4.1 销售数据仓库OLAP
以销售数量和销售额为度量，建立了以时间维、客户维、产品维、产品类别维、销售区域维等维度的销售多维数据集之后，就可以基于销售多维数据集实施OLAP分析，进而为企业管理者提供有价值的决策支持信息。使用SQL Server 2005数据仓库附带的Analysis Services可以方便直观地获得分析结果。图4-1 是按销售区域维（即客户所在地区）、时间和产品分类汇总的销售数量和销售金额。
同样的，在SQL Server 2005 Analysis Services 中只须根据数据分析的需要在多维数据集中进行简单的点击和拖动，可以生成以销售数量和金额为度量，以时间维、产品类别维、客户维、销售区域维的不同组合，再考虑到比如时间维的年、季度、月等不同层次。这样，就可以从不同角度、不同的汇总级别来观察数据，获得对销售管理有价值的信息。
4.2 MDX查询和计算
当然，在Analysis Services中利用多维数据集的浏览器来通过拖拉可以达到分析的目的，但同时MDX（MultiDimension Expression，多维表达式）也提供了功能完备、基于语句的脚本语言，用于定义、使用以及从Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 中的多维对象中检索数据。MDX提供以下几种语言功能：
·用于创建、删除以及使用多维对象的数据定义语言 (DDL) 语句。
·用于从多维对象中检索操作数据的数据操作语言 (DML) 语句。
·用于管理作用域、上下文以及 MDX 脚本内的流控制的脚本语言语句。
·用于操作从多维对象中检索的数据的大量运算符和函数。
·使用用户定义函数扩展 MDX 的功能。
MDX 在很多方面与关系数据库常用的 SQL 语法类似，但 MDX 不是 SQL 语言的扩展。事实上，MDX 所提供的一些功能也可由 SQL 提供，尽管不是那么有效或直观。下面是一段代码，用于从销售多维数据集中查询出2005和2006年HGC和Vcaps两种产品的销售量和销售额。
Select
CrossJoin({[Dim Time].[Year].&[2005]，[Dim Time].[Year].&[2006]}，
{[Measures].[Order Quantity]，[Measures].[Sales Amount]}) on Columns，
{[Dim Item].[Item Category Name].&[HGC]，
[Dim Item].[Item Category Name].&[Vcaps]}
ON Rows
From [Sales OLAP]
在SQL Server Mangemnet Studio工具中，可以向运行SQL语句一样运行MDX查询语句，运行上述代码和的查询结果如图4-2。
图4-2 MDX查询语句与运行结果
当然，也可以在多维数据集设计器中建立计算成员AverageSalsesPrice来获得平均销售价，并给它赋予MDX表达式[Measures].[Sales Amount]/[Measures].[Order Quantity]，见图4-3。
图4-3 维计算成员赋予MDX表达式
通过再处理多维数据集后使新建计算成员加入到度量值组中。在SQL Server Mangemnet Studio工具中运行一下更新过的以下代码（斜体加黑部分系新添）可以得到图4-4的结果。
Select
CrossJoin({[Dim Time].[Year].&[2005]，[Dim Time].[Year].&[2006]}，
{[Measures].[Order Quantity]，[Measures].[Sales Amount]，
[Measures].[AverageSalesPrice]}) ON Columns，
{[Dim Item].[Item Category Name].&[HGC]，
[Dim Item].[Item Category Name].&[Vcaps]} ON Rows
From [Sales OLAP]
图4-4 加入计算成员后的MDX查询结果
4.3 KPI分析
KPI（Key Performance Indicators，关键性能指标），为企业提供了定义自定义图形化业务衡量标准的功能，让企业关切的指标直接由多维数据集产生视觉化的结果。若要在 Microsoft SQL Server 2005 中定义关键性能指标KPI（见图4-5），应当首先定义与 KPI 关联的 KPI 名称和度量值组。KPI 可以与所有度量值组或与单个度量值组关联。然后定义以下 KPI 元素：
图4-5 多维数据集中的KPI设计
值表达式：值表达式是物理度量值（如销售）、计算度量值（如销售平均价）或使用多维表达式(MDX)表达式在 KPI 中定义的计算。如：SUM( [Dim Time].[Year].&[2004]，[Measures].[Sales Amount]/[Measures].[Order Quantity])
目标表达式：目标表达式是值或者是解析为值的 MDX 表达式，它用于定义值表达式所定义的度量值的目标。例如，目标表达式可以是公司业务经理希望的年度平均销售单价。
状态表达式：状态表达式是 MDX 表达式，Analysis Services 用它来计算与目标表达式相比，值表达式的当前状态，其正常取值范围是 -1 到 +1。-1 表示非常差，而 +1表示非常好。状态表达式用图形显示，以帮助您易于确定值表达式与目标表达式相比较的状态。如：IIf(KPIValue( "Average Sales Price in 2004" ) - KPIGoal( "Average Sales Price in 2004" ) >=0，1，-1)
走向表达式：走向表达式是 MDX 表达式，Analysis Services 用它来计算与目标表达式相比，值表达式的当前走向。走向表达式可帮助业务用户快速确定相对于目标表达式，值表达式是否正在变得更好或更差。可以将几个图形中的某一个与走向表达式关联，以便帮助业务用户能够快速地了解走向。
图4-6显示了针对销售数据仓库，2004年销售平均价是否大于20？2005年销售平均价是否大于18？2006年销售平均价是否大于15？通过再次处理多维数据集Cube，可以发现实际的销售平均单价与目标的不同以及直观的状态。
图4-6 KPI浏览结果
4.4 多维数据集的更新
多维数据集创建后，为满足用户对不断变化的数据的应用，需要定期对多维数据集进行更新。首先通过 SQL Server Integration Services中的DTS数据转换或将他设定成定期执行任务，来更新中间库，然后通过处理多维数据集来更新CUBE。当然也可对多维数据集设定一个更新任务，来定期处理该多维数据集。见下图4.7：
图4.7 设定任务来更新Cube
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