Procedimiento para crear consultas MDX en R mediante olapR

Artículo
05/30/2023

Se aplica a: SQL Server 2016 (13.x) y versiones posteriores

El paquete olapR de SQL Server Machine Learning Services admite consultas MDX en cubos hospedados en SQL Server Analysis Services. Puede crear una consulta en un cubo existente, explorar dimensiones y otros objetos de cubo y pegar las consultas MDX existentes para recuperar los datos.

En este artículo se describen los dos usos principales del paquete olapR:

Crear una consulta MDX desde R, con los constructores proporcionados en el paquete olapR
Ejecutar una consulta MDX válida existente mediante olapR y un proveedor OLAP

No se admiten estas operaciones:

Consultas DAX en un modelo tabular
Creación de nuevos objetos OLAP
Escritura diferida en particiones, incluidas medidas o sumas

Creación de una consulta MDX desde R

Defina una cadena de conexión que especifique el origen de datos OLAP (instancia de SSAS) y el proveedor MSOLAP.
Use la función OlapConnection(connectionString) para crear un identificador para la consulta MDX y pasar la cadena de conexión.
Use el constructor Query() para crear instancias de un objeto de consulta.
Use las siguientes funciones del asistente para proporcionar más detalles sobre las dimensiones y las medidas que se deben incluir en la consulta MDX:
- cube() : especifique el nombre de la base de datos SSAS. Si se conecta a una instancia con nombre, proporcione el nombre de la máquina y el nombre de la instancia.
- columns(): proporcione los nombres de las medidas que se usarán en el argumento ON COLUMNS.
- rows(): proporcione los nombres de las medidas que se usarán en el argumento ON ROWS.
- slicers() : especifique un campo o los miembros que se usarán como segmentación. Una segmentación se parece a un filtro que se aplica a todos los datos de consulta MDX.
- axis() : especifique el nombre de un eje adicional para usarlo en la consulta.
  
  Un cubo OLAP puede contener hasta 128 ejes de consulta. Por lo general, los primeros cuatro ejes se denominan Columnas, Filas, Páginas y Capítulos.
  
  Si la consulta es relativamente sencilla, puede usar las funciones columns, rows, etc. para crear la consulta. También puede usar la función axis() con un valor de índice distinto de cero para crear una consulta MDX con varios calificadores o para agregar dimensiones adicionales como calificadores.
Pase el manipulador y la consulta MDX completada a una de las siguientes funciones, según la forma de los resultados:

executeMD : devuelve una matriz multidimensional
execute2D : devuelve una trama de datos bidimensional (tabular)

Ejecución de una consulta MDX válida desde R

Defina una cadena de conexión que especifique el origen de datos OLAP (instancia de SSAS) y el proveedor MSOLAP.
Use la función OlapConnection(connectionString) para crear un identificador para la consulta MDX y pasar la cadena de conexión.
Defina una variable de R para almacenar el texto de la consulta MDX.
Pase el identificador y la variable que contiene la consulta MDX en las funciones executeMD o execute2D, en función de la forma de los resultados.
- executeMD : devuelve una matriz multidimensional
- execute2D : devuelve una trama de datos bidimensional (tabular)

Ejemplos

Los ejemplos siguientes se basan en el data mart AdventureWorks y el proyecto de cubo, porque ese proyecto está disponible en varias versiones, incluidos los archivos de copia de seguridad que se pueden restaurar fácilmente a Analysis Services. Si no tiene un cubo existente, obtenga un cubo de ejemplo con cualquiera de estas opciones:

Cree el cubo que se usa en estos ejemplos siguiendo el tutorial de Analysis Services hasta la lección 4: Crear un cubo OLAP
Descargue un cubo existente como copia de seguridad y restáurelo en una instancia de Analysis Services. Por ejemplo, este sitio proporciona un cubo totalmente procesado en formato comprimido: Modelo multidimensional de Adventure Works de SQL 2014. Extraiga el archivo y después restáurelo en la instancia de SSAS. Para más información, vea Realizar una copia de seguridad y restaurarla o Cmdlet Restore-ASDatabase.

1. MDX básico con segmentación

Esta consulta MDX selecciona measures (medidas) de count (recuento) y amount (cantidad) del recuento de ventas por Internet y el importe de las ventas, y los coloca en el eje Columna. Agrega un miembro de la dimensión Sales Territory (Territorio de ventas) como segmentaciónpara filtrar la consulta de manera que en los cálculos solo se usen las ventas de Australia.

SELECT {[Measures].[Internet Sales Count], [Measures].[InternetSales-Sales Amount]} ON COLUMNS, 
{[Product].[Product Line].[Product Line].MEMBERS} ON ROWS 
FROM [Analysis Services Tutorial] 
WHERE [Sales Territory].[Sales Territory Country].[Australia]

En las columnas puede especificar varias medidas como elementos de una cadena separada por comas.
El eje Fila usa todos los valores posibles (todos los MIEMBROS) de la dimensión "Product Line" (Línea de productos).
Esta consulta devolvería una tabla con tres columnas, con un resumen acumulado de las ventas por Internet de todos los países.
La cláusula WHERE especifica el eje segmentador. En este ejemplo, el segmentador usa un miembro de la dimensión Sales Territory para filtrar la consulta de manera que en los cálculos solo se usen las ventas de Australia.

Para crear esta consulta con las funciones proporcionadas en olapR

cnnstr <- "Data Source=localhost; Provider=MSOLAP; initial catalog=Analysis Services Tutorial"
ocs <- OlapConnection(cnnstr)

qry <- Query()
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") 
slicers(qry) <- c("[Sales Territory].[Sales Territory Country].[Australia]")

result1 <- executeMD(ocs, qry)

En el caso de una instancia con nombre, asegúrese de usar el carácter de escape para los caracteres que podrían considerarse caracteres de control en R. Por ejemplo, esta cadena de conexión hace referencia a una instancia de OLAP01, en un servidor denominado ContosoHQ:

cnnstr <- "Data Source=ContosoHQ\\OLAP01; Provider=MSOLAP; initial catalog=Analysis Services Tutorial"

Para ejecutar esta consulta como una cadena MDX predefinida

cnnstr <- "Data Source=localhost; Provider=MSOLAP; initial catalog=Analysis Services Tutorial"
ocs <- OlapConnection(cnnstr)

mdx <- "SELECT {[Measures].[Internet Sales Count], [Measures].[InternetSales-Sales Amount]} ON COLUMNS, {[Product].[Product Line].[Product Line].MEMBERS} ON ROWS FROM [Analysis Services Tutorial] WHERE [Sales Territory].[Sales Territory Country].[Australia]"

result2 <- execute2D(ocs, mdx)

Si define una consulta con el Generador MDX en SQL Server Management Studio y después guarda la cadena de MDX, se enumerarán los ejes a partir del 0, como se muestra aquí:

SELECT {[Measures].[Internet Sales Count], [Measures].[Internet Sales-Sales Amount]} ON AXIS(0), 
   {[Product].[Product Line].[Product Line].MEMBERS} ON AXIS(1) 
   FROM [Analysis Services Tutorial] 
   WHERE [Sales Territory].[Sales Territory Countr,y].[Australia]

Aun así, puede ejecutar esta consulta como una cadena MDX predefinida, aunque para crear la misma consulta en R usando la función axis(), debe asegurarse enumerar los ejes a partir del 1.

2. Explorar los cubos y sus campos en una instancia SSAS

Puede usar la función explore para devolver una lista de cubos, dimensiones o miembros que se usarán en la construcción de la consulta. Esto resulta práctico si no tiene acceso a otras herramientas de exploración de OLAP o si quiere manipular o construir la consulta MDX mediante programación.

Para consultar la lista de cubos disponibles en la conexión especificada

Para ver todos los cubos o perspectivas en la instancia en la que tiene permiso de visualización, proporcione el identificador como argumento de explore.

Importante

El resultado final no es un cubo: TRUE solo indica que la operación de metadatos se ha efectuado correctamente. Si los argumentos no son válidos, se produce un error.

cnnstr <- "Data Source=localhost; Provider=MSOLAP; initial catalog=Analysis Services Tutorial"
ocs <- OlapConnection(cnnstr)
explore(ocs)

Results
Analysis Services Tutorial
Internet Sales
Reseller Sales
Sales Summary
[1] TRUE

Para obtener una lista de dimensiones de cubo

Para ver todas las dimensiones del cubo o de la perspectiva, especifique el nombre del cubo o de la perspectiva.

cnnstr <- "Data Source=localhost; Provider=MSOLAP; initial catalog=Analysis Services Tutorial"
ocs \<- OlapConnection(cnnstr)
explore(ocs, "Sales")

Results
Cliente
Date
Región

Para devolver todos los miembros de la jerarquía y la dimensión especificadas

Después de definir el origen y de crear el identificador, especifique el cubo, la dimensión y la jerarquía que va a devolver. En los resultados devueltos, los elementos que tienen el prefijo -> representan los elementos secundarios del miembro anterior.

cnnstr <- "Data Source=localhost; Provider=MSOLAP; initial catalog=Analysis Services Tutorial"
ocs <- OlapConnection(cnnstr)
explore(ocs, "Analysis Services Tutorial", "Product", "Product Categories", "Category")

Results
Accessories
Bikes
Clothing
Componentes
-> Componentes del ensamblado
-> Componentes del ensamblado

Consulte también

Uso de datos de cubos OLAP en R

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