/**
     *
     * <p>
     *   check network is available or not <br/>
     *   internet connection is not matter,for check internet connection refer to IsInternetConnected() Method in this class
     * </p>
       * <p>
     *   Required Permission : <b>android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE</b>
     * </p>
     * @param context
     * @return returns true if a network is available
     */
    public boolean isNetworkAvailable(Context context) {

        ConnectivityManager connectivityManager
                = (ConnectivityManager) context.getSystemService(Context.CONNECTIVITY_SERVICE);
        NetworkInfo activeNetworkInfo = connectivityManager.getActiveNetworkInfo();
        return activeNetworkInfo != null && activeNetworkInfo.isConnected();
    }

public class ProjectSettings
{
       public static NotificationsId=new NotificationsId();
       public static UrlAddresss=new UrlAddresss();
       public static SdPath=new SdPath();
       ......
}

ProjectSettings.NotificationsId.UpdateNotificationId

Toast.makeText(context, message, Toast.LENGTH_SHORT).show();

public interface IMessageUI
{
    void ShowToast(Context context,String message);
}

public class MessageUI impelement IMessageUI
{
      public void ShowToast(Context context,string message)
       {
              Toast.makeText(context, message, Toast.LENGTH_SHORT).show();
       }
}

      <receiver android:name=".AppStartReceiver" android:enabled="true">
            <intent-filter>
                <action android:name="org.telegram.start" />
                <action android:name="android.intent.action.BOOT_COMPLETED" />
            </intent-filter>
        </receiver>

public class AppStartReceiver extends BroadcastReceiver {
    public void onReceive(Context context, Intent intent) {
        AndroidUtilities.runOnUIThread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                ApplicationLoader.startPushService();
            }
        });
    }
}

    <receiver android:name=".MusicPlayerReceiver" >
            <intent-filter>
                <action android:name="org.telegram.android.musicplayer.close" />
                <action android:name="org.telegram.android.musicplayer.pause" />
                <action android:name="org.telegram.android.musicplayer.next" />
                <action android:name="org.telegram.android.musicplayer.play" />
                <action android:name="org.telegram.android.musicplayer.previous" />
                <action android:name="android.intent.action.MEDIA_BUTTON" />
                <action android:name="android.media.AUDIO_BECOMING_NOISY" />
            </intent-filter>
        </receiver>

     From query= new Select()
               .from(Poem.class)
               .innerJoin(BankPoemsGroups.class)
               .on("poems.id=bank_poems_groups.poem")
               .where("BankGroup=?", String.valueOf(groupId));
        return query.execute();

@Table(name="poems")
public class Poem extends Model {

    public static String tableName="poems";
    public static  String codeColumn="code";
    public static  String titleColumn="title";
    public static  String bookColumn="book";
    ......

    @Column(name="code",index = true)
    public int Code;

    @Column(name="title")
    public String Title;

    @Column(name="book")
    public Book Book;
.....}

    From query= new Select()
               .from(Poem.class)
               .innerJoin(BankPoemsGroups.class)
               .on(Poem.TableName+"."+ Poem.IdColumn+"="+ BankPoemsGroups.TableName+"."+ BankPoemsGroups.PoemColumn)
               .where(Poem.BankGroupColumn+"=?", String.valueOf(groupId));
        return query.execute();

public class QueryConcater {
  public String GetInnerJoinQuery(String table1,String field1,String table2,String field2)
    {
        String query=table1 +"." +field1+"="+table2+"."+field2;
        return query;
    }
......
}

   return new Select()
                .from(Color.class)
                .innerJoin(ProductItem.class)
                .on(queryConcater.GetInnerJoinQuery(ProductItem.TableName,
                        ProductItem.ColorColumn, Color.TableName))
                .where(queryConcater.WhereConditionQuery
                        (ProductItem.TableName, ProductItem.ProductColumn), productId)
                .execute();

• وضعیت گوشی در حین باز شدن برنامه و در حین خطا چگونه بوده است.
• مشخصات گوشی
• این خطا به چه تعداد رخ داده است و برای چه تعداد کاربر
• گزارش گیری بر اساس اولین تاریخ رخداد خطا و آخرین تاریخ، نسخه سیستم عامل اندروید، ورژن برنامه شما و...

ACRA.getErrorReporter().handleException(caughtException);

 public  void CopyFile(String source,String destination,CopyFileListener copyFileListener) {
        try {
        InputStream in = new FileInputStream(source);
        OutputStream out = new FileOutputStream(destination);

        long fileLength=new File(source).length();
        // Transfer bytes from in to out
        byte[] buf = new byte[64*1024];
        int len;
        long total=0;
        while ((len = in.read(buf)) > 0) {
            out.write(buf, 0, len);
            total+=len;
            copyFileListener.PublishProgress(fileLength,total);
        }
        in.close();

            out.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public  void CopyFile(String source,String destination,CopyFileListener copyFileListener) throws IOException {

        InputStream in = new FileInputStream(source);
        OutputStream out = new FileOutputStream(destination);

        long fileLength=new File(source).length();
        // Transfer bytes from in to out
        byte[] buf = new byte[64*1024];
        int len;
        long total=0;
        while ((len = in.read(buf)) > 0) {
            out.write(buf, 0, len);
            total+=len;
            copyFileListener.PublishProgress(fileLength,total);
        }
        in.close();

            out.close();
    }

1. Kernel
2. ماشین مجازی Dalvik
3. application framework 
   
4. applications
   

هسته اندروید (kernel) چیست؟

اندروید بر روی هسته لینوکس نسخه 2.6 به بالاتر اجرا می‌شود. هسته، اولین و نخستین لایه‌ی نرم افزاری در اندروید است که با سخت افزار به صورت کاملا مستقیم در تعامل می‌باشد. تغییرات در هسته و یا ساختن دوباره‌ی آن چیزی نیست که لازم باشد از ابتدا به ساکن و مجددا توسط یک برنامه نویس انجام شود! فقط سازندگان سخت افزار قادر به تغییرات درون هسته هستند و این یک امر غیرطبیعی و ناممکن برای برنامه نویسان خواهد بود؛ چرا که یک برنامه نویس تنها قادر است تا لایه‌های نرم افزاری را تغییر دهد نه سخت افزار آن را و این مورد تنها به‌عهده‌ی افرادی است که با سخت افزار اندروید در ارتباط هستند.

کتابخانه ها

اجزای کتابخانه‌ها بعنوان یک لایه مترجم بین هسته و فریم ورک‌ها عمل می‌کنند. این کتابخانه‌ها و اجزای درونی آنها با زبان C و ++C نوشته شده‌اند؛ اما از طریق یک API در زبان جاوا در اختیار توسعه دهندگان قرار می‌گیرند تا به سهولت قابل استفاده باشند. برنامه نویسان و توسعه دهندگان می‌توانند از طریق فریم ورک‌های زبان جاوا برای دسترسی مستقیم به کتابخانه‌های اصلی C و ++C استفاده کنند.

برخی از کتابخانه‌های اصلی عبارتند از:

1. LibWebCore 
   
2. Media libraries 
3. Graphics libraries 

ماشین مجازی Dalvik چیست؟

در اصل آقای Dan Bornstein ماشین مجازی Dalvik را نوشت. ماشین مجازی دال‌ویک برای اجرای برنامه‌ها بر روی دستگاه‌های مختلف با منابع بسیار محدود نوشته شده بود و این یکی از اولویت‌های این ماشین بود تا بتواند با منابع محدود بر روی دستگاه در تعامل باشد و برنامه را اجرا نماید. به طور معمول ماشین دالویک برای تلفن‌های همراه‌ای استفاده می‌شد که توان پردازشی پایین، عمر باتری کم و همچنین حافظه‌ی اندکی داشتند. ماشین مجازی دال‌ویک فایل‌های با پسوند dex. را اجرا می‌کند. این فایل‌ها با استفاده از کلاس‌های جاوا کامپایل شده‌اند که با در نظر گرفتن نوع کلاس class. یا jar. انجام می‌شوند و فایل‌های class. را به یک ثابت (constant) مشترک و هماهنگ تبدیل می‌نمایند. ابزار DX، که در Android SDK موجود است، این تبدیل را انجام می‌دهد.

به تصویر زیر توجه کنید:

Application Framework چیست؟

اپلیکیشن فریم ورک، یکی از بلاک‌های مهم ساختن سیستم نهایی می‌باشد. این فریم ورک‌ها مجموعه‌ای از خدمات را درون سیستم برای برنامه‌نویس یا توسعه دهندگان جهت نوشتن یک برنامه بدون مشکل فراهم می‌کنند. به‌عنوان یک توسعه دهنده شما کد را می‌نویسید و فقط از API‌ها برای تکمیل آنها در زبان جاوا استفاده می‌کنید. از طریق یک API در زبان جاوا قادر خواهید بود تا به هسته و کتابخانه‌های C و ++C دسترسی داشته باشید.

بعنوان نمونه : کد زیر به شما نحوه پخش یک فایل ویدئویی را نشان می‌دهد

package com.example.android.apis.media;

import com.example.android.apis.R;
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.widget.MediaController;
import android.widget.Toast;
import android.widget.VideoView;
public class VideoViewDemo extends Activity {
 /**
  * TODO: Set the path variable to a streaming video URL or a local media
  * file path.
  */
 private String path = "";
 private VideoView mVideoView;

 @Override
 public void onCreate(Bundle icicle) {
  super.onCreate(icicle);
  setContentView(R.layout.videoview);
  mVideoView = (VideoView) findViewById(R.id.surface_view);

  if (path == "") {
   // Tell the user to provide a media file URL/path.
   Toast.makeText(
    VideoViewDemo.this,
    "Please edit VideoViewDemo Activity, and set path" + " variable to your media file URL/path",
    Toast.LENGTH_LONG).show();
  } else {
   /*
    * Alternatively,for streaming media you can use
    * mVideoView.setVideoURI(Uri.parse(URLstring));
    */
   mVideoView.setVideoPath(path);
   mVideoView.setMediaController(new MediaController(this));
   mVideoView.requestFocus();
  }
 }
}

var serviceT = this.HttpContext.RequestServices.GetService<T>();

جدول حقایق : قلب حجم داده‌ای ما را تشکیل می‌دهد و شامل دو سری فیلد است : کلیدهای خارجی به ابعاد و شاخص‌ها (Measure). 

شاخص‌ها (Measure) : معیارهایی هستند که بر روی آن‌ها تحلیل انجام می‌گیرد و درون جدول حقایق قرار دارند. شاخص‌ها قبل از شکل‌گیری انبار داده توسط مدیران و تحلیل‌گران به دقت مشخص می‌‌شوند. چون در مرحله کار با انبار اطلاعات اساسی هر تحلیل بر اساس همین شاخص‌ها شکل می‌گیرد. شاخص‌‌ها تقریباً همیشه مقادیر عددی را شامل می‌شوند. مثلا برای یک فروشگاه زنجیره‌ای این شاخص‌ها می‌توانند واحدهای فروخته‌شده کالاها و مبلغ فروش به تومان باشند.

بعد (Dimension) : هر موجودیت در این مدل می‌تواند با یک بعد تعریف شود. ولی بعدها با موجودیت‌های مدل ER متفاوتند زیرا آن‌ها سازمان شاخص‌ها را تعیین می‌کنند. علاوه بر این دارای یک ساختار سلسله مراتبی هستند و به طور کلی برای حمایت از سیستم‌های تصمیم گیری سازمان‌دهی شده‌اند.

اجزای بعدها member نام دارند و تقریباٌ همه بعدها، memberهای خود را در یک یا چند سطح سلسله مراتبی (hierarchies) سازمان‌دهی می‌نمایند، که این سلسله مراتب نمایانگر مسیر تجمیع (integration) و ارتباط بین سطوح پایین‌تر (مثل روز) و سطوح بالاتر (مثل ماه و سال) است. وقتی یک دسته از memberهای خاص با هم مفهوم جدیدی را ایجاد می‌‌کنند، به آنها یک سطح (Level) می‌گوییم. ( مثلاٌ هر سی روز را ماه می‌‌گوییم. در این حالت ماه یک سطح است. ) 

حجم‌های داده‌ای (Data Cube)

حجم‌های داده‌ای یا Cube از ارتباط تعدادی بعد با تعدادی شاخص تعریف می‌‌شود. ترکیب memberهای هر بعد از حجم داده‌ای فضای منطقی را تعریف می‌کند که در آن مقادیر شاخص‌ها  ظاهر می‌‌شوند. هر بخش مجزا که شامل یکی از memberهای بعد در حجم داده‌ای است ، سلول (cell) نامیده‌می‌شود. سلول‌ها شاخص‌های مربوط به تجمیع‌های مختلف را در خود نگهداری می‌نمایند. در واقع مقادیر مربوط به حقایق (Fact) که در جدول حقایق (Fact) تعریف می‌شوند در حجم داده‌ای (Data Cube) در سلول‌ها (Cell) نمایان می‌گردند.

شماهای داده‌ای (Data Schema)  : سه نوع Schema در طراحی Data Warehouse وجود دارد 

1. Stare

2. Snowflake

3. Galaxy

• مجموعه‌ای از جدول‌های کمکی کوچک‌تر به نام‏ جدول بعد ، که به ازای هر بعد یکی از این جداول موجود خواهد بود.

• شکل این شما به صورت یک ستاره است که جدول حقایق در مرکز آن قرار گرفته و هر یک از ‏ جداول بعد‏ به وسیله شعاع‌هایی به آن مربوط هستند.

مشکل این مدل احتمال پیشامد افزونگی در آن است.

2. شمای دانه‌برفی ( Snowflake Schema ) : در واقع شمای دانه‌برفی، نوعی از شمای ستاره‌ای است که در آن بعضی از ‏ جداول بعد نرمال شده‌اند. و به همین خاطر دارای تقسیمات بیشتری به شکل جداول اضافی می‌باشد که از ‏ جداول بعد‏ جدا شده‌اند. 

تفاوت این دو شما در این است که جداول شمای دانه برف نرمال هستند و افزونگی در آن‌ها  کاهش یافته است. که این برای کار کردن با داده‌ها و از لحاظ فضای ذخیره‌سازی مفید است. ولی در عوض کارایی را پایین می‌آورد، زیرا در محاسبه کوئری‌ها به joinهای بیشتری نیاز داریم. 

3. شمای کهکشانی (galaxy schema) : در کاربرد‌های پیچیده برای به اشتراک گذاشتن ابعاد نیاز به جداول حقایق چندگانه احساس می‌شود که یک یا چند ‏ جدول بعد‏ را در بین خود به اشتراک می‌گذارند. این نوع شما به صورت مجموعه‌ای از شماهای ستاره‌ای است و به همین دلیل شمای کهکشان یا شمای منظومه‌ای نامیده‌می‌شود. این شما به ما این امکان را می‌دهد که جداول بعد بین جداول حقایق مختلف به اشتراک گذاشته شوند.

عملیات بر روی حجم‌های داده‌ای :

• Roll Up  (یا Drill-up) : با بالا رفتن در ساختار سلسله مراتبی مفهومی یک حجم داده‌ای، یا با کاهش دادن بعد، یک مجموعه با جزئیات کمتر (خلاصه شده) ایجاد می‌نماید. بالا رفتن در ساختار سلسله مراتبی به معنای حذف قسمتی از جزئیات است. برای مثال اگر قبلاٌ بعد مکان بر حسب شهر بوده آن را با بالا رفتن در ساختار سلسله مراتبی بر حسب کشور درمی‌آوریم. ولی وقتی با کاهش دادن بعد سروکار داریم منظور حذف یکی از ابعاد و جایگزین کردن مقادیر کل است. در واقع همان عمل تجمیع (aggregation) است. 

• Drill Down : بر عکس عملRoll-up است و از موقعیتی با جزئیات داده‌ای کم به جزئیات زیاد می‌رود. این کار با پایین آمدن در ساختار سلسله مراتبی( به سمت جزئیات بیشتر) یا با ایجاد ابعاد اضافی انجام می‌گیرد.

نمونه‌ای از عملیات Drill Down و Roll Up

• Slice : با انتخاب و اعمال شرط بر روی یکی از ابعاد یک subcube به شکل یک برش دو بعدی ایجاد می‌کند. در واقع همان عمل انتخاب (select) است.

• Dice : با انتخاب قسمتی از ساختار سلسله مراتبی بر روی دو یا چند بعد یک subcube ایجاد می‌نماید.

نمونه‌ای از عملیات Dice و Slice

• Pivot (یا Rotate) : این عملیات بردارهای بعد را در ظاهر می‌چرخاند.

نمونه‌ای از عملیات pivot

• Drill-across : نتیجه اجرای کوئری‌هایی که نتیجه اجرای آنها حجم‌های داده‌ایهای مرکب با بیش از یک fact-table است.

• Ranking : سلول‌هایی را باز می‌گرداند که در بالا یا پایین شرط خاصی واقع هستند. مثلاٌ ده محصولی که بهترین فروش را داشته‌اند.

سرورهای OLAP :

در تکنولوژیOALP داده‌ها به دو صورت چند‌بعدی (Multidimensional OLAP) (MOLAP) و رابطه‌ای (Relational OLAP) (ROLAP) ذخیره می‌شوند. OLAP پیوندی(HOLAP) تکنولوژیی است که دو نوع قبل را با هم ترکیب می‌کند.

MOLAP : روشی است که معمولاٌ برای تحلیل‌های OLAP در تجارت مورد استفاده قرار می‌گیرد. در MOLAP، داده‌ها با ساختار یک حجم داده‌ای ( Data Cube ) چند بعدی ذخیره می‌شوند. ذخیره‌سازی در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای انجام نمی‌گیرد، بلکه با یک فرمت خاص انجام می‌شود. اغلب محصولات موفق MOLAP از یک روش چند‌بعدی استفاده می‌نمایند که در آن یک سری حجم‌های داده‌ای کوچک، انبوه و از پیش محاسبه‌شده، یک حجم داده‌ای بزرگ (hypercube  ) را می‌سازند. 

علاوه بر‌این MOLAP به شما امکان می‌دهد داده‌های دیدهای (View) تحلیل‌گران را دسته بندی کنید، که این در حذف اشتباهات و برخورد با ترجمه‌های پرغلط کمک بزرگی است.

گذشته از همه این‌ها از آن‌جا که داده‌ها به طور فیزیکی در حجم‌های داده‌ای بزرگ چند‌بعدی ذخیره می‌شوند، سرعت انجام فعالیت‌ها بسیار زیاد خواهد بود.

از آنجا که یک کپی از داده‌های منبع در کامپیوتر Analysis server ذخیره‌می‌شود، کوئری‌‌ها می‌توانند بدون مراجعه به منابع مجدداً محاسبه شوند. کامپیوتر Analysis server ممکن است کامپیوترسرور که تقسیم بندی‌ها در آن انجام شده یا کامپیوتر دیگری باشد. این امر بستگی به این دارد که تقسیم‌بندی‌ها در کجا تعریف شده‌اند. حتی اگر پاسخ کوئری‌ها از روی تقسیمات تجمیع (integration) شده قابل دستیابی نباشند، MOLAP سریع‌ترین پاسخ را فراهم می‌کند. سرعت انجام این کار به طراحی و درصد تجمیع تقسیم‌بندی‌ها بستگی دارد. 

مزایا : کارایی عالی-  حجم‌های داده‌ای MOLAP برای بازیابی سریع داده‌ها ساخته شده‌اند و در فعالیت‌های slice و dice به صورت بهینه پاسخ می‌دهند. ترکیب سادگی و سرعت مزیت اصلی MOLAP است.

در ضمنMOLAP  قابلیت محاسبه محاسبات پیچیده را فراهم می‌کند. همه محاسبات از پیش وقتی که حجم‌های داده‌ای ساخته می‌‌شود، ایجاد می‌شوند. بنابراین نه تنها محاسبات پیچیده انجام شدنی هستند بلکه بسیار سریع هم پاسخ می‌دهند.

معایب : عیب این روش این است که تنها برای داده‌هایی با مقدار محدود کارکرد خوبی دارد. از آنجا که همه محاسبات زمانی که حجم‌های داده‌ای ساخته می‌شود، محاسبه می‌گردند، امکان این که حجم‌های داده‌ای مقدار زیادی از داده‌ها را در خود جای دهد، وجود ندارد. ولی این به این معنا نیست که داده‌‌های حجم‌های داده‌ای نمی‌توانند از مقدار زیادی داده مشتق شده باشند. داده‌ها می‌توانند از مقدار زیادی داده مشتق شده‌باشند. اما در این صورت، فقط اطلاعات level خلاصه (level ای که دارای کمترین جزئیات است یعنی سطوح بالاتر) می‌‌توانند در حجم‌های داده‌ای  موجود باشند. 

ROLAP : محدودیت MOLAP در حجم داده‌های قابل پرس‌و‌جو و نیاز به روشی که از داده‌های ذخیره‌شده به روش رابطه‌ای حمایت کند، موجب پیشرفت ROLAP شد.

مبنای این روش کارکردن با داده‌هایی که در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای ذخیره‌شده‌اند، برای انجام اعمال slicing و dicing معمولی است. با استفاده از این مدل ذخیره‌سازی می‌توان داده‌ها را بدون ایجاد واقعی تجمیع در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای به هم مربوط کرد.

مزایا : با این روش می‌توان به حجم زیادی از داده‌ها را رسیدگی کرد. محدودیت حجم داده در تکنولوژی ROLAP مربوط به محدودیت حجم داده‌های قابل ذخیره‌سازی در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای است. به بیان دیگر، خود ROLAP هیچ محدودیتی بر روی حجم داده‌ها اعمال نمی‌کند.

معایب : ممکن است کارایی پایین بیاید. زیرا هر گزارش ROLAP در واقع یک کواِری SQL (یا چند کواِری SQL )در پایگاه داده‌های رابطه‌ای است و اگر حجم داده‌ها زیاد باشد ممکن است زمان پاسخ کواِری طولانی شود. در مجموع ROLAP سنگین است، نگهداری آن سخت است و کند هم هست. بخصوص زمانی که نیاز به آدرس دهی جدول‌های ذخیره شده در سیستم چند بعدی داریم.

این محدودیت ناشی از عملکرد SQL است. زیرا تکنولوژی ROLAP بر پایه عبارات مولد SQL برای پرسش و پاسخ بر روی پایگاه داده رابطه‌ای است و عبارات SQL به همه نیازها پاسخ نمی‌دهند (مثلاٌ محاسبه حساب‌های پیچیده در SQL مشکل است)، بنابراین فعالیت‌های ROLAP به آن چه SQL قادر به انجام آن است محدود می‌گردد. 

تفاوت ROALP و MOLAP : تفاوت اصلی این دو در معماری آن‌ها است. محصولات MOLAP داده‌های مورد نیاز را در یک حافظه نهان (cache) مخصوص می‌گذارد. ولی ROLAP تحلیل‌های خود را بدون استفاده از یک حافظه میانی انجام می‌دهد، بدون آن که از یک مرحله میانی برای گذاشتن داده‌ها در یک سرور خاص استفاده کند. 

با توجه به کند بودن ROLAP در مقایسه باMOLAP ، باید توجه داشت که کاربرد این روش بیشتر در پایگاه داده‌های بسیار بزرگی است که  گاه‌گاهی پرس و جویی بر روی آن‌ها شکل می‌گیرد، مثل داده‌های تاریخی و کمتر جدید سال‌‌های گذشته.

نکته: اگر از Analysis Services که به وسیله Microsoft OLE DB Provider مهیا شده استفاده می‌کنید، تجمیع‌ها نمی‌توانند برای تقسیم‌بندی از روش ROLAP استفاده نمایند.

HOLAP : با توجه به نیاز رو به رشدی که برای کارکردن با داده‌های بلادرنگ (real time) در بخش‌های مختلف در صنعت و تجارت احساس می‌شود، مدیران تجاری انتظار دارند بتوانند با دامنه وسیعی از اطلاعات که فوراً و بدون حتی لحظه‌ای تأخیر در دسترس باشند، کار کنند. در حال حاضر شبکه اینترنت و سایر کاربرد‌ها یی که به داده‌هایی از منابع مختلف مراجعه دارند و نیاز به فعالیت با یک سیستم بلادرنگ هم دارند، همگی از سیستم HOLAP بهره می‌گیرند.

named set :

Named Set مجموعه‌ای از memberهای بعد یا مجموعه‌ای از عبارات است که برای استفاده مجدد ایجاد می‌شود.

Calculated member 

Calculated Memberها memberهایی هستند که بر اساس داده‌ها نیستند بلکه بر اساس عبارات ارزیابی MDX هستند. آنها دقیقاَ به سبک سایر memberهای معمولی هستند. MDX یک مجموعه قوی از عملیاتی را تامین میکند که میتوانند برای ساختCalculated Memberها مورد استفاده قرار گیرند به طوری که به شما امکان داشتن انعطاف زیاد در کار کردن با داده‌های چند بعدی را بدهد. 

امیدوارم در این قسمت با مفاهیم نخستین OLAP آشنا شده باشید.

تلاش خواهم کرد در قسمت بعدی در خصوص نصب SQL Server Analysis Services و نصب پایگاه داده‌ی Adventure Work DW 2008 شرح کاملی را ارایه کنم.

[ServiceContract]
public interface IService1                       
{
    [OperationContract]                                 
    string GetData(int value);
    [OperationContract]
    CompositeType GetDataUsingDataContract(CompositeType composite);
}
...
public class Service1 : IService1                         
{
    public string GetData(int value)
    {
        return string.Format("You entered: {0}", value);
    }

    public CompositeType GetDataUsingDataContract(CompositeType composite)
    {
        if (composite == null)
        {
            throw new ArgumentNullException("composite");
        }
        if (composite.BoolValue)
        {
            composite.StringValue += "Suffix";
        }
        return composite;
    }
}