1. Introducción a Multidimensional
Expressions (MDX)
Libera el poder total de Analysis Services Multidimensional
Alan Koo Labrín
Senior Consultant | Nagnoi, LLC.
MVP | MCSE Business Intelligence
www.alankoo.com | @alan_koo | Facebook.com/MicrosoftBIyMas

2. Gracias a nuestros auspiciadores
Database Security as Easy as A-B-C
http://www.greensql.com
Hardcore Developer and IT
Training
http://www.pluralsight.com
SQL Server Performance
Try PlanExplorer today!
http://www.sqlsentry.com

3. Próximos SQL Saturday
6 de Diciembre de 2014
https://www.sqlsaturday.com/351/register.aspx
24 de Enero de 2015
https://www.sqlsaturday.com/346/register.aspx
18 de Abril de 2015
https://www.sqlsaturday.com/368/register.aspx
9 de Mayo de 2015
https://www.sqlsaturday.com/373/register.aspx

4. Capítulo Global PASS en Español
4
4
Reuniones semanales todos los miércoles a
las 12PM UTC-5 (Hora de Colombia)
https://www.facebook.com/SpanishPASSVC

5. 5
Asistencia Técnica
Si requiere asistencia
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usar la sección de
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6. 6
Alan Koo
Alan Koo cuenta con más de 13 años de experiencia, diseñando y
desarrollando soluciones orientadas a incrementar el desempeño de los
negocios, tanto en sector público y privado. Debido sus contribuciones y
liderazgo en la comunidad técnica, fue reconocido como Microsoft MVP en el
2014 ya por 5ta vez. Actualmente se desempeña como Consultor Sénior y líder
técnico de la Práctica de Performance Management y Business Intelligence en
Nagnoi, LLC. Co-fundador de PRPASS y actual PASS LATAM Regional Mentor,
mantiene su blog "Microsoft Business Intelligence y más..."
(http://www.alankoo.com).
6

7. 7
Agenda
 Multidimensional Expressions (MDX)
 Escenarios de uso
 Fundamentos: ¿Dónde estamos?
 Sintaxis y ejemplos
 Demos, demos, demos,… y más demos!
7

8. 8
Mi experiencia
 Senior Consultant en Nagnoi, LLC.
 14+ años en SQL Server
 9+ years en BI & OLAP
 Microsoft MVP (5th year)
 Miembro del equipo Microsoft BI Advisors
 MCT Regional Lead – Puerto Rico
 MCT Alumni BI / SQL Server / .NET
 Co-Founder de Puerto Rico PASS
 PASS Regional Mentor - LATAM
 Blogger: www.alankoo.com
8

9. Qué es MDX (Muldimensional Expressions)
• Una base de datos multidimensional (Cubos OLAP), es un método para almacenar datos de
forma multidimensional, generalmente para propósitos de reporte.
• MDX es un lenguaje de consultas para bases de datos OLAP, análogo a SQL como lenguaje
de consulta para bases de datos relacionales.
• Use consultas MDX para obtener datos almacenados en un cubo de SQL Server Analysis
9
Services.
• Devuelve un conjunto de resultados (dataset) multidimensional que consiste de data de
celdas y data de ejes.
• Originalmente desarrollado por Microsoft (finales de los 90’s).
• Adoptado por muchos otros fabricantes de bases de datos multidimensionales.
9

10. 10
Escenarios de uso
• Herramientas de inteligencia de negocios
• Excel Pivot Tables
• Reporting Services
• PerformancePoint Services (Sharepoint)
• Power View
• Power Query
• Herramientas de terceros
• Tableau
• Business Objects
• Integración con aplicaciones Web o Windows
• ADOMD.NET
10

11. Conceptos Fundamentales
Introducción a MDX
11

12. Adventure Works Sample Database
12

13. 13
Adventure Works Cube
• Dimensiones (dimensiones)
• Medidas (measures)
• Grupo de Medidas (measure groups)
• 11 Measure Groups
• 21Dimensions
13

14. 14
¿Dónde estamos?
• Dimensiones
• Date
• Product
• Customer
• Jerarquías
• Calendar (Date)
• Product Line (Product)
• Country (Customer)
14
3 niveles:
Year, Semester, Quarter
2 niveles:
All, Country
2 niveles:
All, Product Line

15. ¿Dónde estamos? Members
15
• Los items contenidos dentro de
cada jerarquía de una dimension
• Ej. Jerarquía Calendar:
15
• 2004
• H1 CY 2004
• Q1 CY 2004
• Q2 CY 2004
• Q3 CY 2004
• Q4 CY 2004
• H2 CY 2004
• Ej. Nivel Calendar Quarter:
• Q1 CY 2004
• Q2 CY 2004
• Q3 CY 2004
• Q4 CY 2004

16. 16
Identificadores
• El nombre de un objeto en Analysis Services
• Cubos, dimensiones, jerarquías (hierarchies), niveles (levels), etc.
• Por defecto:
• [Nombre de Dimensión].[Nombre de Jerarquía].[Nombre de Nivel].[Nombre de Miembro]
• Usando la llave (key) del miembro:
• [Nombre de Dimensión].[Nombre de Jerarquía].&[Llave del Miembro]
16

17. ¿Dónde estamos? Members
[Date].[Calendar].[Q1 CY 2004]
17
• Ej. Jerarquía Calendar:
17
• 2004
• H1 CY 2004
• Q1 CY 2004
• Q2 CY 2004
• Q3 CY 2004
• Q4 CY 2004
• H2 CY 2004
[Date].[Calendar].[Calendar Quarter].[Q1 CY 2004]
[Date].[Calendar].[CY 2004].[H1 CY 2004].][Q1 CY 2004]
[Date].[Calendar].[Calendar Quarter].&[2004]&[1]

18. 18
¿Dónde estamos? Celdas
 Un lugar en el cubo
18
 Data pertinente a una intersección
de miembros
 Contiene medidas
 Identificada por los miembros de
una dimensión
Celda
Cantidad 1,134
X * Y * Z
Product * Quarter * Country
4 * 4 * 6 = 96 celdas

19. 19
¿Dónde estamos? Tuplas
 Identifica una cela o sección
19
de un cubo
 Representada por un miembro
de cada dimensión
 Separados por comas,
delimitados por paréntesis
Celda
Cantidad 1,134
([Product].[Product Line].[Accesories],
[Date].[Calendar].[Calendar Quarter].&[2003].&[4],
[Customer].[Country].[Australia])

20. 20
¿Dónde estamos? Tuplas
 No tiene tener que
20
explícitamente tener miembros
de todas las dimensiones
Tuple
1. ([Customer].[Country].[Australia])
2. ([Date].[Calendar].[2004].[H1 CY 2004].
[Q1 CY 2004],
[Customer].[Country].[Australia])
3. ([Date].[Calendar].[2004].[H1 CY 2004].
[Q1 CY 2004],
([Product].[Product Line].[Mountain],
[Customer].[Country].[Australia])
Tuple
Tuple

21. ¿Dónde estamos? Conjuntos (Sets)
{Customer.CCoouunnttrryy..AAuussttrraalliiaa,, [[PPrroodduucctt]]..[[PPrroodduucctt LLiinnee]]..[[MMoouunnttaaiinn]]}}
21
• Colección de tuplas
definidas usando las
misma dimensiones (en
tipo y número)
• Delimitada por llaves {}
21
{(Customer.Country.Australia), (Customer.Country.Canada)}
{
([Date].[Calendar].[2004].[H1 CY 2004]. [Q1 CY 2002],
[Product].[Product Line].[Mountain],
[Customer].[Country].[Australia]),
([Customer].[Country].[Australia],
[Date].[Calendar].[2004].[H1 CY 2004]. [Q1 CY 2003],
[Product].[Product Line].[Mountain]),
([Customer].[Country].[Australia],
[Date].[Calendar].[2004].[H1 CY 2004]. [Q1 CY 2004],
[Product].[Product Line].[Mountain])
}
{ }

22. Consultas MDX
Más allá de los Pivot Tables
22

23. Sintaxis básica de una consulta
• Se usa para devolver un subconjunto de la data multidimensional de un
23
servidor OLAP
[ WITH <formula_expression> [ , <formula_expression> ... ] ]
SELECT [<axis_expression>, [<axis_expression> ... ]]
FROM [<cube_expression>]
[WHERE [slicer_expression]]
• Ejes (Axis): Hasta 128 ejes, los 5 primeros tienen alias (COLUMN, ROWS,
PAGES, SECTIONS, CHAPTERS)
23

24. 24
Miembros Calculados
• Cálculos especificados por expresiones MDX
• Resuelto después de la evaluación de la expresión (en lugar de traer la data
original de las tablas de hechos)
24
WITH MEMBER [Measures].[Profit] AS
'[Measures].[Internet Sales Amount] - [Measures].[Internet Total Product Cost]'
SELECT …
WITH MEMBER Measures.[Cumulative Sales] AS
'SUM(YTD(), [Measures].[Internet Sales Amount]) '
SELECT …

25. 25
Expresiones
• Sentencias parciales de MDX que se evalúan a un valor
• Combinación de identificadores, valores y operadores que Analysis Services
puede evaluar para obtener un resultado
• Usamos las expresiones como parte de los datos a ser devueltos por una
consulta o como una condición de búsqueda de acuerdo a un criterio
25

26. Expresiones a nivel de Dimensión
Typically used when passing parameters to functions in Multidimensional
Expressions (MDX) to return members, sets, or tuples from a hierarchy.
26
26
WITH MEMBER [Measures].[MeasureCount] AS
COUNT([Measures].MEMBERS)
…

27. Expresiones a nivel de Jerarquía (dimensión)
hierarchy expression contains either a hierarchy identifier or a hierarchy
function
• WITH MEMBER [Measures].[CalendarLevelCount] AS
[Date].[Calendar].Levels.Count
SELECT [Measures].[CalendarLevelCount] ON 0
FROM [Adventure Works]
• SELECT [Measures].[Internet Sales Amount] ON 0,
27
[Date].[Calendar].MEMBERS ON 1
FROM [Adventure Works]
27

28. Expresiones a nivel de Tupla (1/2)
• Made up of one member from every dimension that is contained within a cube
• Uniquely identifies a single cell within the cube
(Member_expression [ ,Member_expression ... ] )
• Can be fully qualified, can contain implicit members, or can contain a single member
• Any dimension not explicitly referenced within a tuple is implicitly referenced
28
• Tuplas de un solo miembro
• [Measures].[TestMeasure]  Miembro
• ( [Measures].[TestMeasure] )  Tupla
28

29. Expresiones a nivel de Tupla (2/2)
• Conjuntos (Sets): Lista ordenada de cero o más tuplas
• Conjuntos vacios (Empty Set): No contiene tuplas
{ [ { Tuple_expression | Member_expression } [ , { Tuple_expression | Member_expression } ] ... ] }
• SELECT {[Measures].[Internet Sales Amount], [Measures].[Internet Tax Amount]}
ON COLUMNS,
{
([Product].[Product Categories].[Category].&[4], [Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2004]),
([Product].[Product Categories].[Category].&[1], [Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2003]),
([Product].[Product Categories].[Category].&[3], [Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2004])
} ON ROWS
FROM [Adventure Works]
29
29

30. Expresiones a nivel de Sub-Cubo
Puede contener un identificador de sub-cubo o una sentencia MDX que
devuelva un sub-cubo.
SELECT [Measures].MEMBERS ON COLUMNS,
[Date].[Calendar Year].MEMBERS ON ROWS
FROM (SELECT [Measures].[Internet Sales Amount] ON COLUMNS,
[Date].[Calendar Year].&[2012] ON ROWS
FROM [Adventure Works])
30
30

31. WITH MEMBER Measures.LocationName AS
[Customer].[Country].CurrentMember.Name
…
WITH MEMBER Measures.User AS USERNAME
…
31
Funciones
• Usadas para operar programáticamente sobre bases de datos
multidimensionales
31
CROSSJOIN ([Product].[Product Line].[Product Line].MEMBERS,
Customer.Country.Members) ON ROWS
…

32. Trabajando con valores Vacíos (empty)
WITH
MEMBER [Product].[Category].[All Products].ReturnZero AS 0
MEMBER MEASURES.ISEMPTYDemo AS
ISEMPTY([Measures].[Internet Tax Amount])
MEASURES.ISEMPTYDemo, MEASURES.IsZero} ON COLUMNS,
[Product].[Category].[Category].ALLMEMBERS ON ROWS
FROM [Adventure Works]
WHERE [Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2012]
32
//Will true for any null or zero value
MEMBER MEASURES.IsZero AS
[Measures].[Internet Tax Amount]=0
SELECT {[Measures].[Internet Tax Amount],
32

33. SELECT {[Measures].[Internet Tax Amount]} ON COLUMNS,
NON EMPTY [Product].[Category].[Category].MEMBERS ON ROWS
FROM [Adventure Works]
WHERE([Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2012])
33
NON EMPTY
33

34. WITH MEMBER MEASURES.CategoryCount AS
COUNT([Product].[Category].[Category].MEMBERS)
MEMBER MEASURES.NonEmptyCategoryCountFor2012 AS
COUNT(
NONEMPTY( [Product].[Category].[Category].MEMBERS ,
([Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2012], [Measures].[Internet Tax Amount])
)
34
Fundamentos: NonEmpty
34
)
SELECT {MEASURES.CategoryCount, MEASURES.NonEmptyCategoryCountFor2012 }
ON COLUMNS
FROM [Adventure Works];

35. Funciones y más funciones
Más allá de los Pivot Tables
35

36. Categoría Descripción
Array functions Provide arrays for use in stored procedures
Dimension functions Return a reference to a dimension from a hierarchy, level, or member.
Hierarchy functions Return a reference to a hierarchy from a level or member.
Level functions Return a reference to a level from a member, dimension, hierarchy, or
36
Funciones (Sintaxis MDX)
36
from a string expression.
Logical functions Perform logical operations and comparisons on objects and
expressions.
Member functions Return a reference to a member from other objects or from a string
expression.
Numeric functions Perform mathematical and statistical functions on objects and
expressions.
Set functions Return a reference to a set from other objects or from a string
expression.
String functions Return string values from other objects or from the server.
Tuple functions Return a reference to a tuple from a set or from a string expression.

37. Funciones de Cadena (String)
[Product].[Product].CurrentMember.Name
MEMBER [Measures].[ProductUniqueName] AS
[Product].[Product].CurrentMember.Uniquename
MEMBER [Measures].[ProductDimensionName] AS
SELECT {[Measures].[ProductName], [Measures].[ProductUniqueName],
[Measures].[ProductDimensionName]} ON COLUMNS,
[Product].[Product].MEMBERS ON ROWS
37
WITH
MEMBER [Measures].[ProductName] AS
[Product].Name
FROM [Adventure Works] ;
37

38. Funciones de Cadena (String)
SELECT {STRTOMEMBER("[Measures].[Inter" + "net Sales Amount]")} ON COLUMNS,
STRTOSET("{
[Product].[Product Categories].[Category].&[3],
[Product].[Product Categories].[Product].&[477],
[Product].[Product Categories].[Product].&[788],
[Product].[Product Categories].[Product].&[708],
[Product].[Product Categories].[Product].&[711]
}") ON ROWS
38
FROM [Adventure Works];
38

39. IsLeaf([Date].[Calendar].CurrentMember)
MEMBER MEASURES.[IsAncestorDemo] AS
IsAncestor([Date].[Calendar].CurrentMember,
[Date].[Calendar].[Date].&[1])
SELECT {MEASURES.[IsLeafDemo], MEASURES.[IsAncestorDemo] } ON 0,
[Date].[Calendar].MEMBERS ON 1
39
Funciones Lógicas
WITH
MEMBER MEASURES.[IsLeafDemo] AS
FROM [Adventure Works];
39

40. Funciones a nivel de Miembro
[Date].[Calendar].CurrentMember.Parent.Name
ANCESTOR([Date].[Calendar].CurrentMember, [Date].[Calendar].[Calendar Year]).Name
[Date].[Calendar].CurrentMember.Prevmember.Name
SELECT {MEASURES.[CurrentMemberDemo], MEASURES.[ParentDemo],
MEASURES.[AncestorDemo], MEASURES.[PrevMemberDemo] } ON 0,
40
WITH
MEMBER MEASURES.[CurrentMemberDemo] AS
[Date].[Calendar].CurrentMember.Name
MEMBER MEASURES.[ParentDemo] AS
MEMBER MEASURES.[AncestorDemo] AS
MEMBER MEASURES.[PrevMemberDemo] AS
[Date].[Calendar].MEMBERS ON 1
FROM [Adventure Works];
40

41. Funciones a nivel de Miembro: ParallelPeriod
41
41
january
february
march
april
may
june
july
august
september
october
november
december
Quarter 1
Quarter 2
Quarter 3
Quarter 4
Semester 1
Semester 2
ParallelPeriod([Quarter, 1, April])
ParallelPeriod([Quarter, -2, April])

42. Funciones a nivel de Conjunto (Set): Descendants
SELECT [Measures].[Internet Sales Amount] ON Columns,
DESCENDANTS( [Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2011] ,
[Date].[Calendar].[Date]) ON Rows
42
FROM [Adventure Works];
42

43. Funciones a nivel de Conjunto (Set): Order
SELECT [Measures].[Internet Sales Amount] ON Columns,
ORDER(
DESCENDANTS( [Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2012]
43
43
,
[Date].[Calendar].[Date]) ,
[Measures].[Internet Sales Amount], BDESC
) ON ROWS
FROM [Adventure Works] ;

44. Funciones a nivel de Conjunto (Set): Filter
SELECT [Measures].[Internet Sales Amount] ON Columns,
44
44
FILTER(
DESCENDANTS( [Date].[Calendar].[Calendar Year].&[2010] ,
[Date].[Calendar].[Date])
, [Measures].[Internet Sales Amount]>10000
) ON Rows
FROM [Adventure Works]

45. Preguntas?

46. Referencias

47. ¡Gracias!
Alan Koo
Senior Consultant | Nagnoi, LLC.
Blog: www.alankoo.com
Twitter: @alan_koo
facebook.com/MicrosofBIyMas

48. Gracias por participar