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如何级联筛选 SSAS 多维数据集中更多维度的属性，在 Excel 2007 中查看。

例如，如果我们有一个维度为Time和维度Client的多维数据集Sales，一旦过滤了维度Time以仅显示特定日期的销售额，如果在过滤器区域中选择“Client.ClientName”作为过滤器，如何是否可以过滤客户列表，以便仅显示在特定日期有销售的客户。

我想做这样的事情：表格上的旋转立方体。我不想使用任何外部库或 dll，只使用纯 .NET 3.5（没有directx）。以及仅使用线条构建的立方体。你能告诉我怎么做吗？

我不想使用外部库，因为我不需要> 100 MB 的库来做这件事，对吗？我只想为一个用线条制作的旋转立方体制作动画。

有人知道任何优秀的开源立方体浏览器吗？

理想情况下，它应该是用纯 JavaScript 构建的。

它甚至存在吗？

我打算将它与经典的 asp 和 SQL 数据库一起使用。

我正在尝试在 GLUT / OpenGL 中制作一个镀铬立方体，但我不确定该怎么做。

我在教科书中查找了“材料表”，其中显示“Chrome”为：环境：（0.25、0.25、0.25）、漫反射：（0.4、0.4、0.4）和镜面反射：（0.774597,0.774597,0.774597）。

我的问题是，如何创建一个简单的立方体并在 Glut/OpenGL 中应用这种材质/纹理？

我是否使用“glutSolidCube()”？如果是这样，我该如何应用镀铬纹理呢？

任何 GLUT/OpenGL 的人都可以指出我正确的方向吗？

我需要为使用 Excel 的客户端构建一个本地 .cub 文件。

我已经收集了一些 VB 代码，但它失败了：

我已将其缩减为上面的代码，OLE DB error: OLE DB or ODBC error.当我尝试运行它时，我得到了一个神秘的 "。

对上述任何帮助或有关解决此问题的不同方法的建议，我将不胜感激。

我构建了一个 MDX 查询，以从 OLAP Cube 中检索特定文章。基本上，它返回由特定制造商生产的特定文章类别节点下的文章：

现在我想增强这个查询以支持分页和排序。意思是我可以提供：

• 页面索引（如 0）
• 页面大小（如 30）
• 排序列（如 Ar LongName）
• 排序方向（如升序）

我应该采取什么方法？我查看了Subset and order子句。但是那些基本上限制了查询“层次化”部分的结果，这意味着它们切断了层次结构而不是最终结果。

谁能给我一个提示如何让分页和排序工作？

组，我们使用 SSAS 构建了一个数据多维数据集，现在正在使用该多维数据集构建 SSRS 报告。不确定是否有人遇到过这种情况，但是当您使用向导构建报告并包含参数时，一切看起来都很好。但是，如果您在向导完成后出现在报告中，并且您决定要删除您创建的参数之一，则它会揭穿报告，而恢复它的唯一方法是重新创建整个报告。

有什么方法可以在初始构建后删除或添加参数而不会破坏您的报告？

在此先感谢您的帮助！我喜欢这个论坛！

我是 ORACLE 的新手。我想使用 C# 访问 Oracle 中的 OLAP 多维数据集。您能否提出有效的方法来做同样的事情？

请原谅我这个毛骨悚然的问题 - 我对 OLAP 和多维数据集并不是很熟悉。说明一下我的情况...

我想建立一个数据库来存储问卷结果，每个问卷可能有几十个问题。在收集了几千份已完成的问卷后，我想分析结果，这听起来像是 OLAP 类型的东西（我对此知之甚少）的一个很好的候选者。我需要能够对“所有拥有狗的 20-30 岁男性受访者”进行查询——即结合“你多大了”、“你有没有狗”等的答案。

我还希望能够存储下个月以及下个月的调查结果等，并运行显示本月与上个月的查询等。到目前为止，一切都很好，我想。

这是我的问题的核心：虽然这个月我的问卷可能有关于性别、年龄和养狗的问题，但下个月的问卷可能会包括一个关于（比如）眼睛颜色的问题。它可能（或可能不会）也放弃一些问题。这在 OLAP 世界中是否可行，或者您在设计多维数据集时是否需要提前了解所有“维度”（如果我使用了正确的术语）？

此外，如果我正在运行多个不同但重叠的问题的调查，我可以将它们全部存储在同一个多维数据集中并跨调查运行查询吗？每个调查可能有几十个问题，其中几十个与其他调查重叠。OLAP 系统是否适合这种事情？我只是不知道它们有多严格，以及它们是否真的适合这种用法。

非常感谢任何帮助。

PS。在有人建议之前，我刚刚购买了 Kimball 的数据仓库工具包，但还没有机会阅读它。（我怀疑它可能不会直接回答这个问题）。

是否可以根据现有的多维数据集数据创建一个大多维数据集？

我们想结合 SSAS 测试某些工具的性能，目前还没有足够大的立方体。

例如，我们有一年的数据，并希望将其扩展为 10 年的数据。