MDX一些技巧

1.使用半加性度量值替代Calculation

这算是半加性度量值函数的模拟能力之一，但是，有些只在SSAS Enterprise SKU版本中才支持。但是半加性函数操作更快，差不多是MDX脚本两本的速度

2.使用一元操作符替代Calculation

服从分配律一元操作符(与位置顺序无关的操作符)一般来说要比同样作用的赋值操作快两倍。那是不是所有的Calculation都要抽取出来，然后用一元操作符替换呢，答案是否定的。例外就是那些不服从分配律的一元操作符(包括*，/或者数字值)。在这种情况下，才会有可能改进性能。

3.减小集合计算的大小

当计算值是基于集合，使用NONEMPTY函数减小集合的大小。例如，当计算城市间每个产品的销售平均值，这个查询大约耗时1分46秒，在我的机器上：

with member measures.x as avg(existing
[Product].[Product].[Product].members*[Customer].[Customer Geography].[City].members,
[Measures].[Internet Sales Amount])
select [Date].[Calendar].[Month].members on 0,
non empty [Product].[Subcategory].members on 1
from [Adventure Works] where measures.x

但是添加了NONEMPTY，耗时大约39秒：

with member measures.x as avg(existing
nonempty( [Product].[Product].[Product].members*[Customer].[Customer Geography].[City].members,[Measures].[Internet Sales Amount])
, [Measures].[Internet Sales Amount])
select [Date].[Calendar].[Month].members on 0,
non empty [Product].[Subcategory].members on 1
from [Adventure Works] where measures.x

避免赋给cell像0, Null, “N/A”, “-“ 这样的值
之前翻译的文章已经提过了，AS的引擎在排除空行方面是很高效的。下面的查询使用"-"替换了null值，并且non empty不会排出它们：

with member measures.x as
iif( not isempty([Measures].[Internet Sales Amount]),[Measures].[Internet Sales Amount],"-")
select descendants([Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2004] ) on 0,
non empty [Customer].[Customer Geography].[Customer].members on 1
from [Adventure Works]
where measures.x

Non empty操作符不能用来格式化的值上，因此要使用格式化字符串的方式来替换null值，但却排除了空的行，耗时大约是一半的时间：

with member measures.x as
[Measures].[Internet Sales Amount], FORMAT_STRING = "#.00;(#.00);#.00;-"
select descendants([Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2004] ) on 0,
non empty [Customer].[Customer Geography].[Customer].members on 1
from [Adventure Works]
where measures.x

有的读者可能已经观察到，上面的两个查询其实是不等效的——第二个查询完全排除了空行。

4.计算格式化值的成本

在某些情况下，采用格式化字符串的成本消耗甚至操作了求值本身。这时候就需要对比是否应用格式化属性时两者的执行时间，例如：

select [Measures].[Internet Average Sales Amount] on 0 from [Adventure Works] cell properties value
如果不带格式化的结果明显快的话，可以使用下面的语句实现格式化:
scope([Measures].[Internet Average Sales Amount]);
FORMAT_STRING(this) = "currency";
end scope;

执行这个查询(应用了格式化)，然后在决定是否采用吧

5.使用属性

在SSAS 2000中，当要查找一个集合中哪些成员满足条件通常使用filter函数，例如下面查找男性的顾客：

Filter(Customer.name.Name.members, Customer.name.currentmember.properties(“Gender”) = “Male”)

在SSAS 2005/2008中这样的方式就要避免了，取而代之的是添加一个hierarchy属性Customers.Gender ：

(Customers.Gender.Male, Measures.Sales)

这个hierarchy属性可以对终端用户隐藏，但是对MDX表达式仍然有效。

下面查询男性客户的平均销售额：

Avg(Customer.Name.Name.members*Customers.Gender.Male, Measures.Sales)

为什么使用.properties会慢呢？因为在获取一个成员的时候每个成员其实都要获取到，这样才能得到property的值，EXISTS更快些是因为直接使用了内部存储结构

6.使用IS比较操作符

当比较成员时，比较对象时使用IS，不要像下面这样：

Iif( [Currency Code].currentmember.Name = “USA”], …)

正确的方法是：

Iif( [Currency Code].currentmember IS [Currency Code].[USA], …)

这是因为第一个语句要将成员转型为string，这是要耗时的，而且没有必要

7.使用NONEMPTY函数

NONEMPTY函数(SSAS 2005新增的)在提出元组方面进行了优化，因此下面的查询就不可取了：

Filter(Customer.Name.members, not IsEmpty( ([Measures].[Unit Sales], [Product].[Name].[Xbox])

合适的方式是：

NonEmpty (Customer.Name.members, ([Measures].[Unit Sales], [Product].[Name].[Xbox]))

其实Filter(, Not Isempty()) 和NonEmpty(,) 是等效的，现在引擎已经自动做了优化

另外：

Count(Filter([year and month].[Month],
Not IsEmpty(([Project Count], [Layer].[Layer].[web]))
or Not IsEmpty(([Project Count], [Layer].[Layer].[server]))))

上面的方式也不可取，应该这样：

Count(NonEmpty ([year and month].[Month],{([Project Count],
[Layer].[Layer].[web]), ([Project Count], [Layer].[Layer].[server])})

8.条件计算

IIF的存在可能会破环引擎的优化，因为优化器不能接受在求值过程中的表达式，这个问题可能以后会解决，但是可以采用一些方案绕过这个问题：

9.条件计算和条件域

IIF有时候用于限定应用于集合成员的计算的域，例如：

This =
IIF([account].[Account Type].currentmember IS [Account].[Account Type].[Flow],
,
)

上面的做法不推荐，下面可能会获得更好的性能：

Scope ([Account].[Account Type].[Flow]);
This = ;
End Scope;
Scope ([Account].[Account Type].[Account Type].members –
[Account].[Account Type].[Flow]);
This = ;
End Scope;

10.使用ValidMeasure减少计算求值的空间消耗

在SSAS 2005中，每个度量值组都有一个IgnoreUnrelatedDimensions 属性，这个属性定义了如何处理与度量值不相关的维度 --或者忽略这个维度，或者剔除默认成员上的空值。

在定义计算的时候，不要使用这个behavior而是使用ValidMeasuer函数，例如：

scope(leaves([Time]), [Currency].[Currency].members - [Currency].[Currency].[Currency].[USA]
Scope [Measures].[store Sales];
This = iif( isempty(validmeasure([Measures].[Exchange Rate])), null, [Measures].[Store Sales]/validmeasure([Measures].[Exchange Rate]));
End Scope;

11.使用Sum或Aggregate替代求和运算，

避免：

Create Member measures.x as

(Sales, Country.USA) + (Sales, Country.Canada) + (Sales, Country.Mexico)…

推荐:

Create Member measures.x as Sum({Country.USA, Country.Canada, Country.Mexico}, Sales)

12.在大数据量Crossjoin中多重的Hierarchy

如果可能，尽量使在同一纬度中的hierarchy在一起。为什么呢？因为在引擎内部有一个exists在进行Crossjoin的相邻的集合之间。如果一个来自不用纬度的hierarchy插在两个属于相同纬度的hierarchy之间，exists的行为会变化，就会增加占用的空间，影响性能

13.缓存计算结果

在公式引擎内部有一个缓存，用于重用计算结果，但是要进行缓存，这个结果在Cube空间中就要有一个可定地址的单元格或者元组。

例如，一个应用程序在集合中定义了一个比率：一个值除最大值，并且展示为柱状图。

第一种方法：

with
member measures.y as
measures.[unit sales]
/
max(customers.[name].[name].members, measures.[unit sales])
select
measures.y on 0,
customers.[name].[name].members on 1
from sales

这个执行大约需要15秒。这个计算其实效率不高，因为最大值其实是不变的，但是每次表达式都要进行求值，下面的查询就要好一些：

with
member measures.x as
max(customers.[name].[name].members, measures.[unit sales])
member measures.y as
measures.[unit sales]
/
(measures.x,[Customers].[Customers].[All Customers] )
select
measures.y on 0,
customers.[name].[name].members on 1
from sales

这个查询不到1秒！性能得到了数量级的提升！

不知道读者有没有注意到一个问题？为什么SSAS表达式中的measure.y必须要在分母中包含[Customers].[Customers].[All Customers] ，换句话说为什么不能这样：

with
member measures.x as
max(customers.[name].[name].members, measures.[unit sales])
member measures.y as
measures.[unit sales]
/
(measures.x)
select
measures.y on 0,
customers.[name].[name].members on 1
from sales

这是因为我们需要引用缓存值。如果[Customers].[Customers].[All Customers]没有写上customer维度的属性，那么单元格会跟着客户名的引用和计算值变化，而计算值每次都要重新求值