Mondrian的schema中,如何做到同一纬度的不同level数据作为查询条件来用?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Mondrian的schema中,如何做到同一纬度的不同level数据作为查询条件来用?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

如下schema代码片段:

<?xml version="1.0"  encoding="UTF-8" ?>
<Schema name="报表">
    <cube name="cube_qc_pass_item" caption="报表1" encoding="UTF-8">
        <table name="fact_qc_pass_record_item_join">
        <Dimension name="models" foreignKey="model_id" caption="模板">
            <Hierarchy hasAll="true" allMemberName="model_name" primaryKey="id" primaryKeyTable="dim_qc_model">
                <Table name="dim_qc_model" />
                <Level name="model_name" column="name" caption="模板"/>
                <Level name="model_id" column="id" caption="model_id"/>
            </Hierarchy>
        </Dimension>
        <Measure name="times" column="id" aggregator="count" formatString="#,###0" datatype="Numeric" caption="总量"/>
    </cube>
</Schema>

我想要在使用mdx查询的时候,使用model_name显示,使用model_id作为查询条件限制某个model_id,该如何书写mdx语句?

已经有如下错误的mdx语句了

mdx查询语句1:

SELECT
NON EMPTY Hierarchize([Measures].[times], [Measures].[notPass], [Measures].[pass]) ON COLUMNS,
NON EMPTY Hierarchize([models].[model_name].Members) ON ROWS
FROM [cube_qc_pass_model] where [models].[model_id].[5cda6afa-f837-4603-af27-0915cfb812fd]

如下查询报错:

MondrianException: Mondrian Error:Hierarchy '[models]' appears in more than one independent axis.

mdx查询语句2:

SELECT
NON EMPTY Hierarchize([Measures].[times], [Measures].[notPass], [Measures].[pass]) ON COLUMNS,
NON EMPTY Hierarchize(Union(CrossJoin([models].[model_name].Members, CrossJoin([times].[minute].Members, [agent_nos].[agent_no].Members)), CrossJoin([models].[model_id].[5cda6afa-f837-4603-af27-0915cfb812fd], CrossJoin([times].[minute].Members, [agent_nos].[agent_no].Members)))) ON ROWS
FROM [cube_qc_pass_model]

结果: 无效过滤

一直没有找到好的解决办法,变向实现了需求,来分享下:

首先改写schema文件,将model_name和model_id拆分成两个维度:

<?xml version="1.0"  encoding="UTF-8" ?>
<Schema name="报表">
    <cube name="cube_qc_pass_item" caption="报表" encoding="UTF-8">
        <table name="fact_qc_pass_record_item_join">
        <Dimension name="models" foreignKey="model_id" caption="模板">
            <Hierarchy hasAll="true" allMemberName="model_name" primaryKey="id" primaryKeyTable="dim_qc_model">
                <Table name="dim_qc_model" />
                <Level name="model_name" column="name" caption="模板"/>
            </Hierarchy>
        </Dimension>
        <Dimension name="model_ids" foreignKey="model_id" caption="模板id">
            <Hierarchy hasAll="true" allMemberName="model_id" primaryKey="id" primaryKeyTable="dim_qc_model">
                <Table name="dim_qc_model" />
                <Level name="model_id" column="id" caption="model_id"/>
            </Hierarchy>
        </Dimension>
        <Measure name="times" column="id" aggregator="count" formatString="#,###0" datatype="Numeric" caption="总量"/>
    </cube>
</Schema>

使用如下语句查询,是可以查询到数据并实现了过滤的:

SELECT
NON EMPTY Hierarchize([Measures].[times], [Measures].[notPass], [Measures].[pass]) ON COLUMNS,
NON EMPTY CrossJoin([models].[model_name].Members, CrossJoin([times].[minute].Members, [agent_nos].[agent_no].Members)) ON ROWS
FROM [cube_qc_pass_model] where [model_ids].[model_id].[5cda6afa-f837-4603-af27-0915cfb812fd]

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以上是关于Mondrian的schema中,如何做到同一纬度的不同level数据作为查询条件来用?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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