1、方法一：最近有很多网友都在咨询analysis services MDX的使用的方法，其实这个主要 适用于：SQLServerAnalysisServicesAzureAnalysisServices，它是通过使用多维表达式(MDX)，大家可以查询多维对象（如多维数据集）并返回包含多维数据集数据的多维单元集。 这个主题及其子主题提供MDX查询的概述，其他主题介绍了MDX查询及其产生的单元集，还提供了有关基本MDX语法的详细信息。
2、方法二：analysis services MDX的使用还包括了 度量值和维度，AnalysisServices多维数据集包含度量值、维度和维度属性，所有这些在数据透视表示例中都显而易见。度量值是单元格中聚合为总和、计数、百分比、最小值、最大值或平均值的数值数据值。度量值是实时计算出的动态值，响应用户导航并与数据透视表交互。在本示例中，单元格显示根据轴是否展开或折叠而增加或减少的“分销商销售额”。对于“日期”（年份、季度、月份或日期）和“销售区域”（国家/地区分组、国家/地区、区域）的任意组合，都可获得为特定上下文求和的“分销商销售额”。与度量值同义的其他术语包括事实数据（位于数据仓库中）和计算字段（位于表格和Excel数据模型中）。
3、方法三：维度 位于数据透视表的列和行轴上，提供度量值背后的含义。 维度类似于关系数据模型中的表。 维度的常见示例包括“时间”、“地域”、“产品”、“客户”和“员工”等。 此示例包含两个维度，即行上的“销售区域”和横跨顶部的“日期”，但可以很容易地拖放与“分销商销售额”关联的其他维度（例如“促销”或“产品”），从而按这些维度查看销售业绩。 以有趣的方式浏览数据的能力取决于创建的维度，以及这些维度是否与数据源中的事实数据表相关。
4、方法四：维度属性 是维度中的命名项，类似于表中的列。 在本示例中，“销售区域”维度属性包含“国家/地区分组”（欧洲、北美和太平洋地区）、“国家/地区”（加拿大、美国）以及“区域”（中部、东北、西北、东南和西南）。每个属性都具有与其关联的数据值或成员的集合。 在我们的示例中，“国家/地区分组”属性的成员包括欧洲、北美和太平洋地区。 成员 表示属于某个属性的实际数据值
