如何使用MDX在SSAS多维数据集中进行按位操作以进行聚合

Question

我想为我们的用户建模事实表，以帮助我们计算DAU（每日活跃用户数），WAU（每周活跃用户数）和MAU（每月活跃用户数）。 这些措施的定义如下： 1. DAU是过去28天内每天都活跃的用户。 2. WAU是指在过去28天内每7天至少有一天活跃的用户 3. MAU是在过去28天内至少活跃20天的用户

我使用我的事实表和用户维度表构建了一个SSAS多维数据集，如下所示

事实：{date，user_id，activity_name} 维度：{date，user_id，gender，age，country}

现在我想在此数据上构建一个多维数据集，以便我们可以查看过去28天内任何指定日期的所有度量。

我想最初为SQL服务器中的所有用户存储28天的数据，然后在日期计算明确的数据，看看它们属于哪些措施..但这证明非常昂贵，因为每天的数据很大。 1000万行。

所以我的下一个想法是对事实表进行建模（在将其移动到SQL之前），以便它有一个名为“active_status”的新列，它是一个32位二进制类型列。

基本上，我会存储一个二进制数（或十进制等效值），例如11000001101111011111111111111，它在用户处于活动状态时设置了一个位，在用户未处于活动状态时关闭。

这样我可以在加载到数据集市之前的一天内压缩28天的数据 现在的问题是，我认为MDX不支持像常规SQL那样对计算成员的表达式中的列进行按位运算。我希望使用MDX创建计算度量daily_active_users，weekly_active_users和monthly_active_users，MDX查看用户的active_status位并按位运算以确定状态。

有关如何解决此问题的任何建议？如果MDX不允许按位，我还能做什么SSAS来实现这一点。

感谢您的帮助

附加说明： @Frank

有趣的想法使用视图来进行从bitset到维度类别的转换..但我担心它不起作用。因为我有很少的维度连接到这个具有许多关系的事实表...例如：我有一个名为DimLanguage的维度和另一个名为DimCountry的维度，它们有很多关系。最后我想在立方体中做的是根据维度的组合计算DAU / WAU / MAU，它们是COUNT（DISTINCT UserId）。所以对于前如果用户不是维度国家美国的MAU，因为他只在28天中活动了15天......但他将被考虑

Answer 1

您不希望向多维数据集的用户显示位图数据，只需要DAU，WAU，MAU类别，您应该在数据加载时从位图转换为类别。只需创建一个包含e的维度表。 G。以下数据：

id category
-- --------
 1 DAU
 2 WAU
 3 MAU

然后在事实表上定义一个评估位图数据的视图，并为每个用户和每个日期计算用户所在类别的id值。这在概念上是维度表的外键。使用此视图而不是多维数据集中的事实表。

因此，所有位图评估都在关系方面完成，您可以在其中使用位运算符。

修改 根据您的要求，您需要使用按位OR作为聚合方法来聚合Analysis Services中的位图数据，我认为没有简单的方法可以做到这一点。

但是，您可以做的是拥有28个单列，例如Day1到Day28，它们可以是0或1.这些列可以是byte类型节省一些空间。您可以使用Maximum作为聚合方法，这相当于单个位上的二进制OR。

然后，计算最终测量结果并不是很复杂，因为我们知道这些值是零或一，因此我们可以总结这些日期：

CASE
    WHEN Measures.[Day1] + ... + Measures.[Day28] = 28 THEN 'DAU'
    WHEN Measures.[Day1] + ... + Measures.[Day7] >= 1 AND 
         Measures.[Day8] + ... + Measures.[Day14] >= 1 AND
         Measures.[Day15] + ... + Measures.[Day21] >= 1 AND
         Measures.[Day22] + ... + Measures.[Day28] >= 1 THEN 'WAU'
    WHEN Measures.[Day1] + ... + Measures.[Day28] >= 20 THEN 'MAU'
    ELSE                                                     'Other'
END

CASE中子句的顺序是相关的，因为第一个条件匹配，并且您对WAU和MAU的定义有一些交集。

如果您最终测试了所有内容，则会使Day1到Day28的度量不可见，以免混淆多维数据集的用户。