MDX データ操作 - SELECT

[アーティクル]
05/23/2023

指定されたキューブからデータを取得します。

構文

  
[ WITH <SELECT WITH clause>   
   [ , <SELECT WITH clause>...n ]   
]   
SELECT   
     [ *   
    | ( <SELECT query axis clause>   
                  [ , <SELECT query axis clause>,...n ]   
            )   
            ]  
FROM   
   <SELECT subcube clause>   
      [ <SELECT slicer axis clause> ]  
      [ <SELECT cell property list clause> ]  
  
<SELECT WITH clause> ::=  
     ( CELL CALCULATION <CREATE CELL CALCULATION body clause> )   
   | ( [ CALCULATED ] MEMBER <CREATE MEMBER body clause>)   
   | ( SET <CREATE SET body clause>)  
   | ( MEASURE = <measure body clause> )  
  
<SELECT query axis clause> ::=  
   [ NON EMPTY ] Set_Expression  
   [ <SELECT dimension property list clause> ]   
      ON   
            Integer_Expression   
       | AXIS(Integer)   
       | COLUMNS   
       | ROWS   
       | PAGES   
       | SECTIONS   
       | CHAPTERS   
  
<SELECT subcube clause> ::=  
      Cube_Name   
   | [NON VISUAL] (SELECT   
                  [ *   
       | ( <SELECT query axis clause> [ ,   
           <SELECT query axis clause>,...n ] )   
         ]   
            FROM   
         <SELECT subcube clause>   
         <SELECT slicer axis clause> )  
  
<SELECT slicer axis clause> ::=   
      WHERE Tuple_Expression  
  
<SELECT cell property list clause> ::=   
   [ CELL ] PROPERTIES CellProperty_Name   
      [ , CellProperty_Name,...n ]  
  
<SELECT dimension property list clause> ::=  
   [DIMENSION] PROPERTIES   
      (DimensionProperty_Name   
         [,DimensionProperty_Name,...n ] )   
    | (LevelProperty_Name   
         [, LevelProperty_Name,...n ] )   
    | (MemberProperty_Name   
         [, MemberProperty_Name,...n ] )

引数

Set_Expression
セットを返す有効な多次元式 (MDX) 式。

整数
0 ～ 127 の整数値です。

Cube_Name
キューブ名を提供する有効な文字列。

Tuple_Expression
タプルを返す有効な多次元式 (MDX) 式。

CellProperty_Name
セルプロパティを表す有効な文字列。

DimensionProperty_Name
ディメンションプロパティを表す有効な文字列。

LevelProperty_Name
level プロパティを表す有効な文字列。

MemberProperty_Name
メンバープロパティを表す有効な文字列です。

解説

<SELECT slicer axis clause> 式には、指定した <SELECT query axis clause> 式で参照されるディメンションと階層以外のメンバーを指定する必要があります。

指定した <SELECT query axis clause> 式と <SELECT slicer axis clause> 値でキューブ内の属性が省略されている場合は、属性の既定のメンバーが暗黙的にスライサー軸に追加されます。

サブセレクトステートメントで NON VISUAL オプションを使用すると、フィルター選択された合計ではなく、実際の合計を維持しながら、メンバーを除外することができます。これにより、上位 10 件の売上 (販売員、製品、地域) のクエリを実行するときに、返された上位 10 件の売上の合計額ではなく、クエリ対象となるすべてのメンバーに対する実際の売上合計を取得することができます。詳細については、以下の例を参照してください。

計算されるメンバーは、接続文字列パラメーター subqueries=1 を使用して接続が開かれるたびに SELECT クエリ軸句>に含<めることができます。パラメーターの使用については、「サポートされている XMLA プロパティ (XMLA)」とConnectionString「」を参照してください。サブセレクトの計算されるメンバーに例を示します。

autoexists

SELECT ステートメントに特定のディメンションの属性を複数使用した場合、こうした属性のメンバーは、Analysis Services が属性の式を評価する際、それ以外のすべての属性の条件を満たすよう、適切に絞り込まれます。たとえば、Geography ディメンションの属性を指定したとします。 City 属性からすべてのメンバーを返す式と、Country 属性のメンバーをヨーロッパのすべての国/地域に限定する式がある場合、City メンバーはヨーロッパの国/地域に属する都市のみに限定されます。 Analysis Services が備えているこの特性は Autoexists と呼ばれ、同じディメンション内の属性にのみ適用されます。 Autoexists が同じディメンションの属性にのみ適用されるのは、一方の属性式で排除されたディメンションレコードが、もう一方の属性式で含められるのを防ぐように機能するためです。ディメンションレコードに複数の属性式を適用した結果の共通集合と考えることもできます。次の例を考えてみてください。

//Obtain the Top 10 best reseller selling products by Name

with member [Measures].[PCT Discount] AS '[Measures].[Discount Amount]/[Measures].[Reseller Sales Amount]', FORMAT_STRING = 'Percent'

set Top10SellingProducts as 'topcount([Product].[Model Name].children, 10, [Measures].[Reseller Sales Amount])'

set Preferred10Products as '

{[Product].[Model Name].&[Mountain-200],

[Product].[Model Name].&[Road-250],

[Product].[Model Name].&[Mountain-100],

[Product].[Model Name].&[Road-650],

[Product].[Model Name].&[Touring-1000],

[Product].[Model Name].&[Road-550-W],

[Product].[Model Name].&[Road-350-W],

[Product].[Model Name].&[HL Mountain Frame],

[Product].[Model Name].&[Road-150],

[Product].[Model Name].&[Touring-3000]

}'

select {[Measures].[Reseller Sales Amount], [Measures].[Discount Amount], [Measures].[PCT Discount]} on 0,

Top10SellingProducts on 1

from [Adventure Works]

取得される結果セットは次のとおりです。

モデル名とメジャー	Reseller Sales Amount	Discount Amount	PCT Discount
Mountain-200	$14,356,699.36	$19,012.71	0.13%
Road-250	$9,377,457.68	$4,032.47	0.04%
Mountain-100	$8,568,958.27	$139,393.27	1.63%
道路 650	$7,442,141.81	$39,698.30	0.53%
Touring 1000	$6,723,794.29	$166,144.17	2.47%
道路-w 550	$3,668,383.88	$1,901.97	0.05%
Road-350-W	$3,665,932.31	$20,946.50	0.57%
HL Mountain Frame	$3,365,069.27	$174.11	0.01%
Road-150	$2,363,805.16	$0.00	0.00%
Touring-3000	$2,046,508.26	$79,582.15	3.89%

取得された製品のセットは、Preferred10Products と同じであるように見えます。そこで、Preferred10Products のセットを検証してみることにします。

with member [Measures].[PCT Discount] AS '[Measures].[Discount Amount]/[Measures].[Reseller Sales Amount]', FORMAT_STRING = 'Percent'

set Top10SellingProducts as 'topcount([Product].[Model Name].children, 10, [Measures].[Reseller Sales Amount])'

set Preferred10Products as '

{[Product].[Model Name].&[Mountain-200],

[Product].[Model Name].&[Road-250],

[Product].[Model Name].&[Mountain-100],

[Product].[Model Name].&[Road-650],

[Product].[Model Name].&[Touring-1000],

[Product].[Model Name].&[Road-550-W],

[Product].[Model Name].&[Road-350-W],

[Product].[Model Name].&[HL Mountain Frame],

[Product].[Model Name].&[Road-150],

[Product].[Model Name].&[Touring-3000]

}'

select {[Measures].[Reseller Sales Amount], [Measures].[Discount Amount], [Measures].[PCT Discount]} on 0,

Preferred10Products on 1

from [Adventure Works]

次の結果から、両方のセット (Top10SellingProducts と Preferred10Products) が同一であることがわかります。

モデル名とメジャー	Reseller Sales Amount	Discount Amount	PCT Discount
Mountain-200	$14,356,699.36	$19,012.71	0.13%
Road-250	$9,377,457.68	$4,032.47	0.04%
Mountain-100	$8,568,958.27	$139,393.27	1.63%
道路 650	$7,442,141.81	$39,698.30	0.53%
Touring 1000	$6,723,794.29	$166,144.17	2.47%
道路-w 550	$3,668,383.88	$1,901.97	0.05%
Road-350-W	$3,665,932.31	$20,946.50	0.57%
HL Mountain Frame	$3,365,069.27	$174.11	0.01%
Road-150	$2,363,805.16	$0.00	0.00%
Touring-3000	$2,046,508.26	$79,582.15	3.89%

前の例では、計算式として 1 つ、定数式として 2 つのセットを作成しました。これらの例は、Autoexists のさまざまなフレーバーを示しています。

オートexistsは、式に深くまたは浅く適用することができます。既定の設定はディープです。次の例が示しているのは、deep Autoexists の概念です。この例では、[Mountain] グループの製品について、[Product].[Product Line] 属性で Top10SellingProducts をフィルター処理します。どちらの属性 (スライサーおよび軸) も同じディメンション ([Product]) に属している点に注意してください。

with member [Measures].[PCT Discount] AS '[Measures].[Discount Amount]/[Measures].[Reseller Sales Amount]', FORMAT_STRING = 'Percent'

set Top10SellingProducts as 'topcount([Product].[Model Name].children, 10, [Measures].[Reseller Sales Amount])'

// Preferred10Products set removed for clarity

select {[Measures].[Reseller Sales Amount], [Measures].[Discount Amount], [Measures].[PCT Discount]} on 0,

Top10SellingProducts on 1

from [Adventure Works]

where [Product].[Product Line].[Mountain]

結果セットは、次のようになります。

モデル名とメジャー	Reseller Sales Amount	Discount Amount	PCT Discount
Mountain-200	$14,356,699.36	$19,012.71	0.13%
Mountain-100	$8,568,958.27	$139,393.27	1.63%
HL Mountain Frame	$3,365,069.27	$174.11	0.01%
Mountain ～ 300	$1,907,249.38	$876.95	0.05%
Mountain-500	$1,067,327.31	$17,266.09	1.62%
Mountain-400-W	$592,450.05	$303.49	0.05%
LL Mountain Frame	$521,864.42	$252.41	0.05%
ML Mountain Frame-W	$482,953.16	$206.95	0.04%
ML Mountain Frame	$343,785.29	$161.82	0.05%
Women's Mountain Shorts	$260,304.09	$6,675.56	2.56%

この結果セットを見ると、Top10SellingProducts のリストに、新しい製品が 7 つ出現していることがわかります。また、Mountain-200、Mountain-100、および HL Mountain Frame がリストの上位に移動しています。その前の結果セットでは、この 3 つの値がばらばらに存在していました。

クエリのスライス条件を満たすように Top10SellingProducts のセットが評価されていることから、これを deep Autoexists といいます。 deep Autoexists では、スライサーの式、軸の下位選択式などを適用した後、可能な限り深い場所に到達するように、すべての式が評価されます。

ただし、場合によっては、次の例のように、Top10SellingProducts に対して、Preferred10Products と同等の分析を行うことができれば便利です。

with member [Measures].[PCT Discount] AS '[Measures].[Discount Amount]/[Measures].[Reseller Sales Amount]', FORMAT_STRING = 'Percent'

set Top10SellingProducts as 'topcount([Product].[Model Name].children, 10, [Measures].[Reseller Sales Amount])'

set Preferred10Products as '

{[Product].[Model Name].&[Mountain-200],

[Product].[Model Name].&[Road-250],

[Product].[Model Name].&[Mountain-100],

[Product].[Model Name].&[Road-650],

[Product].[Model Name].&[Touring-1000],

[Product].[Model Name].&[Road-550-W],

[Product].[Model Name].&[Road-350-W],

[Product].[Model Name].&[HL Mountain Frame],

[Product].[Model Name].&[Road-150],

[Product].[Model Name].&[Touring-3000]

}'

select {[Measures].[Reseller Sales Amount], [Measures].[Discount Amount], [Measures].[PCT Discount]} on 0,

Preferred10Products on 1

from [Adventure Works]

where [Product].[Product Line].[Mountain]

結果セットは、次のようになります。

モデル名とメジャー	Reseller Sales Amount	Discount Amount	PCT Discount
Mountain-200	$14,356,699.36	$19,012.71	0.13%
Mountain-100	$8,568,958.27	$139,393.27	1.63%
HL Mountain Frame	$3,365,069.27	$174.11	0.01%

上の結果では、スライスによって、Preferred10Products から、[Product].[Product Line] の [Mountain] グループに属する製品だけを含む結果が得られます。Preferred10Products は定数式であるため、これは当然の結果と言えます。

この結果セットは、shallow Autoexists と考えることもできます。式がスライス句よりも前に評価されるためです。前の例では、概念をわかりやすく説明するために、定数式を使用しました。

Autoexists の動作は、 Autoexists 接続文字列プロパティを使用することにより、セッションレベルで変更できます。次の例は、まず、新しいセッションを開いてを追加する、 Autoexists=3 プロパティを接続文字列にします。この例を実行するには、新しい接続を開く必要があります。いったん Autoexist 設定で確立された接続は、その接続が解除されるまで有効です。

with member [Measures].[PCT Discount] AS '[Measures].[Discount Amount]/[Measures].[Reseller Sales Amount]', FORMAT_STRING = 'Percent'

set Top10SellingProducts as 'topcount([Product].[Model Name].children, 10, [Measures].[Reseller Sales Amount])'

//Preferred10Products set removed for clarity

select {[Measures].[Reseller Sales Amount], [Measures].[Discount Amount], [Measures].[PCT Discount]} on 0,

Top10SellingProducts on 1

from [Adventure Works]

where [Product].[Product Line].[Mountain]

次の結果セットは、shallow Autoexists の動作を示しています。

モデル名とメジャー	Reseller Sales Amount	Discount Amount	PCT Discount
Mountain-200	$14,356,699.36	$19,012.71	0.13%
Mountain-100	$8,568,958.27	$139,393.27	1.63%
HL Mountain Frame	$3,365,069.27	$174.11	0.01%

Autoexists の動作は、接続文字列の AUTOEXISTS=[1|2|3] パラメーターを使用して変更できます。パラメーターの使用方法については、「サポートされている XMLA プロパティ (XMLA)」と ConnectionString 「」を参照してください。

例

次のMeasures.[Order Quantity]例では、Adventure Works キューブから、ディメンションに含まれる暦年 2003 年の最初の 8 か月間にDate集計されたメンバーの合計を返します。

WITH MEMBER [Date].[Calendar].[First8Months2003] AS  
    Aggregate(  
        PeriodsToDate(  
            [Date].[Calendar].[Calendar Year],   
            [Date].[Calendar].[Month].[August 2003]  
        )  
    )  
SELECT   
    [Date].[Calendar].[First8Months2003] ON COLUMNS,  
    [Product].[Category].Children ON ROWS  
FROM  
    [Adventure Works]  
WHERE  
    [Measures].[Order Quantity]

NON VISUAL を理解するために、次の例は [Adventure Works] のクエリで、製品カテゴリが列で、リセラーのビジネスタイプが行であるテーブルの [Reseller Sales Amount] の数値を取得します。合計は、製品とリセラーの両方に対して指定されます。

次の SELECT ステートメント:

select [Category].members on 0,

[Business Type].members on 1

from [Adventure Works]

where [Measures].[Reseller Sales Amount]

結果は、次のようになります。

ビジネスの種類とカテゴリ	All Products	アクセサリ	バイク	衣服	Components
All Resellers	$80,450,596.98	$571,297.93	$66,302,381.56	$1,777,840.84	$11,799,076.66
Specialty Bike Shop	$6,756,166.18	$65,125.48	$6,080,117.73	$252,933.91	$357,989.07
Value Added Reseller	$34,967,517.33	$175,002.81	$30,892,354.33	$592,385.71	$3,307,774.48
ウェアハウス	$38,726,913.48	$331,169.64	$29,329,909.50	$932,521.23	$8,133,313.11

Accessories および Clothing 製品についてのみデータを含むテーブルを生成するには、付加価値リセラーとウェアハウスリセラーが、全体的な合計を保持する場合は、NON VISUAL を使用して次のように記述できます。

select [Category].members on 0,

[Business Type].members on 1

from NON VISUAL (Select {[Category].Accessories, [Category].Clothing} on 0,

{[Business Type].[Value Added Reseller], [Business Type].[Warehouse]} on 1

from [Adventure Works])

where [Measures].[Reseller Sales Amount]

結果は、次のようになります。

ビジネスの種類とカテゴリ	All Products	Accessories	Clothing
All Resellers	$80,450,596.98	$571,297.93	$1,777,840.84
Value Added Reseller	$34,967,517.33	$175,002.81	$592,385.71
ウェアハウス	$38,726,913.48	$331,169.64	$932,521.23

列の表示部分の合計を算出するが、行の合計についてはすべての [Category] の実際の合計を示すテーブルを生成するには、次のクエリを実行します。

select [Category].members on 0,

[Business Type].members on 1

from NON VISUAL (Select {[Category].Accessories, [Category].Clothing} on 0

from ( Select {[Business Type].[Value Added Reseller], [Business Type].[Warehouse]} on 0

from [Adventure Works])

)

where [Measures].[Reseller Sales Amount]

NON VISUAL が [Category] のみに適用されていることに注目してください。

上記のクエリの結果は、次のようになります。

ビジネスの種類とカテゴリ	All Products	Accessories	Clothing
All Resellers	$73,694,430.80	$506,172.45	$1,524,906.93
Value Added Reseller	$34,967,517.33	$175,002.81	$592,385.71
Warehouse	$38,726,913.48	$331,169.64	$932,521.23

前の結果と比較すると、[All Resellers] 行は [Value Added Reseller] と [Warehouse] の表示値の合計を示していますが、[All Products] 列は表示されていない製品も含むすべての製品の合計額を示していることがわかります。

次の例では、サブセレクトで計算されるメンバーを使用してフィルター処理する方法を示します。このサンプルを再現するには、接続文字列パラメーター subqueries=1 を使用して接続を確立する必要があります。

select Measures.allmembers on 0

from (

Select { [Measures].[Reseller Sales Amount]

, [Measures].[Reseller Total Product Cost]

, [Measures].[Reseller Gross Profit]

, [Measures].[Reseller Gross Profit Margin]

} on 0

from [Adventure Works]

)

上記のクエリの結果は、次のようになります。

Reseller Sales Amount	Reseller Total Product Cost	Reseller Gross Profit	リセラーの総利益率
$80,450,596.98	$79,980,114.38	$470,482.60	0.58%

参照

MDX の主な概念 (Analysis Services)
MDX データ操作ステートメント (MDX)
クエリ軸とスライサー軸によるクエリの制限 (MDX)

次の方法で共有

MDX データ操作 - SELECT

構文

引数

解説

autoexists

例

参照

フィードバック

その他のリソース