DAX (Data Analysis Expressions) و MDX (Multidimensional Expressions) دو زبان پرس‌وجو هستند که در دنیای داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. هر یک از این زبان‌ها با اهداف خاصی طراحی شده‌اند و به کاربران اجازه می‌دهند تا داده‌های پیچیده را به صورت انعطاف‌پذیر و سریع تحلیل کنند. در این متن، تفاوت‌ها و کاربردهای DAX و MDX را بررسی می‌کنیم.

DAX: زبان تحلیل داده‌های جدولی

DAX یک زبان پرس‌وجو و فرمول‌نویسی است که به طور خاص برای تحلیل داده‌های جدولی در ابزارهایی مانند Power BI، Excel Power Pivot و Analysis Services Tabular طراحی شده است. این زبان به کاربران اجازه می‌دهد تا با استفاده از توابع و عبارات متنوع، محاسبات پیچیده‌ای را روی داده‌های خود انجام دهند.

یکی از ویژگی‌های بارز DAX این است که به طور مستقیم بر روی مدل‌های جدولی (Tabular Models) کار می‌کند. مدل‌های جدولی به طور معمول شامل داده‌هایی هستند که در جداول سازماندهی شده‌اند و می‌توانند با استفاده از روابط بین جداول به یکدیگر متصل شوند. DAX به کاربران این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را به صورت پویا فیلتر کنند، روابط بین جداول را مورد بررسی قرار دهند و محاسبات پیچیده‌ای مانند جمع، میانگین، حداکثر، حداقل و سایر توابع آماری را انجام دهند.

علاوه بر این، DAX توانایی ایجاد مقادیر محاسباتی (Calculated Columns) و مقادیر سنجه (Measures) را دارد. این ویژگی به کاربران اجازه می‌دهد تا محاسباتی مانند سود کل، درصد رشد سالانه یا سایر شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) را به راحتی پیاده‌سازی کنند.

MDX: زبان پرس‌وجوی چندبعدی

MDX یک زبان پرس‌وجو و فرمول‌نویسی است که به طور خاص برای کار با مدل‌های چندبعدی (Multidimensional Models) طراحی شده است. این مدل‌ها معمولاً در پایگاه‌های داده OLAP (Online Analytical Processing) مورد استفاده قرار می‌گیرند. MDX به کاربران امکان می‌دهد تا داده‌ها را در ابعاد مختلف بررسی کنند و تحلیل‌های پیچیده‌تری نسبت به DAX انجام دهند.

در MDX، داده‌ها به صورت مکعب‌های چندبعدی سازماندهی می‌شوند. هر مکعب شامل ابعاد (Dimensions) و مقادیر (Measures) است. ابعاد می‌توانند مواردی مانند زمان، مکان یا دسته‌بندی‌های دیگر باشند، در حالی که مقادیر معمولاً داده‌های عددی هستند که کاربران می‌خواهند تحلیل کنند. MDX به کاربران اجازه می‌دهد تا بر اساس ابعاد مختلف، پرس‌وجوهای پیچیده‌ای ایجاد کنند و داده‌ها را از زوایای مختلف مورد بررسی قرار دهند.

یکی از مزایای MDX این است که می‌تواند داده‌ها را به صورت سلسله‌مراتبی (Hierarchical) نمایش دهد. برای مثال، در یک تحلیل فروش، می‌توان داده‌ها را بر اساس سال، ماه و روز مرتب کرد و در نتیجه دید عمیق‌تری از روندها و الگوها به دست آورد.

مقایسه DAX و MDX

با اینکه DAX و MDX هر دو برای تحلیل داده‌ها طراحی شده‌اند، تفاوت‌های مهمی بین آن‌ها وجود دارد. اولین تفاوت اصلی در نوع مدل داده‌هایی است که این دو زبان با آن‌ها کار می‌کنند. DAX با مدل‌های جدولی (Tabular) و MDX با مدل‌های چندبعدی (Multidimensional) سازگار است.

تفاوت دیگر در سادگی و پیچیدگی زبان است. DAX معمولاً ساده‌تر و یادگیری آن آسان‌تر است و برای کاربران تازه‌کار مناسب‌تر است. از سوی دیگر، MDX به دلیل پیچیدگی بیشتری که دارد، ممکن است نیازمند دانش پیشرفته‌تری باشد.

همچنین، DAX معمولاً برای تحلیل‌هایی که به صورت پویا و در زمان واقعی انجام می‌شوند مناسب‌تر است، در حالی که MDX برای تحلیل‌هایی که نیاز به بررسی داده‌ها از زوایای مختلف دارند، انتخاب بهتری است.

نتیجه‌گیری

DAX و MDX هر دو ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها هستند، اما هر یک کاربردهای خاص خود را دارند. DAX برای تحلیل داده‌های جدولی و محاسبات ساده و سریع مناسب است، در حالی که MDX برای کار با داده‌های چندبعدی و انجام تحلیل‌های پیچیده‌تر به کار می‌رود. انتخاب بین این دو زبان بستگی به نیازهای خاص کاربران و نوع داده‌هایی دارد که با آن‌ها کار می‌کنند.