در دنیای هوش تجاری (BI) و تحلیل داده‌ها، دو زبان کلیدی برای کار با مدل‌های داده وجود دارد که هر کدام در حوزه خاصی قدرت و کاربرد ویژه خود را دارند: DAX و MDX. هر دو زبان برای تحلیل داده‌های پیچیده طراحی شده‌اند، اما تکنولوژی‌های متفاوت و ساختارهای داده‌ای متفاوتی را هدف قرار می‌دهند. در این مقاله قصد داریم به صورت جامع و دقیق به مقایسه این دو زبان بپردازیم و شباهت‌ها، تفاوت‌ها، مزایا و معایب هرکدام را بررسی کنیم تا دید واضح و جامعی برای استفاده بهینه‌تر از آنها فراهم شود.

مقدمه‌ای بر DAX و MDX

DAX چیست؟

DAX (Data Analysis Expressions) زبان محاسباتی است که توسط مایکروسافت برای مدل‌های داده ستاره‌ای در محیط‌هایی مانند Power BI، Power Pivot و SQL Server Analysis Services Tabular مدل توسعه یافته است. DAX بیشتر برای تحلیل داده در مدل‌های ستونی (columnar) استفاده می‌شود و بر پایه فرمول‌های اکسل ساخته شده است، بنابراین برای افرادی که با محیط اکسل آشنا هستند، یادگیری آن ساده‌تر خواهد بود.

MDX چیست؟

MDX (Multidimensional Expressions) زبان پرس‌وجویی است که برای دسترسی و کار با داده‌های چندبعدی در پایگاه‌های داده OLAP (Online Analytical Processing) استفاده می‌شود. MDX به طور خاص برای کار با مدل‌های چندبعدی طراحی شده که ساختار داده‌ها در آن به صورت مکعب‌هایی با ابعاد و اعضای مختلف تعریف می‌شود. این زبان برای کوئری‌های پیچیده در محیط‌های OLAP و Analysis Services مولتی‌بعدی کاربرد دارد.

شباهت‌های DAX و MDX

1. هدف اصلی: تحلیل داده‌های پیچیده

هر دو زبان برای استخراج، تحلیل و محاسبه داده‌های پیچیده BI طراحی شده‌اند. آن‌ها برای کاربران و تحلیلگرانی که می‌خواهند از داده‌های سازمانی به صورت دقیق و موثر گزارش و تحلیل کنند، ابزارهای قدرتمندی هستند.

2. کارکرد در محیط Microsoft BI

DAX و MDX هر دو در زیرساخت‌های بی‌نظیر مایکروسافت مانند SQL Server Analysis Services (SSAS) کاربرد دارند، اگرچه مدل‌های SSAS Tabular بیشتر DAX و مدل‌های مولتی‌بعدی بیشتر MDX را به کار می‌برند.

3. قابلیت فیلترگذاری و محاسبات پویا

هر دو زبان امکان اجرای محاسبات پویا و اعمال فیلترهای پیچیده در کوئری‌ها را دارند. کاربر می‌تواند بر اساس شرایط و پارامترهای مختلف، داده‌هایی را فیلتر و مقادیر تعریف شده (Measures) را محاسبه کند.

تفاوت‌های کلیدی بین DAX و MDX

1. نوع مدل داده‌ای هدف

  • DAX: برای مدل‌های Tabular که بر پایه ساختار ستونی و رابطه‌ای (relational) هستند طراحی شده است. داده‌ها به صورت جداول سنتی ذخیره شده و بیشتر یادآور ساختار دیتافریم‌ها یا جداول دیتابیس رابطه‌ای هستند.
  • MDX: برای مدل‌های چندبعدی (Multidimensional) طراحی شده که داده‌ها به شکل مکعب‌های چندبعدی و با ابعاد (Dimensions) و اهرم‌ها (Hierarchies) ذخیره می‌شوند.

2. نحوه عملکرد و اجرای کوئری

  • DAX بیشتر بر اساس ارزیابی فرمول و محاسبات پویا در لحظه استوار است و در محیط Tabular به سرعت اجرا می‌شود.
  • MDX زبان کوئری است و امکانات فراوانی برای پیمایش در ابعاد مختلف و انتخاب اعضا دارد، به ویژه در محیط‌های OLAP مولتی‌بعدی.

3. پیچیدگی و سختی یادگیری

  • DAX زبانی نزدیک به اکسل دارد و برای بسیاری از کاربران آسان‌تر و ملموس‌تر است، به ویژه برای افرادی که پیش‌زمینه کار با فرمول‌ها و داده‌های جدولی دارند.
  • MDX به دلیل ماهیت چندبعدی و پیچیدگی ساختار مکعب‌ها، زبان نسبتا سخت‌تر و تخصصی‌تری است و نیازمند یادگیری مفاهیم چندبعدی و نحوه پیمایش پیچیده ابعاد است.

4. انعطاف‌پذیری و قدرت بیان

  • MDX برای تحلیل‌های پیچیده چندبعدی و کوئری‌هایی که نیاز به کنترل دقیق برو پیمایش در ساختارهای پیچیده ابعادی دارند، بسیار قدرتمند است. توابع زیادی برای کار با سلسله‌مراتب‌ها، اعضای خاص، مجموعه‌ها و پیمایش در مکعب‌های OLAP ارائه می‌دهد.
  • DAX بیشتر روی محاسبات ساده‌تر و شاخص‌ها (Measures) در مدل‌های جدولی متمرکز شده است و برای تحلیل‌های پیشرفته‌تر چندبعدی ممکن است محدودیت‌هایی داشته باشد، هرچند توسعه‌ها اخیر بسیار آن را تقویت کرده‌اند.

5. نوع خروجی و کاربرد عملی

  • MDX بیشتر برای ساخت کوئری‌های دقیق در گزارش‌سازهای OLAP و سیستم‌های تحلیلی مولتی‌بعدی استفاده می‌شود و خروجی معمولاً شامل مجموعه‌ای از اعضای ابعاد و مقادیر مربوطه است که می‌تواند چندبعدی باشد.
  • DAX معمولاً برای تعریف Measures، ستون‌های محاسباتی و KPIها در مدل‌های BI به کار می‌رود و نتایج آن به طور مستقیم در گراف‌ها، جداول و کارت‌های Power BI یا Excel نمایش داده می‌شود.

6. نحوه مدیریت کانتکست

  • DAX مفهوم قدرتمندی به نام کانتکست ردیف (Row Context) و کانتکست فیلتر (Filter Context) دارد، که رفتار محاسبات را تحت تأثیر قرار می‌دهد. این کانتکست‌ها اساس کار DAX را شکل می‌دهند و پیچیدگی و انعطاف زیادی به فرمول‌ها می‌دهند.
  • MDX بر اساس سلسله‌مراتب‌های ابعادی و مجموعه‌ها در فضای چندبعدی کار می‌کند و کانتکست‌ها بر مبنای موقعیت در ساختار مکعب و کوئری تعریف می‌شوند که مدل متفاوتی نسبت به DAX دارد.

مزایا و معایب DAX و MDX

ویژگی DAX MDX
سادگی یادگیری ساده‌تر و نزدیک به فرمول‌های اکسل پیچیده‌تر و نیازمند درک بالا از مفاهیم چندبعدی
محیط‌های کاربرد Power BI، Power Pivot، SSAS Tabular SSAS Multidimensional و سایر پایگاه‌های OLAP
سرعت اجرا سریع در مدل‌های ستونی و داده‌های حجیم مناسب در ساختارهای پیچیده چندبعدی، اما گاهی کندتر
قدرت در تحلیل عالی برای محاسبات پویا و شاخص‌ها عالی برای تحلیل پیچیده ابعادی و پیمایش سلسله‌مراتب‌ها
پشتیبانی از سلسله‌مراتب محدودتر، بیشتر از سطوح ساده‌تر پشتیبانی می‌کند پشتیبانی بسیار پیشرفته و متنوع از سلسله‌مراتب‌ها
سادگی کد و نگهداری کد نسبتاً خوانا و ساده‌تر کد پیچیده‌تر، مخصوصاً در کوئری‌های بزرگ و چندبعدی

کاربردهای عملی و انتخاب بین DAX و MDX

هنگام انتخاب بین DAX و MDX باید به موارد زیر توجه کرد:

  • نوع مدل داده: اگر با مدل‌های ستونی یا رابطه‌ای کار می‌کنید (مانند Power BI یا SSAS Tabular)، DAX بهترین گزینه است. برای مدل‌های چندبعدی سنتی و پایگاه‌های داده OLAP، MDX انتخاب می‌شود.
  • نوع تحلیل: برای تحلیل‌های تعاملی و پویا، ایجاد Measures و KPIهای سریع، DAX کاربرد بیشتری دارد. در مقابل، اگر گزارش‌ها نیاز به پیچیدگی‌های چندبعدی مانند پیمایش سلسله‌مراتب‌ها، تحلیل‌های پیشرفته ابعاد چندگانه و مدیریت مجموعه‌ها داشته باشند، MDX مناسب‌تر است.
  • تجربه تیم: اگر تیم شما به زبان اکسل تسلط دارد و در محیط Power BI کار می‌کند، یادگیری و استفاده از DAX ساده‌تر خواهد بود. برعکس، اگر تجربه کار با OLAP و سیستم‌های چندبعدی دارید، ممکن است MDX برای شما سریع‌تر قابل یادگیری و استفاده باشد.

نمونه‌هایی از مقایسه کد DAX و MDX

برای درک بهتر تفاوت‌ها، نگاهی به نمونه‌هایی از هر دو زبان می‌اندازیم.

محاسبه مجموع فروش در DAX:

Total Sales = SUM(Sales[SalesAmount])
7 تفاوت و شباهت کلیدی بین DAX و MDX که هر تحلیلگر داده باید بداند!
7 تفاوت و شباهت کلیدی بین DAX و MDX که هر تحلیلگر داده باید بداند!

این کد ساده در DAX مجموع کل مقدار فروش را محاسبه می‌کند.

محاسبه مجموع فروش در MDX:

WITH MEMBER [Measures].[Total Sales] AS
SUM([Sales].[SalesAmount].Members)
SELECT [Measures].[Total Sales] ON COLUMNS
FROM [SalesCube]
7 تفاوت و شباهت کلیدی بین DAX و MDX که هر تحلیلگر داده باید بداند!
7 تفاوت و شباهت کلیدی بین DAX و MDX که هر تحلیلگر داده باید بداند!

در این مثال، MDX ابتدا یک عضو جدید (Measure) به نام “Total Sales” تعریف می‌کند که مجموع مقادیر فروش را از بعد و مکعب مربوطه محاسبه می‌کند و سپس این مقدار را در کوئری اصلی نمایش می‌دهد. همان‌طور که مشخص است، ساختار کد MDX بیشتر رسمی و پیچیده‌تر است که به دلیل توانمندی این زبان در تحلیل‌های چندبعدی است.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

DAX و MDX هر دو زبان‌های قدرتمندی در حوزه تحلیل داده به شمار می‌روند اما هرکدام در حوزه‌های کاری و مدل‌های داده‌ای متفاوتی کاربرد دارند:

  • DAX با سادگی، شباهت به فرمول‌های اکسل و کارایی بالا در مدل‌های داده ستونی، برای ایجاد شاخص‌ها، فرمول‌ها و تحلیل‌های تعاملی در محیط‌های Power BI و SSAS Tabular عالی است. قدرت DAX در مدیریت کانتکست‌ها و محاسبات پویا آن را به یک ابزار موثر برای تحلیل داده‌های تجاری تبدیل کرده است.
  • MDX با قدرت بسیار بالای خود برای کار با مولفه‌های چندبعدی و پشتیبانی از سلسله‌مراتب‌ها و پیچیدگی‌های ساختار OLAP، بهترین انتخاب برای تحلیل‌های عمیق و کوئری‌های پیچیده در مدل‌های چندبعدی است. زبان MDX گرچه سخت‌تر یاد گرفته می‌شود، اما در تحلیل داده‌های سازمانی که نیاز به چندبعدی بودن دارند، جایگاه ویژه‌ای دارد.

در نهایت، انتخاب بین DAX و MDX مبتنی بر نیازهای پروژه، نوع داده‌ها و مدل‌های استفاده‌شده و تخصص تیم تحلیلگر است. همچنین، مایکروسافت در سال‌های اخیر توجه ویژه‌ای به توسعه و بهبود DAX نشان داده است که باعث رشد سریع آن در جامعه BI شده است. با این وجود، برای سازمان‌هایی که از مدل‌های OLAP قدیمی‌تر استفاده می‌کنند، MDX همچنان یک استاندارد ضروری است.

پیشنهاد برای یادگیری و استفاده کارآمد

برای کسانی که می‌خواهند در حوزه BI و تحلیل داده فعالیت کنند، بهتر است ابتدا با مفاهیم مدل‌های داده‌ای آشنا شده و بر اساس محیط کاری خود، زبان مناسب را انتخاب کنند:

  • اگر در Power BI یا اکسل پیشرفته کار می‌کنید، DAX بهترین گزینه است و تسلط بر آن بسیار ارزشمند خواهد بود.
  • اگر در محیط‌های سنتی OLAP و SSAS Multidimensional فعالیت دارید، یادگیری MDX ضروری است.
  • در صورت امکان، یادگیری هر دو زبان برای فهم بهتر ساختارهای مختلف داده و تحلیل‌های متنوع توصیه می‌شود.

منابع یادگیری بیشتر

  • مستندات رسمی مایکروسافت برای DAX
  • مستندات رسمی مایکروسافت برای MDX
  • دوره‌های آموزشی Power BI و SSAS
  • کتاب‌های تخصصی درباره تحلیل داده‌های چندبعدی و مدل‌های Tabular

با شناخت دقیق این دو زبان و کاربردهای آن‌ها، تحلیلگران به توانایی بالاتری در ایجاد گزارش‌ها و داشبوردهای تحلیلی دقیق و سریع خواهند رسید که باعث بهبود تصمیم‌گیری‌های سازمانی می‌شود.

بازدید از مقاله: 20

دپارتمان آموزش کیسان

علم دادههوش تجاری

لینکدینواتس اپتلگرامایمیلچاپلینک کوتاه

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید