1. 什么是多维数据集
在数据库中，数据以表的形式存储，每个表包含若干行数据以及若干列。但是，在某些数据分析场景下，仅仅使用表是没有办法满足我们的需求的。比如说，我们希望通过时间来分析销售数据的趋势，这时候就需要使用多维数据集来展示数据了。
多维数据集是数据分析的一种方式，它可以将数据组织成一个由多个维度组合而成的立方体。在这个立方体中，每个维度都对应着数据的一种属性，比如说时间、地点、产品等等。通过对不同的维度进行组合查询，得到的结果是一个多维的数据集。
2. MSSQL多维数据集的查询方式
2.1 创建多维数据集
在MSSQL中，我们可以使用Analysis Services（分析服务）来创建多维数据集。创建方式如下：
CREATE DATABASE AnalysisSrvsDemo;
GO
USE AnalysisSrvsDemo;
GO
-- 创建数据集
CREATE CUBE Sales
(
-- 维度
DIMENSION TimeDim
(
-- 时间维度，包括年、月、日等层级
HIERARCHY Calendar
(
LEVELS ([Year], [Quarter], [Month], [Date])
)
),
DIMENSION LocationDim
(
-- 地点维度，包括国家、州、城市等层级
HIERARCHY Geography
(
LEVELS ([Country], [State], [City])
)
),
DIMENSION ProductDim
(
-- 产品维度，包括品类、品牌、型号等层级
HIERARCHY Product
(
LEVELS ([Category], [Brand], [Model])
)
),
-- 度量，即需要进行计算的数值
MEASURE SalesAmount,
MEASURE CostAmount
);
上述代码创建了一个名为Sales的多维数据集，包含了时间维度、地点维度、产品维度以及销售金额、成本金额两个指标。
2.2 查询多维数据集
查询多维数据集的方式有两种：使用MDX语言进行查询、使用OLAP客户端工具进行查询。下面我们先介绍如何使用MDX语言进行查询。
MDX是多维表达式语言（Multidimensional Expressions），是一种类似于SQL的查询语言，用于操作多维数据集。
可以通过查询维度、度量、过滤器等等，来得出我们需要的数据。
举个例子，假设我们需要查询2019年第2季度，中国地区，食品类别下的销售金额和成本金额。查询语句如下：
SELECT
{[Measures].[SalesAmount], [Measures].[CostAmount]} ON COLUMNS,
{[TimeDim].[Calendar].[Q2 CY 2019], [LocationDim].[Geography].[China], [ProductDim].[Product].[Food]} ON ROWS
FROM [Sales]
上述代码中，我们首先选择需要查询的度量，即SalesAmount（销售金额）和CostAmount（成本金额），并将它们作为列。然后选择需要查询的维度，即时间维度的2019年第2季度、地点维度的中国、产品维度的食品，将它们作为行。最后指定查询的数据集为Sales。
除此以外，MDX还支持函数、参数等特性，可以通过这些特性更加灵活、精细地进行数据查询和计算。
2.3 使用OLAP客户端工具进行查询
MSSQL提供了多种OLAP客户端工具，包括SQL Server Management Studio（SSMS）、Excel、Power BI等等。这些工具可以方便地连接到多维数据集，并提供可视化的界面，帮助用户更加直观地进行数据分析。
以SSMS为例，我们可以通过右键单击数据集，在弹出的菜单中选择“浏览数据”来打开数据集浏览器。在数据集浏览器中，我们可以选择需要查询的维度和度量，以及需要应用的过滤器等等，然后获取相关的数据。
如下图所示，我们选择了时间维度的2019年第2季度、地点维度的中国、产品维度的食品，以及销售金额和成本金额这两个度量，就可以看到相关的数据。
3. 总结
MSSQL多维数据集提供了一种基于维度进行数据分析的方式，可以帮助用户更好地理解数据中不同属性之间的关系和趋势。通过使用MDX语言或者OLAP客户端工具，我们可以对多维数据集进行灵活、高效的查询和分析。