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Saiku关于过滤的使用（九）

2019-02-28 13:48:23 作者：互联网

Saiku查询设定：Saiku查询数据时，每次都是全量查询的，我们现在需要默认展示近一周的数据。

通过编写使用MDX表达式进行过滤

通过编写MDX表达式，添加新的指标信息对一周以内的数据进行标识（其实我也想添加新的维度信息，但是好像不生效，所以就用指标了）

/** 检测日期的差值，小于7 */
IIf(DateDiff("d",CDate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name), now())> 7, "yes", "no") 

/** 检测日期差值大于0并且小于7 （显示最近一周的数据） 但是其他年份的相同月份的数据也会显示出来*/
IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))<=7,
IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))>=0,"週數據","非週數據"),"非週數據")

//处理不同年份的日期差值问题（固定年份差值为0，表示只判定当年的数据） year(now()) 取的值为2019
IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))<=7,
IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))>=0,
IIF( year(cdate(now())) - year(cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))=0,"週數據","非週數據"),"非週數據"),"非週數據")

其中SaikuUseDate是我自定义的日期维度信息，在schame中的定义如下：

　　　　<Dimension name="SaikuUseDate"  foreignKey="ID" >
            <Hierarchy hasAll="true" primaryKey="ID" allMemberName="SaikuUseDate">
            　　<Level name="SaikuUseDate" column="saikuUseDate" type='Date'  uniqueMembers="false" />
            </Hierarchy>
        </Dimension>

区分最近一周数据与其他数据最终的MDX表达式语句为：

IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))<=7,
　　IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))>=0,
　　　　IIF( year(cdate(now())) - year(cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))=0,"週數據","非週數據"),
　　"非週數據"),
"非週數據")

saiku中添加新的指标信息如下：

根据新指标信息查询结果如下：

数据已筛选好了，接下来只需要把新指标 週數據字段按照週數據與非週數據 进行筛选就可以啦。

（目前因为saiku是社区版的，过滤不起作用所以没法演示了，后期如果解决了过滤问题会更新的）

=============更新关于过滤===================终于把过滤问题处理好了============== start

>>>>>>首先我们学习一下MDX语句进行数据过滤：

1.登录saiku,选中指定cube

2. 选择上方的工具栏中的 MDX模式 （表示根据MDX语句查询数据，直接将MDX语句写好然后点击执行按钮去执行就可以了【有个问题就是好像MDX模式无法切换到普通的拖拽模式】）

3. MDX表达式语句如下: （目的：根据日期筛选出近一周的数据）

语句1：

WITH
MEMBER [Measures].[周数据筛选] AS
　　IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))<=7
　　AND datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))>=0
　　AND year(cdate(now())) - year(cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))=0,"週數據","非週數據")

SET [~ROWS] AS {FILTER([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].[SaikuUseDate].Members,[Measures].[周数据筛选]="週數據")}
SELECT
NON EMPTY {[Measures].[周数据筛选], [Measures].[daycount]} ON COLUMNS,
NON EMPTY [~ROWS] ON ROWS
FROM [rs_nbjc_1_1]

或使用如下MDX表达式进行过滤（这两条语句的结果一样，但是第二条语句将过滤表达式作为条件放入where后面，使得查询的效率提高 推荐使用语句2）

语句2：

WITH
SET [~filterByDate] AS
	 Filter({[SaikuUseDate].[SaikuUseDate].[SaikuUseDate].Members}, 
		Instr(IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))<=7 AND 
		　　datediff("y",cdate(now()),cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))>=0 AND 
		　　year(cdate(now())) - year(cdate([SaikuUseDate].[SaikuUseDate].CurrentMember.Name))=0,"yes","no"),"yes") > 0)

SET [~ROWS] AS {[countdate].[countdate].[countdate].Members}
SELECT
NON EMPTY { [Measures].[daycount]} ON COLUMNS,
NON EMPTY [~ROWS] ON ROWS
FROM [rs_nbjc_1_1]
where [~filterByDate]

schame文件中 cube名为 rs_nbjc_1_1 的设计如下：

<!-- rs_nbjc_1_1 用來做MDX FILTER表達式的測試 -->
    <Cube name="rs_nbjc_1_1">
         
	<Table name="rs_nbjc_1_1" />
　　　　　　<Dimension name="SEQID" foreignKey="ID" >
　　　　　　　　<Hierarchy hasAll="true" primaryKey="ID" allMemberName="SEQID" >
　　　　　　　　　　<Level name="SEQID" column="ID" uniqueMembers="true" type="String" />
　　　　　　　　</Hierarchy>
　　　　　　</Dimension>

	
	<Dimension name="countdate"  foreignKey="ID" >
            <Hierarchy hasAll="true" primaryKey="ID" allMemberName="countdate">
            　　<Level name="countdate" column="countdate" type='Date'  uniqueMembers="false"  />
            </Hierarchy>
        </Dimension>
		
	<Dimension name="SaikuUseDate"  foreignKey="ID" >
            <Hierarchy hasAll="true" primaryKey="ID" allMemberName="SaikuUseDate">
            　　<Level name="SaikuUseDate" column="saikuUseDate" type='Date'  uniqueMembers="false" />
            </Hierarchy>
        </Dimension>
		
        <Measure name="daycount" column="daycount"  aggregator="sum" />
         
    </Cube>

>>>>>>使用SAIKU的MDX表达式过滤

1.　过滤的使用与日常拖拉数据一样，但是记得将需要过滤的字段放入过滤栏位

2. 在过滤这个位置 左击鼠标，然后依次选中过滤 >>> Custom

3.进入编写MDX过滤表达式弹窗

过滤表达式内容如下：

Instr(
IIF(datediff("y",cdate(now()),cdate([countdate].[countdate].CurrentMember.Name))<=7 
AND datediff("y",cdate(now()),cdate([countdate].[countdate].CurrentMember.Name))>=0 
AND year(cdate(now())) - year(cdate([countdate].[countdate].CurrentMember.Name))=0,"yes","no"),"yes")>0

4. 点击ok后，如果取消了自动查询就手动点击一下查询按钮，执行查询后可看到如下结果：（结果数据以及被过滤，取的是近一周的数据，当前日期为 2019-02-28）

=============更新关于过滤===================终于把过滤问题处理好了============== end

ps: 使用过滤表达式后，记得先取消saiku的自动执行哦，然后将用到的数据信息都拖拽好，过滤信息也编写好，最后在手动点击执行！！！（不然每拖拽一次都要执行一遍，很比较浪费内存哦。）

标签：SaikuUseDate,Name,Saiku,cdate,过滤,关于,now,CurrentMember
来源： https://www.cnblogs.com/DFX339/p/10449839.html