提起 SQL，相信从事过数据分析相关工作的同学，对此都不陌生。在零售、银行、物流等行业，业务往往会有复杂的分析需求，如半累加，多对多，时间窗口分析等，SQL 在处理这些场景时，就有些捉襟见肘了。那有什么方案能够轻松应对呢 ? 答案就是： MDX
MDX 和 SQL 基本概念
select < Axis Expr >[ ,< Axis Expr >]
from [cube]
where < set >select < column expr >[, < column expr>]
from [table]
where < expr>MDX 和 SQL 查询的主要区别：
a. MDX 选择的主体，即 select 部分，是维度度量或其表达式。SQL 选择的主体是列或列的表达式。
b. MDX 查询的主体，即 from 部分，是多维数据集（Cube），是提前 join 和聚合好的数据，查询时不需要指定 join 关系。SQL 查询的主体是关系表（table），是一条条的明细记录，查询时需要指定表之间的 join 关系。
MDX 在很多情况下是可以等同于 SQL 的，比如需要查询 2019年所有省份的电子产品的销售额。
select [Region].[Province].members
from [Sales]
where ([Time].[Year].[2019], [Product].[Category].[Electronic Prodcut])用 SQL 表示为：
select region.province from sales
join region on sales.region_id = region.id
join time on sales.time_id = time.id
join product on sales.product_id = product.id
where time.year = 2019 and product.category = "Electronic Prodcut"
另外 MDX 对复杂分析场景的控制能力比 SQL 更强，对于一些复杂场景如半累加、时间窗口分析、多对多关系等，MDX 都可以通过简单的表达式来处理。而同样的逻辑使用 SQL 就需要使用非常复杂的查询才能实现，有些场景甚至无法简单通过 BI 发送的 SQL 查询来实现。
MDX实现的复杂分析场景
我们按照分析需求，得到的结果应该如下：
select `year`, `month`,
sum(case when `day of month` = 1 then inventory else 0 end) as "Inventory on first day of the month",
sum(case when day(last_day(`year` || '-' || `month` || '-' || `day of month`) = `day of month` then inventory else 0 end) as "Inventory on last day of the month"
from inventory group by `year`, `month` select {[Measures].[期初库存], [Measures].[期末库存]} on Columns,
[Time].[Month].members on Rows
from [inventory]由上可见，在库存分析场景中，MDX 比 SQL 更容易实现。类似的场景还有银行业常见的账户余额分析，证券行业常见的期初期末值分析等。另外，MDX 还能够支持对多分析场景，这是 SQL 所不支持的。
Kyligence MDX: 支撑企业部署统一的 BI 语义层
