Query: construcción de Query olapR

Artículo
05/23/2023

Query construye un objeto "Query". Las funciones Set se utilizan para compilar y modificar los ejes de la consulta y el nombre del cubo.

Uso

  Query(validate = FALSE)

  cube(qry)
  cube(qry) <- cubeName

  columns(qry)
  columns(qry) <- axis

  rows(qry)
  rows(qry) <- axis

  pages(qry)
  pages(qry) <- axis

  chapters(qry)
  chapters(qry) <- axis

  axis(qry, n)
  axis(qry, n) <- axis

  slicers(qry)
  slicers(qry) <- axis

  compose(qry)

  is.Query(qry)

Argumentos

`validate`

Lógica (TRUE, FALSE, NA) que especifica si la consulta se debe validar durante la ejecución.

`qry`

Objeto de clase "Query" devuelto por Query

`cubeName`

Cadena que especifica el nombre del cubo que se consulta.

`axis`

Vector de cadenas que especifican un eje. Consulte el ejemplo siguiente.

`n`

Entero que representa el número de eje que se va a establecer. axis(qry, 1) == columns(qry), axis(qry, 2) == pages(qry), etc.

Detalles

Query es el constructor del objeto Query. Las funciones Set se usan para especificar lo que debe devolver la consulta. Las consultas se pasan a las funciones Execute2D y ExecuteMD. compose toma el objeto Query y genera una cadena MDX equivalente a la que generarían y usarían las funciones Execute.

Value

Query devuelve un objeto de tipo "Query". cube devuelve una cadena. columns devuelve un vector de cadenas. rows devuelve un vector de cadenas. pages devuelve un vector de cadenas. sections devuelve un vector de cadenas. axis devuelve un vector de cadenas. slicers devuelve un vector de cadenas. compose devuelve una cadena. is.Query devuelve un valor booleano.

Notas

Un objeto Query no es tan eficaz como una cadena MDX pura. Si Query API no es suficiente, intente usar una cadena de consulta MDX con una de las funciones Execute.

Referencias

Consulte execute2D o executeMD para ver las referencias.

Consulte también

execute2D, executeMD, OlapConnection, explore

Ejemplos


 qry <- Query(validate = TRUE)

 cube(qry) <- "[Analysis Services Tutorial]"

 columns(qry) <- c("[Measures].[Internet Sales Count]", "[Measures].[Internet Sales-Sales Amount]")
 rows(qry) <- c("[Product].[Product Line].[Product Line].MEMBERS") 
 axis(qry, 3) <- c("[Date].[Calendar Quarter].MEMBERS")

 slicers(qry) <- c("[Sales Territory].[Sales Territories].[Sales Territory Region].[Northwest]")

 print(cube(qry)) #[Analysis Services Tutorial]
 print(axis(qry, 2)) #c("[Product].[Product Line].[Product Line].MEMBERS") 

 print(compose(qry))  #SELECT {[Measures].[Internet Sales Count], [Measures].[Internet Sales-Sales Amount]} ON AXIS(0), {[Product].[Product Line].[Product Line].MEMBERS} ON AXIS(1), {[Date].[Calendar Quarter].MEMBERS} ON AXIS(2) FROM [Analysis Services Tutorial] WHERE {[Sales Territory].[Sales Territories].[Sales Territory Region].[Northwest]}

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