首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

SSAS MDX Create set失败,出现空集

SSAS(SQL Server Analysis Services)是微软提供的一种OLAP(联机分析处理)工具,用于构建和管理多维数据模型。MDX(多维表达式)是一种查询语言,用于从多维数据模型中检索数据。

在SSAS中,Create set是用于创建一个自定义集合的MDX语句。然而,有时候在创建集合时可能会遇到空集的问题,即创建的集合没有包含任何成员。

出现空集的原因可能有以下几种:

  1. 过滤条件不正确:在Create set语句中,可能存在错误的过滤条件,导致没有符合条件的成员被包含在集合中。需要仔细检查过滤条件的逻辑和语法是否正确。
  2. 数据模型中没有符合条件的成员:可能是因为数据模型中没有符合Create set语句中指定的条件的成员。需要确认数据模型中是否存在符合条件的成员。
  3. 数据源中没有符合条件的数据:如果Create set语句中的条件是基于数据源中的数据进行筛选的,那么可能是因为数据源中没有符合条件的数据。需要检查数据源中的数据是否满足Create set语句中的条件。

解决空集问题的方法可以包括以下几个方面:

  1. 检查Create set语句:仔细检查Create set语句中的过滤条件,确保逻辑和语法正确。
  2. 检查数据模型:确认数据模型中是否存在符合条件的成员。可以通过查看数据模型的维度和成员来进行确认。
  3. 检查数据源:如果Create set语句中的条件是基于数据源中的数据进行筛选的,需要检查数据源中的数据是否满足条件。可以通过查询数据源中的数据来进行确认。

腾讯云提供的相关产品和服务可以帮助解决SSAS MDX Create set失败的问题,例如:

  1. 腾讯云数据仓库(TencentDB for Data Warehousing):提供高性能的数据仓库服务,可用于构建和管理多维数据模型。
  2. 腾讯云数据分析(Tencent Cloud Data Analytics):提供强大的数据分析和挖掘能力,可用于对多维数据模型进行查询和分析。
  3. 腾讯云数据库(TencentDB):提供可靠的数据库服务,可用于存储和管理数据源中的数据。

以上是对SSAS MDX Create set失败问题的一般性解答,具体解决方法需要根据具体情况进行分析和调试。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

为了满足业务管理和决策的报表系统(包括传统报表、数据仓库、OLAP等)也被创建出来,企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是,随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快,企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如:制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是,越来越多的企业提出实时企业的要求,传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。

00

【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

为了满足业务管理和决策的报表系统(包括传统报表、数据仓库、OLAP等)也被创建出来,企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是,随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快,企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如:制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是,越来越多的企业提出实时企业的要求,传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)、联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。

04

Kettle构建Hadoop ETL实践(四):建立ETL示例模型

从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例,描述业务场景,说明示例中包含的实体和关系,并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表,因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题,包括使用Hive建立传统多维数据仓库时,如何选择适当的文件格式,Hive支持哪些表类型,向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上,我们就可以编写Hive的HiveQL脚本,建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。

01

【ETL技能】白话数据仓库 ETL 搭建全过程

经过多年来企业信息化建设,大部分都拥有了自己的财务,OA,CRM 等软件。这些系统都有自己的独立数据库,记录着企业运行情况某个方面的数据。但是单独看这些系统的报表,并不一定能对企业运行情况有全面客观的了解。就像只凭身高不能判断一个人是否健康,所以体检的时候我们需要化验许多指标,做各种检测,就是为了对身体情况有更全面的了解,作出更准确的判断。 同样对一个企业,不能仅根据出勤率就判断一个人的绩效高低,因为你不知道他的工作成果情况。仅根据财务报表输入支出也体现不了各部门的收益情况,这个部门有多少工作人员,完成了哪

010
领券