多维表达式

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

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。

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

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。

详细探讨了数据挖掘中的多维表达式（MDX），从基础概念出发，并与SQL语言进行了对比，介绍了其高级应用。

使用算术运算符对数值进行计算。例如：选择列1*12，列2+列3，……从表格（注：列1、列2及列3必须是数字类型）。

本指南全面介绍正则表达式，涵盖基础概念、语法和应用。

在MATLAB中，利用函数numeric()（适用于MATLAB6.5及以前的版本）或eval()可以将符号表达式转换为数值表达式，反之，函数sym()则实现了数值表达式到符号表达式的转换。例如，对于表达式f='abs(-1)+sqrt(1)/2'，通过eval(f)可以得到数值结果p=1.5000，而sym(p)则将其转换为符号表达式n=3/2。

MySQL正则表达式 MySQL支持两种使用正则表达式的方式： 1. LIKE 操作符: _：匹配任何单个字符，例如 _a 匹配第二个字符为 'a' 的字符串。 %：匹配任意数目字符，例如 %a 匹配以 'a' 结尾的字符串，a% 匹配以 'a' 开头的字符串，%a% 匹配包含字符 'a' 的字符串。 ____：匹配刚好包含五个字符的字符串。 2. REGEXP 操作符: .: 匹配任何单个字符，例如 .a 匹配第二个字符为 'a' 的字符串。 [...]: 匹配括号中包含的任意一个字符，例如 ab[abc]dd 匹配第三个字符为 'a'、'b' 或 'c' 的字符串， [a-z] 匹

CASE 表达式可以在任何允许使用表达式的语句或子句中使用，为我们提供了一种灵活处理逻辑的方式。