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如果查询时间段是维中的成员，那么这段时间的量的汇总可以直接得出！（缺省状态下，维中成员是按级别
汇总的），如查询1997年或1997年3月的汇总，可以使用以下语句：
select
{[time2].[1997]} on columns,
{[customers].[country].members} on rows
from sales
where ([measures].[store sales])
或[time].[1997].[q1].[3]
但很多情况下，客户希望得到任意时间段的汇总！通常，我们可以这样实现：
如：1997.1.8–1997.5.13
with member [time2].[1997.1.8–1997.5.13] as sum([time2].[1997].[q1].[1].[8]:[time2].[1997].[q2].[5].[13])
select
{[time2].[1997.1.8–1997.5.13]} on columns,
{[customers].[country].members} on rows
from sales
where ([measures].[store sales])
注意事项：
1）时间段的起始和结束日期必须是同一级别；
2）未知系统是否会优化查询，所以尽可能使用聚集：如1997.1.8–1997.5.13可以分解为：
sum([time2].[1997].[q1].[1].[8]:[time2].[1997].[q1].[1].[31])+
sum([time2].[1997].[q1].[2]:[time2].[1997].[q1].[3])+
[time2].[1997].[q2].[4]+
sum([time2].[1997].[q2].[5].[1]:[time2].[1997].[q2].[5].[13])
分段尽可能优化，并且可以使用减法！！
如：
sum([time2].[1997].[q1]:[time2].[1997].[q2])-
sum([time2].[1997].[q1].[1].[1]:[time2].[1997].[q1].[1].[7])-
sum([time2].[1997].[q2].[5].[14]:[time2].[1997].[q2].[6].[30])
以上个人意见，仅供参考！
