深入解析数据挖掘中的多维表达式（MDX）

冒号运算符创建集合，其中包含两边的成员。集合的维数由各个元组的维数表示。元组的顺序很重要。集合中的元组必须具有相同的维顺序。

多维数据里的 MDX 表达式，是个挺实用的东西。你要是搞 BI（商业智能），像做报表、数据透视这些，就少不了和 MDX 打交道。网上这份资源整理得还蛮系统，常用的表达式、语法结构都有，翻起来方便，应用场景也不少。表达式的结构其实和 SQL 有点像，不过维度、层级这些概念多了点，比如要汇总某个地区今年的销售额，就得用类似SUM、FILTER这些函数去。这个时候有个表达式清单就挺省事，查得快，用得顺。你要是对 MDX 还不太熟，可以先看看《多维表达式（MDX）中的聚合函数》，讲得挺细；想进阶点的也有《深入解析数据挖掘中的多维表达式（MDX）》，更贴近实际场景。还有个小建议，写表达式时别一口气嵌套太

维度成员属性的维度名用法，算是老 MDX 开发绕不开的基础知识了。维度的维度名写法讲得蛮细，比如DIMENSION PROPERTIES [.].ID这种格式，怎么写、哪种情况该加上级别名都举例了。对刚接触多维表达式（MDX）的同学挺友好，语法没绕口，结构也清楚。属性值的定义方式，配合5.1 章节里的例子看，思路比较清晰。你如果之前在报表或做 OLAP 查询时踩过坑，看完这个率会恍然大悟。建议搭配下面几篇看：像《MDX 中的聚合函数》和《数据挖掘中的 MDX 解析》，能把 MDX 在不同应用场景下的玩法串起来，学起来会更有体系感。哦对了，记得注意维度和级别名的顺序和格式，不然报错信息可不太好查

在编程领域中，正则表达式是一种用于匹配字符串模式的强大工具。通过正则表达式，开发者可以灵活地提取、替换、验证文本内容，从而有效处理复杂的文本数据。

正则表达式入门 正则表达式是一套强大的文本处理工具，可以用于匹配、查找、替换字符串。掌握正则表达式，如同获得一把瑞士军刀，助你在数据挖掘和ETL过程中游刃有余。 基本语法 正则表达式由普通字符和特殊字符组成，例如： . 匹配任意单个字符 * 匹配前面的字符零次或多次 + 匹配前面的字符一次或多次 [] 匹配括号内的任意一个字符 数据挖掘应用 正则表达式在数据挖掘中应用广泛，例如： 从文本数据中提取特定信息，例如邮箱地址、电话号码等 清洗和标准化数据，例如将日期格式统一 识别文本中的模式和趋势 ETL应用 在ETL过程中，正则表达式可以用于： 数据清洗和转换，例如去除无效字符、格式化数

符号表达式转数值表达式利用 sym 函数将数值表达式转换为符号表达式。 数值表达式转符号表达式使用 numeric 或 eval 函数将符号表达式转换为数值表达式。

圆括号在 SQL 表达式中允许覆盖运算符优先级，以指定运算符执行的顺序。通过使用圆括号，我们可以控制运算符的求值顺序，从而获得所需的计算结果。示例中，我们计算员工的年薪，将月薪与每月 100 美元的奖金相加，然后乘以 12。由于使用了圆括号，加法运算优先于乘法运算。

数据库中的表达式包括文本值、列值、NULL、函数和操作符等。在SELECT语句的结果列、ORDER BY、HAVING等子句以及DML语句的WHERE条件中广泛应用。

Case表达式在PLSQL编程中具有重要的应用。其基本格式如下： Case变量WHEN表达式1 then值1 WHEN表达式2 then值2 WHEN表达式3 then值3 WHEN表达式4 then值4 ELSE值5 END; Case语句根据变量值顺序检查各表达式，一旦匹配条件，即停止处理。