MDX结果分类答案

【问题标题】：MDX result categorisationMDX结果分类
【发布时间】：2010-11-16 13:53:46
【问题描述】：

我是 mdx 的新手，大约一天以来一直在尝试解决以下问题。任何帮助将不胜感激：

我的查询：

select {[Measures].[Kunden]} ON COLUMNS,
NON EMPTY Hierarchize(Union({CurrentDateMember([dimZeit], "[\di\mZeit] 
\.[yyyy]"), CurrentDateMember([dimZeit], "[\di\mZeit]\.[yyyy]").Children}, 
CurrentDateMember([dimZeit], "[\di\mZeit]\.[yyyy]\.[q]").Children))) ON ROWS
FROM Center

如预期的那样给出以下结果：

Zeit        Kunden
2010        1561
 - Q1       523
 - Q2       470
 - Q3       256
 - Q4       312
  - Nov.    312

现在，我想要实现的是将“Kunden”列拆分为“Kunden 5min”列，这意味着等待时间少于或超过 5 分钟的客户。

我能得到的最接近的是：

WITH 
MEMBER [Measures].[LT5] AS 
Aggregate(
Filter([Measures].[Kunden], [Measures].[Wartezeit] < 3000))
select {[Measures].[LT5]} ON COLUMNS,
NON EMPTY Hierarchize(Union({CurrentDateMember([dimZeit], "[\di\mZeit]\.[yyyy]"), 
CurrentDateMember([dimZeit], "[\di\mZeit]\.[yyyy]").Children}, 
CurrentDateMember([dimZeit], "[\di\mZeit]\.[yyyy]\.[q]").Children)) ON ROWS
FROM Center

结果是：

Zeit        Kunden
2010        -
 - Q1       75
 - Q2       23
 - Q3       86
 - Q4       71
  - Nov.    71

我理解这是因为 2010 年全年的 [Measure].[Wartezeit] 总和超过 3000 秒。但是我想看看等待时间低于 3000 秒的客户数量，所以 2010 年应该是 75+23+86+71 = 255。

【问题讨论】：

标签： olap mdx cube pentaho mondrian

【解决方案1】：

通过在 mondrian 中看起来像这样的 wartezeit 列上创建退化维度来解决它：

<Dimension name="dauer">
  <Hierarchy hasAll="true">
    <Level name="dauer" column="dauer" uniqueMembers="true">
      <KeyExpression>
        <SQL dialect="generic"> 
           <![CDATA[(case when dauer < 300 then 'LT5' 
                          when dauer < 600 then 'LT10'
                          else 'GT60'
                     end)]]></SQL>
      </KeyExpression>
    </Level>
  </Hierarchy>
</Dimension>

我的查询的 select 子句现在是一个简单的交叉连接：

({[Measures].[Kunden]} * {[dauer].[LT5], [dauer].[LT10], [dauer].[GT60]})

【讨论】：