数据源
再次点击“New…”，指定我们的服务器和数据库
点击“Next”
【注意】这里选择“Use the service account”
点击“Finish”
点击“Next”
点击“Next”
点击“Next”
点击“Finish”
这样就生成好了我们需要的数据库结构。我们可以在SSMS中查看得到
更加特别的地方是，Time这个维度表里面还包含了数据
当然，Customers表和Sales表目前是没有数据的，那就需要我们通过设计SSIS，将数据从业务数据库中抽取过来。这个内容已经超出了本文的范围。 & 7. 部署项目
我们可以将这个设计好的SSAS项目部署起来看看效果如何
部署成功之后，下图就可以看到我们熟悉的OLAP分析的界面了SSAS部署时发生的问题(元数据管理器中存在错误)
【娱乐休闲】
【生活服务】
【电脑网络】
【文体教育】
【行业部门】
文章浏览→→→SSAS部署时发生的问题(元数据管理器中存在错误)SSAS部署时发生的问题(元数据管理器中存在错误)
包括处理数据挖掘结构的过程中，产生的“元数据管理器中存在错误”“时间 ~MC”多维数据集所引用的 ID 为“时间”、名称为“时间”的维度不存在。 元数据管理器中存在错误。从文件“\\?\C:\Program Files\Microsoft SQLServer\MSSQL.2\OLAP\Data\SSAS_Dtrade.0.db\时间 ~MC.3.cub.xml”加载 时间~MC cube时出错类似这样的错误,我的问题解决了,没有保存错误信息,所以借用别人的用下&这个问题搞了很久才找到解决办法,把方法拿出来供大家分享:It is SSAS_Dtrade which is corrupted, we can delete this ASdatabaseforcibly in such scenario----------1. Stop SSAS service2. locate AS data folder (C:\Program Files\Microsoft SQLServer\MSSQL.2\OLAP\Data)3. delete SSAS_Dtrade.0.db (folder) and SSAS_Dtrade.0.db.xml(file)4. restart SSAS serviceI hope this can help people who get the same problem.所属分类：→&&&&作者：新浪博客&&&&时间： 0:00:00
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