维度上的是上钻和下钻。
这个我觉得还是英语和汉语的差异吧。
英语里是drill up,drill down和drill to detail
但是汉语都归成钻取了。
它只能取出跟维度相关的链接字段，像姓名什么的非维度字段就取不出来。
drill to detail，比如，2011年，公司的人数是5人，这么这个drill是看哪五人。
上下钻是维度不同层次的钻。
而to detail是看明细数据。
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下面是转的卫东的博客 http://www.cnblogs.com/aspnetx/archive/2007/07/22/827378.html
关于DrillThrough的一点笔记
通常来说在一个MDX查询前面加入DrillThrough就可以很方便的钻取出数据的细节信息.
比如如果是这样的一个MDX查询:
Select
([治安案由].[案由层次].[案由类别].&[xxxxxxx],[Measures].[统计数]) on columns,
([公安机关].[公安机关].[分局].&[xxxxxxx]) on rows
from za
是没有问题的,加上DrillThrough
drillthrough
Select
([治安案由].[案由层次].[案由类别].&[xxxxxxx],[Measures].[统计数]) on columns,
([公安机关].[公安机关].[分局].&[xxxxxxx]) on rows
from za
就可以取出所有的细节数据,但是,我们通常会有这样的需求,就是用户要根据时间来进行数据筛选,那么,在MDX表达式中,通常的解决方法是:
Select
([治安案由].[案由层次].[案由类别].&[xxxxxxx],[Measures].[统计数]) on columns,
([公安机关].[公安机关].[分局].&[xxxxxxx]) on rows
from za
where {[时间].[时间].&[xxxxxxx]:[时间].[时间].&[xxxxxxx]}
但是,面对这样的查询,DrillThrough就犯难了,因为这样一来在于SQLServerAS的理解就不是一个单独的单元的数据了,而是根据时间分了好几层,这样的钻取也是不合逻辑的.
不过问题还是有办法解决的,因为我们在SQLServer的浏览器里确实看到数据确实是可以根据时间筛选并且钻取的,只不过肯定是用了另外一种方法,打开SQL Server Profliter看看在那个过程中都做了些什么后会很容易发现,首先是通过CREATE SUBCUBE建立了一个子立方体,然后再在这个子立方体上做各种查询.比如:
CREATE SUBCUBE [fxsltj_ay]
AS
( SELECT ( { [时间].[时间].&[xxxxxxx]:[时间].[时间].&[xxxxxxx] } ) ON COLUMNS FROM [fxsltj_ay])
然后再做查询:
DRILLTHROUGH
Select
([Measures].[统计数],[治安案由].[案由类别].&[xxxxxxx],[公安机关].[分局].&[xxxxxxx]) on 0
From [fxsltj_ay]
后面的查询是基于前面建立的子立方体基础上的,间接的时间了时间的筛选.
结论:
SQLServer2005的SSAS是一个很强大的工具,不过能掌握她也是个很难的事.如果想要深入了解多维数据集的话,除了通过建模的训练,个人觉得自己写一个OLAP展现工具也是一个不错的选择,因为有些细节如果理解不上去的话,东西却是也做不出来.
（转的卫东的博客 http://www.cnblogs.com/aspnetx/archive/2007/07/22/827378.html）