Cognos8函数详解

Cognos8函数详解
Cognos8函数详解

目录

运算符 (6)

1.arg1 AND arg2 (6)

2.aggregate_function ( expression AUTO ) (6)

3.名称 BETWEEN 值 1 and 值 2 (6)

4.CASE expression { WHEN expression THEN expression } [ ELSE expression ]

END6

5.string1 CONTAINS string2 (7)

6.lookup(....) in (....) DEFAULT(....). (7)

7.DISTINCT dataItem (7)

8.IF (condition) THEN .... ELSE (expression) , 或CASE .... ELSE

expression END (7)

9.CASE .... END.. (7)

10.string1 END WITH string2 (7)

11.aggregate_function ( expression FOR expression { , expression } ). 7

12.aggregate_function ( expression FOR ALL expression { , expression } )

7

13.aggregate_function ( expression FOR ANY expression { , expression } )

7

14.aggregate_function ( expression FOR REPORT ) (8)

15.IF(条件为真)THEN(操作)ELSE(替代操作) (8)

16.exp1 IN (exp_list) (8)

17.expression IN_RANGE { constant : constant [ , constant : constant ] }

8

18.value IS MISSING (8)

19.value IS NOT MISSING (8)

20.value IS NOT NULL (8)

21.value IS NULL (8)

22.string1 LIKE string2 (8)

23.LOOKUP (name) in (value1 --> value2) default (expression) (8)

24.NOT arg (9)

25.arg1 OR arg2 (9)

26.summary ([expression] PREFILTER) (9)

27.count(ROWS) (9)

28.string1 STARTS WITH string2 (9)

29.IF (condition) THEN ...., 或 CASE expression WHEN expression THEN ....

END9

30.CASE [expression] WHEN .... END (9)

31.string1 || string2 (9)

汇总函数 (9)

1.aggregate ( expr [ auto ] ) (10)

2.average ( [ distinct ] expr [ auto ] ) (10)

3.count ( [ distinct ] expr [ auto ] ) (10)

4.maximum ( [ distinct ] expr [ auto ] ) (10)

5.median ( expr [ auto ] ) (10)

6.minimum ( [ distinct ] expr [ auto ] ) (10)

7.moving-average ( numeric_expr , numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (11)

8.moving-total ( numeric_expr , numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (11)

9.percentage ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (12)

10.percentile ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (12)

11.quantile ( numeric_expr, numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (12)

12.quartile ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (13)

13.rank ( expr [sort_order] {, expr [sort_order] } [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (13)

14.running-average ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (14)

15.running-count ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (14)

16.running-difference ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (15)

17.running-maximum ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (15)

18.running-minimum ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (16)

19.running-total ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ] [ prefilter ] ) (16)

20.standard-deviation ( [ distinct ] expr [ auto ] ) (17)

21.standard-deviation-pop ( [ distinct ] expr [ auto ] ) (17)

22.total ( [ distinct ] expr [ auto ] ) (17)

23.variance ( [ distinct ] expr [ auto ] ) (17)

24.variance-pop ( [ distinct ] 表达式 [ auto ] ) (17)

25.aggregate ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

18

26.average ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

18

27.count ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

18

28.maximum ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

18

29.minimum ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

18

30.percentage ( numeric_expr [ tuple member_expr {, member_expr } ]

within set set_expr {, set_expr } ) (18)

31.percentile ( numeric_expr [ tuple member_expr {, member_expr } ]

within set set_expr {, set_expr } ) (19)

32.quantile ( numeric_expr, numeric_expr [ tuple member_expr {,

member_expr } ] within set set_expr {, set_expr } ) (19)

33.quartile ( numeric_expr [ tuple member_expr {, member_expr } ] within

set set_expr {, set_expr } ) (19)

34.rank ( numeric_expr [ tuple member_expr {, member_expr } ] within set

set_expr {, set_expr } ) (19)

35.standard-deviation ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { ,

set_expr } ) (19)

36.total ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

19

37.variance ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

20

句型结构 (20)

1.IF (20)

2.IN_RANGE (20)

3.CASE END (20)

4.CASE END (20)

业务日期/时间函数 (21)

1._add_days ( date_exp, integer_exp ) (21)

2._add_months ( date_exp, integer_exp ) (21)

3._add_years ( date_exp, integer_exp ) (21)

4._age (date_exp ) (21)

5._day_of_week ( date_exp, integer ) (21)

6._day_of_year ( date_exp ) (22)

7._days_between ( date_exp1, date_exp2 ) (22)

8._days_to_end_of_month ( date_exp ) (22)

9._first_of_month ( date_exp ) (22)

10._last_of_month ( date_exp ) (22)

11._make_timestamp ( integer_exp1, integer_exp2, integer_exp3 ) (23)

12._months_between ( date_exp1, date_exp2 ) (23)

13._week_of_year ( date_exp ) (23)

14._years_between ( date_exp1, date_exp2 ) (23)

15._ymdint_between ( date_exp1, date_exp2 ) (23)

块函数 (23)

1._firstFromSet ( set_exp, numeric_exp_max , numeric_exp_overflow )24

2._remainderSet (member_exp, set_exp , numeric_exp ) (24)

通用函数 (24)

https://www.360docs.net/doc/809966041.html,pleteTuple ( member { , member } ) (24)

2.currentMember ( hierarchy ) (24)

3.abs ( numeric_exp ) (24)

4.ancestor ( member, level | integer ) (24)

5.ancestors ( member , level | index ) (24)

6.bottomCount ( set_exp , index_exp , numeric_exp ) (25)

7.bottomPercent ( set_exp , numeric_exp1 , numeric_exp2 ) (25)

8.bottomSum ( set_exp , numeric_exp1 , numeric_exp2 ) (25)

9.caption ( level | member | set_exp ) (25)

10.cast ( expression, datatype_specification ) (25)

11.ceiling ( numeric_exp ) (25)

12.character_length ( string_exp ) (25)

13.children ( member ) (26)

14.coalesce ( exp_list ) (26)

15.cousin ( member1 , member2 ) (26)

16.current_date (26)

17.current_time (26)

18.current_timestamp (26)

19._format ( expr , keyword ) (26)

20.emptySet ( hierarchy ) (27)

21.generate ( set_exp1 , set_exp2 [ , ALL ] ) (27)

22.defaultMember ( hierarchy ) (27)

23.descendants ( set_expr , level | distance [ , { self | before |

beforewithmember | after } ] ) (27)

24.except ( set_exp1 , set_exp2 [,ALL] ) (27)

25.exp ( numeric_exp ) (27)

26.extract ( datepart , datetime_exp ) (27)

27.filter ( set_exp , boolean_exp ) (28)

28.firstChild ( member) (28)

29.floor ( numeric_exp ) (28)

30.head ( set_exp [ , index_exp ] ) (28)

31.hierarchize ( set_exp ) (28)

32.hierarchy ( level | member | set_exp ) (28)

33.intersect ( set_exp1 , set_exp2 [ , ALL ] ) (28)

34.item ( set_exp , index ) (29)

https://www.360docs.net/doc/809966041.html,g ( member , index_exp ) (29)

https://www.360docs.net/doc/809966041.html,stChild ( member ) (29)

https://www.360docs.net/doc/809966041.html,stPeriods ( integer_exp , member ) (29)

https://www.360docs.net/doc/809966041.html,stSibling ( member ) (29)

39.lead ( member , index_exp ) (29)

40.level ( member ) (29)

41.levels ( hierarchy , index ) (29)

42.ln ( numeric_exp ) (29)

43.localtime (30)

44.localtimestamp (30)

45.lower ( string_exp ) (30)

46.member ( value_exp [ , string1 [ , string2 [ , hierarchy ] ] ] ). 30

47.nestedSet ( set_expr1 , set_expr2 ) (30)

48.members ( hierarchy | level ) (30)

49.mod ( integer_exp1, integer_exp2 ) (30)

50.nextMember ( member ) (31)

51.octet_length ( string_exp ) (31)

52.openingPeriod ( level [ , member ] ) (31)

53.order ( set_exp , value_exp [ , ASC | DESC | BASC | BDESC ] ) (31)

54.ordinal ( level ) (31)

55.parallelPeriod ( level , int_exp , member ) (31)

56.parent ( member ) (31)

57.periodsToDate ( level , member ) (32)

58.position ( string_exp , string_exp ) (32)

59.power ( numeric_exp1, numeric_exp2 ) (32)

60.prevMember ( member ) (32)

61.roleValue ( string [ , member | set_exp ] ) (32)

62.rootMembers ( hierarchy ) (32)

63.subset ( set_exp, index_exp1 [ , index_exp2 ] ) (32)

64.unique ( set_expr ) (33)

65.value ( tuple ) (33)

66._round ( numeric_exp, integer_exp ) (33)

67.set ( member { , member } ) (33)

68.siblings ( member ) (33)

69.sqrt ( numeric_exp ) (33)

70.substring ( string_exp , integer_exp1 [ , integer_exp2 ] ) (33)

71.tail ( set_exp [ , index_exp ] ) (34)

72.topCount ( set_exp , index_exp , numeric_exp ) (34)

73.topPercent ( set_exp , numeric_exp1, numeric_exp2 ) (34)

74.topSum ( set_exp , numeric_exp1 , numeric_exp2 ) (34)

75.trim ( [ [ TRAILING | LEADING | BOTH ] [ match_character_exp ] , ]

string_exp ) (34)

76.tuple ( member { , member } ) (34)

77.union ( set_exp1 , set_exp2 [ , ALL ] ) (34)

78.upper ( string_exp ) (35)

宏函数 (35)

1.value1 + value2 (35)

2.CAMIDList ( [ 分隔符字符串] ) (35)

3.CAMIDListForType(身份类型) (35)

4.CAMPassport ( ) (35)

5.CSVIdentityName ( %parameter_map_name [ , separator_string ] ) (36)

6.CSVIdentityName ( %parameter_map_name [ , separator_string ] ) (36)

7.array ( string_exp | array_exp { , string_exp | array_exp } ) (36)

8.csv ( array_exp [ , separator_string [ , quote_string ] ] ) (36)

9.dq ( string_exp ) (36)

10.grep ( pattern_string , array_exp ) (36)

11.join ( separator_string , array_exp ) (37)

12.prompt ( prompt_name , datatype , defaultText , text , queryItem , trailing_text ) 37

13.promptmany( prompt_name , datatype , defaultText , text , queryItem ,

trailing_text ) (37)

14.sb ( string_exp ) (37)

15.sort ( array_exp ) (38)

16.split ( pattern_string, string_exp | array_exp ) (38)

17.sq ( string_exp ) (38)

18.substitute ( pattern_string, replacement_string, string_exp | array_exp ) (38)

19.unique ( array_exp ) (39)

20.field_one=urlencode(prompt('userV alue')) (39)

运算符

1.arg1 AND arg2

若表达式两侧的条件均为真,则返回true。

2.aggregate_function ( expression AUTO )

与summary 表达式配合使用,用于定义要根据查询中的分组列进行调整的范围。

3.名称 BETWEEN 值 1 and 值 2

确定某个值是否在给定范围之内。

4.CASE expression { WHEN expression THEN expression } [ ELSE expression ]

END

与When、Then、Else 及End 配合使用。

5.string1 CONTAINS string2

确定某个字符串是否包含另一个字符串。

6.lookup(....) in (....) DEFAULT(....)

与LOOKUP 句型结构配合使用。

7.DISTINCT dataItem

聚合表达式中的关键字,仅包括与众不同的值。另请参见unique 函数。

示例:count ( DISTINCT [OrderDetailQuantity] )

结果:1704

8.IF (condition) THEN .... ELSE (expression) , 或CASE .... ELSE

expression END

与If 或Case 句型结构配合使用。

9.CASE .... END

与Case When 句型结构配合使用。

10.string1 END WITH string2

确定某一字符串是否以给定的字符串结尾。

11.aggregate_function ( expression FOR expression { , expression } ) 与summary 表达式配合使用,用于定义查询中聚合的范围。

12.aggregate_function ( expression FOR ALL expression { , expression } )

与summary 表达式配合使用,其定义的范围将是查询中所有指定的分组列。另请参阅FOR 语句。

13.aggregate_function ( expression FOR ANY expression { , expression } )

与summary 表达式配合使用,用于定义要根据查询中的分组列子集进行调整的范围。与FOR 语句等效。

14.aggregate_function ( expression FOR REPORT )

与summary 表达式配合使用,用于定义要作为整个查询的范围。另请参阅FOR 语句。15.IF(条件为真)THEN(操作)ELSE(替代操作)

与Then 和Else 配合使用。

16.exp1 IN (exp_list)

确定某个值是否存在于给定的值列表中。

17.expression IN_RANGE { constant : constant [ , constant : constant ] } 确定某个项目是否存在于给定的常数值或范围列表中。

18.value IS MISSING

确定某个值是否在数据中未定义。

19.value IS NOT MISSING

确定某个值是否已在数据中定义。

20.value IS NOT NULL

确定某个值是否已在数据中定义。

21.value IS NULL

确定某个值是否在数据中未定义。

22.string1 LIKE string2

确定某一字符串是否与另一字符串的样式匹配。

23.LOOKUP (name) in (value1 --> value2) default (expression)

查找数据并用指定的值替换。非常适合使用CASE 句型结构。

示例:lookup([Country]) in ('Canada'-->([List Price] * 0.60), 'Australia'-->([List Price] * 0.80))

default([List Price])

24.NOT arg

若条件为假,则返回true;否则返回false。

25.arg1 OR arg2

若表达式两侧的任一条件为真,则返回true。

26.summary ([expression] PREFILTER)

在应用汇总过滤器之前执行汇总计算。

27.count(ROWS)

计算由查询输出的行数。与Count() 配合使用。

28.string1 STARTS WITH string2

确定某一字符串是否以给定字符串开头。

29.IF (condition) THEN ...., 或 CASE expression WHEN expression THEN ....

END

与If 或Case 句型结构配合使用。

30.CASE [expression] WHEN .... END

与Case 句型结构配合使用。

31.string1 || string2

连接字符串。

汇总函数

此列表包含预定义的函数,可返回一组相关值的单个汇总值或一组相关值中每个实例的不同汇总值。

1.aggregate ( expr [ auto ] )

aggregate ( expr for [ all | any ] expr { , expr } )

aggregate ( expr for report )

根据表达式的聚合类型,返回使用相应的聚合函数计算得出的值。

2.average ( [ distinct ] expr [ auto ] )

average ( [ distinct ] expr for [ all | any ] expr { , expr } )

average ( [ distinct ] expr for report )

返回选定数据项的平均值。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。示例:average ( Sales )

结果:所有Sales 值的平均值。

3.count ( [ distinct ] expr [ auto ] )

count ( [ distinct ] expr for [ all | any ] expr { , expr } )

count ( [ distinct ] expr for report )

返回选定数据项的数量,但不包括NULL 值。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:count ( Sales )

结果:Sales 之下条目的总数。

4.maximum ( [ distinct ] expr [ auto ] )

maximum ( [ distinct ] expr for [ all | any ] expr { , expr } )

maximum ( [ distinct ] expr for report )

返回选定数据项的最大值。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。示例:maximum ( Sales )

结果:所有Sales 值中的最大值。

5.median ( expr [ auto ] )

median ( expr for [ all | any ] expr { , expr } )

median ( expr for report )

返回选定数据项的中间值。

6.minimum ( [ distinct ] expr [ auto ] )

minimum ( [ distinct ] expr for [ all | any ] expr { , expr } )

minimum ( [ distinct ] expr for report )

返回选定数据项的最小值。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:minimum ( Sales )

结果:所有Sales 值中的最小值。

7.moving-average ( numeric_expr , numeric_expr [ at exp {, expr } ]

[ ] [ prefilter ] )

moving-average ( [ distinct ] numeric_expr , numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

按行返回指定的一组值在指定行数上的移动平均值。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:moving-average ( Qty, 3 )

结果:对于每一行,将会显示数量及当前行与前两行的移动平均值。

数量Moving-A verage (Qty, 3)

------------------------------------------

200 NULL

700 NULL

400 433.3333

200 433.3333

200 266.6667

500 300.0000

8.moving-total ( numeric_expr , numeric_expr [ at exp {, expr } ]

[ ] [ prefilter ] )

moving-total ( [ distinct ] numeric_expr , numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

按行返回指定的一组值在指定行数上的移动合计。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:moving-total ( Quantity, 3 )

结果:对于每一行,将会显示数量以及当前行与前两行的移动合计。

数量Moving-Total (Qty, 3)

--------------------------------------

200 NULL

700 NULL

400 1300

200 1300

200 800

500 900

9.percentage ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ]

[ prefilter ] )

percentage ( [ distinct ] numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

返回选定数据项占合计值的百分比。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:percentage ( sales 98 )

结果:显示分配给每一销售代表的销售额占1998 年销售总额的百分比。

销售代表98 年度销售额Percentage

-------------------- -------------- ------------------

Bill Gibbons 60646 7.11%

Bjorn Flertjan 62523 7.35%

Chris Cornel 22396 2.63%

10.percentile ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ]

[ prefilter ] )

percentile ( [ distinct ] numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

返回在100 范围内的某一值,用于表示等于或低于选定数据项的一部分所占的百分比。定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:percentile ( sales 98 )

结果:对于每一行,显示那些等于或小于该行中数量值的行所占的百分比。

数量百分数(数量)

-----------------------

800 1

700 0.875

600 0.75

500 0.625

400 0.5

400 0.5

200 0.25

200 0.25

11.quantile ( numeric_expr, numeric_expr [ at exp {, expr } ]

[ ] [ prefilter ] )

quantile ( [ distinct ] numeric_expr, numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

以指定范围的形式返回值的排名。它返回整数,以表示排名的任何范围,例如从1(最高)到100(最低)。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:quantile ( Qty, 4 )

结果:数量、数量值的秩以及数量值分成 4 分位组(四分位数)。

数量Rank (Qty) Quantile (Qty, 4)

----------------------- -----------------------

800 1 1

700 2 1

600 3 2

500 4 2

400 5 3

400 5 3

200 7 4

200 7 4

12. quartile ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ]

[ prefilter ] )

quartile ( [ distinct ] numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

返回某一值相对于一组值的排名,由1(最高)到4(最低)之间的整数表示。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:quartile ( Qty, 3 )

结果:它显示数量及数量值的四分位数,后者由1(最高)到4(最低)之间的整数表示。数量Quartile (Qty)

---------------------------

450 1

400 1

350 2

300 2

250 3

200 3

150 4

100 4

13.rank ( expr [sort_order] {, expr [sort_order] } [ at exp {, expr } ]

[ ] [ prefilter ] )

rank ( [ distinct ] expr [sort_order] {, expr [sort_order] } [ ] [ prefilter ] )

返回选定数据项的排名值。如果两个或多个行排名相同,则排名值(也称为Olympic 排名)顺序中会存在一个缺口。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:rank ( sales 98 )

结果:对于每一行,将会显示1998 年度分配给每位销售代表的销售额所对应的排名值,并且当两行或更多行的排名相同时,会跳过一些排名值。

98 年度销售代表销售额排名

---------------- ----------- ------------

Bill Gibbons 60000 1

Bjorn Flertjan 50000 2

Chris Cornel 50000 2

John Smith 48000 4

14.running-average ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ]

[ prefilter ] )

running-average ( [ distinct ] numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

按行返回一组值的运行平均值(包括当前行)。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:running-average ( Qty )

结果:对于每一行,将会显示数量以及当前行与前面行的运行平均值。

名称数量平均用于名称的Running-A verage

------- --------------------------------------------------

Smith 7 5 7

Smith 3 5 5

Smith 6 5 5.33

Smith 4 5 5

Wong 3 4 3

Wong 5 4 4

15.running-count ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ]

[ prefilter ] )

running-count ( [ distinct ] numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

按行返回一组值的运行计数(包括当前行)。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:running-count ( Qty )

结果:对于每一行,将会显示数量以及当前行位置的运行计数。

名称数量计数用于名称的Running-Count

------- --------------- --------------------------------------

Smith 7 4 1

Smith 3 4 2

Smith 6 4 3

Smith 4 4 4

Wong 3 3 1

Wong 5 3 2

16.running-difference ( numeric_expr [ at exp {, expr } ]

[ ] [ prefilter ] )

running-difference ( [ distinct ] numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

按行返回一组值的运行差额,该运行差额为当前行的值与前面行(包括当前行)的值之间的差额。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:running-difference ( Qty )

结果:对于每一行,将会显示数量以及当前行的值与前面行的值之间的差额。

名称数量用于名称的Running-Difference

------- --------------------------------------------

Smith 7 NULL

Smith 3 -4

Smith 6 3

Smith 4 -2

Wong 3 -1

Wong 5 2

17.running-maximum ( numeric_expr [ at exp {, expr } ]

[ ] [ prefilter ] )

running-maximum ( [ distinct ] numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

按行返回一组值的最大运行值(包括当前行)。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:running-maximum ( Qty )

结果:对于每一行,将会显示数量以及当前行与前面行的最大运行值。

名称数量最大值用于名称的Running-Maximum (Qty)

------- --------------------------------------------------

Smith 2 7 2

Smith 3 7 3

Smith 6 7 6

Smith 7 7 7

Wong 3 5 3

Wong 5 5 5

18.running-minimum ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ]

[ prefilter ] )

running-minimum ( [ distinct ] numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

按行返回一组值的最小运行值(包括当前行)。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:running-minimum ( Qty )

结果:对于每一行,将会显示数量以及当前行与前面行的最小运行值。

名称数量最小值用于名称的Running-Minimum (Qty)

------- ----- --------------------------------------------

Smith 7 2 7

Smith 3 2 3

Smith 6 2 3

Smith 2 2 2

Wong 4 3 4

Wong 5 3 4

19. running-total ( numeric_expr [ at exp {, expr } ] [ ]

[ prefilter ] )

running-total ( [ distinct ] numeric_expr [ ] [ prefilter ] )

::= for expr {, expr } | for report | auto

按行返回一组值的运行合计(包括当前行)。 定义函数范围。at option 定义聚合级别,只能在关系数据源上下文中使用。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使

用的表达式兼容。

示例:running-total ( Qty )

结果:对于每一行,将会显示数量以及当前行与前面行的运行合计。

名称数量合计用于名称的Running-Total (Qty)

------- -------------- --------------------------------------

Smith 2 18 2

Smith 3 18 5

Smith 6 18 11

Smith 7 18 18

Wong 3 12 3

Wong 5 12 8

20.standard-deviation ( [ distinct ] expr [ auto ] )

standard-deviation ( [ distinct ] expr for [ all | any ] expr { , expr } )

standard-deviation ( [ distinct ] expr for report )

返回选定数据项的标准偏差。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。示例:standard-deviation ( ProductCost )

结果:表明产品成本与平均产品成本之间偏差的值。

21.standard-deviation-pop ( [ distinct ] expr [ auto ] )

standard-deviation-pop ( [ distinct ] expr for [ all | any ] expr { , expr } )

standard-deviation-pop ( [ distinct ] expr for report )

计算总体标准偏差并返回总体方差的平方根。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:standard-deviation-pop ( ProductCost )

结果:总体方差的平方根值。

22.total ( [ distinct ] expr [ auto ] )

total ( [ distinct ] expr for [ all | any ] expr { , expr } )

total ( [ distinct ] expr for report )

返回选定数据项的合计值。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。示例:total ( Sales )

结果:所有Sales 值的合计值。

23.variance ( [ distinct ] expr [ auto ] )

variance ( [ distinct ] expr for [ all | any ] expr { , expr } )

variance ( [ distinct ] expr for report )

返回选定数据项的差量。关键字distinct 可用于与以前产品版本中使用的表达式兼容。

示例:variance ( ProductCost )

结果:表明产品成本与平均产品成本相差程度的值。

24.variance-pop ( [ distinct ] 表达式 [ auto ] )

variance-pop ( [ distinct ] expr for [ all | any ] expr { , expr } )

variance-pop ( [ distinct ] expr for report )

返回一组数字除去其中无效数字之后的总体方差。

示例:variance-pop ( Qty)

结果:对于每一行,将会显示一组数字除去其中无效数字之后的总体方差。

成员汇总

此列表包含预定义的函数,可返回一组成员的单个汇总值或一组成员中每个成员的不同汇总值。

25.aggregate ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { ,

set_expr } )

aggregate ( < currentMeasure | expr > within < detail | aggregate > expr )

根据表达式的聚合类型,返回通过相应的聚合函数计算得出的值。

26.average ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

average ( < currentMeasure | expr > within < detail | aggregate > expr )

返回选定数据项的平均值。

27.count ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

count ( < currentMeasure | expr > within < detail | aggregate > expr )

返回选定数据项的数量,但不包括NULL 值。

28.maximum ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

maximum ( < currentMeasure | expr > within < detail | aggregate > expr )

返回选定数据项的最大值。

29.minimum ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { , set_expr } )

minimum ( < currentMeasure | expr > within < detail | aggregate > expr )

返回选定数据项的最小值。

30.percentage ( numeric_expr [ tuple member_expr {, member_expr } ]

within set set_expr {, set_expr } )

返回选定数据项占合计值的百分比。

示例:percentage ( [gosales].[sales measures].[quantity] tuple [gosales].[Staff].[].[department]->[West] within set children([gosales].[Staff].[].[Staff] )

31.percentile ( numeric_expr [ tuple member_expr {, member_expr } ]

within set set_expr {, set_expr } )

返回在100 范围内的某一值,用于表示等于或低于选定数据项的一部分所占的百分比。

32.quantile ( numeric_expr, numeric_expr [ tuple member_expr {,

member_expr } ] within set set_expr {, set_expr } )

返回指定范围的值的排名。它返回整数,用于表示排名的范围,例如从1(最高)到100(最低)。

33.quartile ( numeric_expr [ tuple member_expr {, member_expr } ] within

set set_expr {, set_expr } )

返回某一值相对于一组值的排名,由1(最高)到4(最低)之间的整数表示。

34.rank ( numeric_expr [ tuple member_expr {, member_expr } ] within

set set_expr {, set_expr } )

返回选定数据项的排名值。返回的排名类型(Olympic、密集或序列)取决于数据源。

示例:rank ( [gosales].[sales measures].[quantity] tuple [gosales].[Staff].[].[department]->[West] within set children([gosales].[Staff].[].[Staff] )

35.standard-deviation ( < currentMeasure | expr > within set set_expr

{ , set_expr } )

standard-deviation ( < currentMeasure | expr > within < detail | aggregate > expr )

返回选定数据项的标准偏差。

36. total ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { ,

set_expr } )

total ( < currentMeasure | expr > within < detail | aggregate > expr )

返回选定数据项的合计值。

37.variance ( < currentMeasure | expr > within set set_expr { ,

set_expr } )

variance ( < currentMeasure | expr > within < detail | aggregate > expr )

返回选定数据项的差量。

句型结构

1.IF

示例:

IF ([Country] = 'Canada')

THEN ([List Price] * 0.60)

ELSE ([List Price])

2.IN_RANGE

指定一个或多个常量或范围。范围可为开区间。

示例:[gosales].[CONVERSIONRA TE].[COUNTRYCODE] IN_RANGE { :30 , 40, 50, 999: } 3.CASE END

示例:

CASE

WHEN [Country] = 'Canada' THEN ([List Price] * 0.60)

WHEN [CountryCode] > 100 THEN [List Price] * 0.80

ELSE [List Price]

END

4.CASE END

示例:

CASE [Country]

WHEN 'Canada' THEN ([List Price] * 0.60)

WHEN 'Australia' THEN [List Price] * 0.80

ELSE [List Price]

END

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