Saiku关于MDX过滤的使用(九)

Saiku查询设定:Saiku查询数据时,每次都是全量查询的,我们现在需要默认展示近一周的数据。

 

通过编写使用MDX表达式进行过滤

通过编写MDX表达式,添加新的指标信息对一周以内的数据进行标识 (其实我也想添加新的维度信息,但是好像不生效,所以就用指标了)

/** 检测日期的差值,小于7 */
IIf(DateDiff("d",CDate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name), now())> 7, "yes", "no") 

/** 检测日期差值大于0并且小于7 (显示最近一周的数据) 但是其他年份的相同月份的数据也会显示出来*/
IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))<=7,
IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))>=0,"週數據","非週數據"),"非週數據")

//处理不同年份的日期差值问题(固定年份差值为0,表示只判定当年的数据) year(now()) 取的值为2019
IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))<=7,
IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))>=0,
IIF( year(cdate(now())) - year(cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))=0,"週數據","非週數據"),"非週數據"),"非週數據")

 

其中SaikuUseDate是我自定义的日期维度信息,在schame中的定义如下:

    
            
              
            
        

  

区分最近一周数据与其他数据最终的MDX表达式语句为:

IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))<=7,
  IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))>=0,
    IIF( year(cdate(now())) - year(cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))=0,"週數據","非週數據"),
  "非週數據"),
"非週數據")

 

saiku中添加新的指标信息如下:

 Saiku关于MDX过滤的使用(九)_第1张图片

 

根据新指标信息查询结果如下:

Saiku关于MDX过滤的使用(九)_第2张图片

 

数据已筛选好了,接下来只需要把 新指标  週數據 字段按照 週數據 與 非週數據 进行筛选就可以啦。

(目前因为saiku是社区版的,过滤不起作用所以没法演示了,后期如果解决了过滤问题会更新的)

 

=============更新关于过滤===================终于把过滤问题处理好了============== start

>>>>>>首先我们学习一下MDX语句进行数据过滤:

1.登录saiku,选中指定cube

2. 选择上方的工具栏中的 MDX模式  (表示根据MDX语句查询数据,直接将MDX语句写好然后点击 执行按钮 去执行就可以了【有个问题就是好像MDX模式无法切换到普通的拖拽模式】)

3. MDX表达式语句如下: (目的:根据日期筛选出近一周的数据)

语句1:

WITH
MEMBER [Measures].[周数据筛选] AS
  IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))<=7 
  AND datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))>=0 
  AND year(cdate(now())) - year(cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))=0,"週數據","非週數據")

SET [~ROWS] AS {FILTER([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].[SaikuUseDate].Members,[Measures].[周数据筛选]="週數據")}
SELECT
NON EMPTY {[Measures].[周数据筛选], [Measures].[daycount]} ON COLUMNS,
NON EMPTY [~ROWS] ON ROWS
FROM [rs_nbjc_1_1]

或使用如下MDX表达式进行过滤(这两条语句的结果一样,但是第二条语句将过滤表达式作为条件放入where后面,使得查询的效率提高  推荐使用语句2

语句2:

WITH
SET [~filterByDate] AS
	 Filter({[SaikuUseDate].[SaikuUseDate].[SaikuUseDate].Members}, 
		Instr(IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))<=7 AND 
		  datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))>=0 AND 
		  year(cdate(now())) - year(cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))=0,"yes","no"),"yes") > 0)

SET [~ROWS] AS {[countdate].[countdate].[countdate].Members}
SELECT
NON EMPTY { [Measures].[daycount]} ON COLUMNS,
NON EMPTY [~ROWS] ON ROWS
FROM [rs_nbjc_1_1]
where [~filterByDate]

 

schame文件中 cube名为  rs_nbjc_1_1  的设计如下:


    
         
	
      
        
          
        
      
            
              
            
        
            
              
            
        
         
    
 
  
 

  

>>>>>>使用SAIKU的MDX表达式过滤

1. 过滤的使用与日常拖拉数据一样,但是记得将需要过滤的字段放入过滤栏位

Saiku关于MDX过滤的使用(九)_第3张图片

2. 在过滤这个位置 左击鼠标,然后依次选中 过滤  >>>  Custom

Saiku关于MDX过滤的使用(九)_第4张图片

3.进入编写MDX过滤表达式弹窗

Saiku关于MDX过滤的使用(九)_第5张图片

 过滤表达式内容如下:

Instr(
IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([countdate].[countdate].CurrentMember.Name))<=7 
AND datediff("y",cdate(now()),cdate([countdate].[countdate].CurrentMember.Name))>=0 
AND year(cdate(now())) - year(cdate([countdate].[countdate].CurrentMember.Name))=0,"yes","no"),"yes")>0

4. 点击ok后,如果取消了自动查询就手动点击一下查询按钮,执行查询后可看到如下结果:(结果数据以及被过滤,取的是近一周的数据,当前日期为 2019-02-28)

 

 

 

Saiku关于MDX过滤的使用(九)_第6张图片

 

 

ps:  在这里笔者遇到了一个很神奇的问题,在本地部署的Saiku中使用CDate函数没有任何问题,但是部署到服务器上使用CDate函数时,抛出异常:

#ERR: mondrian.olap.fun.MondrianEvaluationException: mondrian.olap.InvalidArgumentException: Mondrian Error:Invalid parameter. expression parameter of CDate function must be formatted correctly (2016-05-21)

 

解决方案:  不使用CDate函数了,使用DateSerial函数将数据转为Date类型

转换将String类型的日期数据转换为Date日期类型示例:

CDate:   CDate([countdate].[countdate].CurrentMember.name)

DateSerial:    DateSerial(cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer),cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,6,2) as Integer),cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,9,2) as Integer)) 

过滤表达式内容如下:

Instr(
IIF(datediff("y",cdate(now()),DateSerial(cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer),
			cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,6,2) as Integer),
			cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,9,2) as Integer))  
		   )<7
AND datediff("y",cdate(now()),DateSerial(cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer),
			cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,6,2) as Integer),
			cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,9,2) as Integer))  
		   )>=0 
AND year(cdate(now())) - cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer)=0,"yes","no"),"yes")>0

 

关于过滤二次更新了

1.过滤出上个月的完整数据,以及当前月的月数据(特殊情况下考虑跨年的数据,当前月份为1月时需要特殊处理)

展示需求:默认展示上一个月完整数据以及当前月的月数据 (起始日期:上个月的第一天,结束日期: 当前天)

处理逻辑: 判断当前月是否为1月,如果是1月则特殊处理:取出去年12月份的数据,然后再加上本年1月出现的所有数据。

      如果不是1月,则用当前日期减去一个月,取上个月的第一天作为起始日期,然后当前日期作为结束日期,作比较即可(保证年份相同)。

 

IIF(
 month(now())-1 = 0
 , (
	datediff('y',dateserial(year(now())-1,12,01) , DateSerial(cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer) ,
			cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,6,2) as Integer),
			cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,9,2) as Integer)))<0
	and  year(now())-1 - cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer) =0
	)
		or
	(
	datediff("y" ,DateSerial(cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer),
			cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,6,2) as Integer),
			cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,9,2) as Integer)),now()) <=0	
		and
	year(now()) - cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer)=0
	)
 , 	
	(
	datediff("y" ,DateSerial(year(now()),month(now())-1,01) ,DateSerial(cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer),
		cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,6,2) as Integer),
		cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,9,2) as Integer))) <= 0 
	and
	datediff("y" ,DateSerial(cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer),
		cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,6,2) as Integer),
		cast(mid([countdate].[countdate].CurrentMember.name,9,2) as Integer)), now()) <=0	
	and
	year(cdate(now())) - cast(left([countdate].[countdate].CurrentMember.name,4) as Integer)=0
	)
 )

 

  

 

2.过滤周数据:展示本周的所有数据 (注意跨年份的周数据)

展示需求:默认展示最近的周一到目前的所有数据

处理逻辑:

  先取出所有数据中与当前日期相同的周的数据

  控制取出的数据是本年的或者是上一年12月份的数据

Datepart('ww',now()) = Datepart('ww',
		DateSerial(cast(left([saikuUseDate].[saikuUseDate].CurrentMember.name,4) as Integer),
			cast(mid([saikuUseDate].[saikuUseDate].CurrentMember.name,6,2) as Integer),
			cast(mid([saikuUseDate].[saikuUseDate].CurrentMember.name,9,2) as Integer)))
and (
	(year(now()) = cast(left([saikuUseDate].[saikuUseDate].CurrentMember.name,4) as Integer)) 
	 or
	((year(now()) - cast(left([saikuUseDate].[saikuUseDate].CurrentMember.name,4) as Integer)=1))
	)
	
and 
instr(
	IIF(cast(left([saikuUseDate].[saikuUseDate].CurrentMember.name,4) as Integer) = (YEAR(now())-1)
		,(
			iif((datediff('y',DateSerial(cast(left([saikuUseDate].[saikuUseDate].CurrentMember.name,4) as Integer),
						cast(mid([saikuUseDate].[saikuUseDate].CurrentMember.name,6,2) as Integer),
						cast(mid([saikuUseDate].[saikuUseDate].CurrentMember.name,9,2) as Integer)),
					Dateserial(year(now())-1,12,01))>0)
				and (cast(left([saikuUseDate].[saikuUseDate].CurrentMember.name,4) as Integer) =(YEAR(now())-1)) 
			,"yes","no")
		 )
	   ,"yes"
	),"yes")>0

=============更新关于过滤===================终于把过滤问题处理好了============== end

ps: 使用过滤表达式后,记得先取消saiku的自动执行哦,然后将用到的数据信息都拖拽好,过滤信息也编写好,最后在手动点击执行!!!(不然每拖拽一次都要执行一遍,很比较浪费内存哦。)

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