Многомерная модель

Пример визуализации конструирования MDX-запроса в клиентских приложениях

ожно упростить освоение MDX, воспользовавшись удобным и интуитивно понятным интерфейсом конструирования запросов. Аналитик строит отчеты, размышляя о проблеме лишь в предметных терминах, а все специальные функции и выражения скрыты от него за мастерами построения тех ли иных условий. Пользователь переносит мышью необходимые изменения на строки и столбцы формируемого отчета, выделяет нужные для анализа члены измерений с помощью мастеров, накладывает фильтрацию и устанавливает порядок сортировки.

Приложения, содержащие интерфейс  для визуального конструирования  запросов, доступны аналитику с первого  же дня работы с многомерными данными, поскольку они легки в освоении, дают представление о многомерной  модели, а также позволяют оценить  возможности языка MDX, не изучая подробно весь его синтаксис.

В качестве примера рассмотрим клиентское приложение DataVision Analyzer (разработка Digital Design: www.digdes.com), позволяющее строить отчеты на основе многомерного хранилища данных.

При работе DataVision Analyzer использует метаданные, содержащиеся в его репозитарии. DataVision Analyzer предоставляет пользователю возможность построить запрос к OLAP-серверу в терминах конкретной предметной области, указав не только интересующие его данные, но и их размещение по столбцам и строкам результирующей таблицы, а затем просмотреть полученный результат выполнения запроса в табличном и графическом виде (рис. 19).

Ранее построенные запросы  доступны всем пользователям DV Analyzer и могут выполняться неограниченное количество раз. Одной из основных и самых удобных возможностей DV Analyzer является экспорт получаемой из OLAP-сервера информации (в виде таблиц или диаграмм) в Microsoft Excel, что позволяет использовать предоставляемые Excel инструменты оформления и обработки данных.

С точки зрения построения MDX-запросов DV Analyzer является прекрасным инструментом для начала работы с многомерными данными, помогающим пользователю не только разложить измерения куба на строки и столбцы запроса, но настроить различные сортировки, фильтрации и другие условия ограничения вывода данных в отчет, отображая все условия в конструкторе запросов для последующих изменений. На рис. 20 и 21 представлены примеры настройки сортировки и фильтрации при помощи соответствующих мастеров.

Результатом работы с конструктором  запросов и выполнения настроек сортировки и фильтрации при помощи мастеров является запрос, который выглядит следующим образом:

SELECT CROSSJOIN({[Тип самолета].[Все типы].[ТУ-134], [Тип самолета].[Все типы].[ТУ-154]},

    ORDER({[Пункт назначения].[Все пункты].[Россия].[РФ], [Пункт назначения].[Все    пункты].[СНГ].[Казахстан],

[Пункт назначения].[Все пункты].[СНГ].[Узбекистан]},

    ([Measures].[Вес груза]), ASC)) ON ROWS, CROSSJOIN({[Measures].[Колво пасс]},

    TopPer-cent({[Время].[Все время].[2001].[1-й квартал], [Время].[Все время].[2001].[2-й    квартал], [Время].[Все время].[2001].[3-й квартал]}, 60,

([Measures].[Колво    пасс]))) ON COLUMNS FROM [Учет рейсов]

Построенные запросы доступны всем пользователям, обладающим соответствующими правами. После выполнения запроса  пользователь имеет возможность  более подробно проанализировать полученные данные при помощи стандартных OLAP-операций: «Уровень выше/Уровень ниже», «Свернуть/Развернуть», «Выбрать/Исключить», «Заголовок выше/Заголовок ниже» (рис. 22).

Кроме того, DV Analyzer позволяет пользователям cоздавать списки электронных рассылок, а также публиковать на Web-сервере выбранные отчеты по расписанию. Все это дает доступ к требуемой информации без необходимости запуска дополнительных приложений и делает данные доступными для удаленных пользователей.