对比数据库类型：

关系型数据库：Oracle 11g

多维数据库：智达方通多维数据库 Intcube Booster v4.5

多维数据模型信息：

维度：6个：科目，组织，期间，场景、版本、产品

对比应用场景：

1、聚合计算SQL方式：脚本字符数：6919

MDX方式：脚本字数：204

2、期间累计场景SQL方式：脚本字符数：2260

MDX方式：脚本字符数：242

3、上年同期增长额场景SQL方式：脚本字符数：1658

MDX方式：脚本字符数：248

4、预实增减比场景SQL方式：脚本字符数：1628

MDX方式：脚本字符数：274

比较以上四种应用场景下的 表查询脚本，关系型数据库的SQL脚本，复杂度远高于多维数据仓库MDX脚本。脚本的可读性也是MDX更高，更易于业务人员自行维护。

以下为测试场景详情：

数据库实例

科目表，总行数：358

组织表，总行数：15

期间表，总行数：37

场景表，总行数：29

版本表，总行数：8

产品表，总行数：32

事实数据表，总行数：1000000

常见分析场景对比

一、聚合场景

分析场景描述：

备注：因篇幅原因此处截图列上只有2022年1季度及其子项

示例：

SQL实现

聚合查询条件：

1. 四季度+销售费用合计聚合查询条件：
2. 四季度+销售费用合计子项聚合查询条件：
3. 四季度子项+销售费用合计聚合查询条件：
4. 四季度子项+销售费用合计子项因SQL较长，
5. 此处不再列出，详细查看附录中SQL脚本case1.sql。
6. 备注：如展示效果要求的层级越深，则所需的SQL越多。

MDX实现

二、期间累计场景对比

分析场景描述

示例：

SQL实现

1. 查询期间2022年下有哪些子项

2.查询每个季度下的子项（此处列出其中一个季度的SQL）

3.查询事实数据

4.此场景下的例子除期间维度外只使用的一个成员，如复杂分析情况下，SQL会更加复杂。

MDX实现

三、上年同期增长额场景对比

分析场景描述

示例：

SQL实现

1. 查询期间该层级的成员

2.查询[2022年]和上年[2021]的预算数据

查询结果:

MDX实现

四、预实增减比场景对比

分析场景描述

示例：

SQL实现

1. 查询期间该层级的成员

2.查询[2022年]和上年[2021]的预算，实际确认数据并进行计算

查询结果：

MDX实现

总结

● MDX查询对应的是多维视图，可以轻易的实现聚合查询，且根据多维场景优化，查询效率较高；而SQL对应的是关系视图，聚合查询的复杂度高很多，且查询效率很低。

● MDX的语法更为清晰和简单，提供丰富的函数和接口，方便用户学习和使用；而SQL接口暴露的语义模型相对简单，需要面对数据库表和列，想要实现效果需复杂的SQL逻辑，学习成本较高。

● MDX的计算表达能力更加丰富，能够更好的支持复杂分析场景。

附录：case1.sql

由于篇幅过长，下图仅展示部分内容，如想查看完整版，请登录北京智达方通科技有限公司官 ，查看文章：《企业软件中 表实现方式对比-SQL 表以及MDX 表对比》附录成果。