assign函数在循环时候，给变量赋值。
举例说明：
1、
for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){
assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ])
}
2、
for (i in 1:3){
assign(paste("a", i, sep = ""), i:10)
}
ls()
[1] "a1" "a2" "a3" "i"
>a1
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
>a2
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10
>a3
[1] 3 4 5 6 7 8 9 10
1、paste函数可用于字符串连接
用法：paste (..., sep = " ", collapse = NULL)，分隔符默认为空格
我们简单举个例子
1）paste("a","b") ##能连接a b
[1] "a b"
paste("a","b","c")
[1] "a b c"
2）设置分隔符paste("a","b",sep="=") ##注意到用等号分隔了
[1] "a=b"
3）连接多个元素paste("a",1:5,sep="") ##会自动每个元素与a相连
[1] "a1""a2""a3""a4""a5"
4）paste("a",1:5,".pdf",sep="") ##比如想批量输出文件名
[1] "a1.pdf""a2.pdf""a3.pdf""a4.pdf""a5.pdf"、
2、collapse参数
谢益辉大佬说这个参数引无数英雄竞折腰啊，大家只会sep
1）paste("a",1,collapse="+") ##注意到了吧，collapse没用上
[1] "a 1"
2）paste(c("a","b","c"),collapse="+") ##这样就很容易理解了，collapse折叠起了元素
[1] "a+b+c"
3）paste("a",1:5,sep="") ##再来更明显的举例
[1] "a1""a2""a3""a4""a5"
4）paste("a",1:5,sep="",collapse="+") ##先在元素间连接，然后折叠
[1] "a1+a2+a3+a4+a5"
3、与paste0函数的区别
paste0函数，默认sep=""是两个函数唯一的区别
paste(c("a","b","c"),1:3)##默认空格符
[1] "a 1""b 2""c 3"
paste(c("a","b","c"),1:3,sep=" ")
[1] "a 1""b 2""c 3"
paste(c("a","b","c"),1:3,sep="")
[1] "a1""b2""c3"
如果两个向量长度不同paste(c("a","b","c"),1:5) ##超出范围后继续从前向后连接
[1] "a 1" "b 2" "c 3" "a 4" "b 5"
paste0(c("a","b","c"),1:3)#默认元素连接为sep=""
[1] "a1""b2""c3"
用法：unlist()函数的作用，就是将list结构的数据du，变zhi成非list的数据，即将list数据变成 字符串向量 或者数字向量的形式
如果是向量的话就直接输出向量
例子：
%in%相当于match()函数的一个缩写。用来判断一个数组或矩阵是否包含在另一个数组或矩阵里。举个例子一目了然：
#首先复制两个变量a和b
>a <- 1:5
>b <- 3:7
>a %in% b #看a的元素是否包含在b中输出结果如下：
[1] FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE
用法：apply(x, MARGIN, FUN, ...)
作用：对 矩阵 的行或列使用函数，或者对 数组 的各个维度使用函数
x为数据对象，MARGIN是维度的下标，MARGIN=1表示行，MARGIN=2表示列，FUN是自己指定的任意或自定义函数
注：数据框dataframe也可以使用apply函数，该函数会自动将数据框转化为矩阵，但前提是数据框中各列的数据类型 必须是数值型，否则会报错。
用法：lapply(x,FUN,...)
作用：对列表中的各个元素使用函数
x是格式为列表的数据源，FUN是任意函数。
intersect(data1，data2)：交集
union(data1，data2)：并集
新建具体的角色，根据需求定义相应的权限，即可
对于访问控制需求(这里以SQL Server 2005自带的示例说明)有如下说明：假设Adventure Works Cycles将全球的销售按国家和地区分为不同的分公司(Australia分公司、Canada分公司、France分公司、Germany分公司、United Kingdom分公司、United States分公司)，
总公司CEO可以看到每个分公司的销售情况，分公司的经理只能看到自己所在的分公司的销售情况。分析需求可以得知，实际上需要根据用户来决定用户访问的数据，可以利用SQL Server 2005 Analysis Service中定义角色的方式来控制。
定义角色可以在多维数据集开发环境中定义，也可以完成多维数集部署之后在数据库服务器端定义。
多维数据集角色是一类访问权限的集合，可以在角色中定义属于这个角色的用户能访问什么数据，不能访问什么数据。定义了角色之后，可以为这个角色添加成员，成员是服务器Windwos账户或者是域账户。当某个角色赋于某个成员之后，客户端使用该用户登陆的时候，只能看到角色中定义的权限访问多维数据集。如果在开发环境定义的角色必须先保存然后部署才能生效。
下面具体介绍设置方法(前台测试工具用普科(ProClarity))：
1、新建Windows测试账户“Jeffrey”。不要定义成Administrator组，因为Administrator组的用户自动拥有访问多维数集的权限。
2、打开Analysis Servie 项目工程，在角色列表项中单击右键新建角色，打开新建角色对框。
3、设置访问权限(如图1)。
图1
这里只需要读取数据，如果用户需要有要处理更新cube时，可以根据需要进行设置。
图2
5、设置多维数据集访问权限，选择“读”，本地钻取选择“钻取”(如图3)
图三
图36、选择维度数据选项卡，选择维度中的“Customer”维度(如图4)。
图4
7、 假设为Australia分公司定义权限，角色定义了只能访问区域为Australia的数据(如图5),在高级选项卡可以写mdx进行成员的选择。在成员列列中选择“Australi”。
图5
8、 选择“成员身份”选项卡，单击“添加”，在弹出的对话框中输入“Jeffrey”(Windows用户)，检查名称之后如图6所示。
图6
9、完成上面的步骤之后，保存，部署就设置完成。
设置成功这后，客户端软件(Reporting Service,或ProClarity )以Jeffery用户连上多维数据集，就只能访问Australi的数据如图7。
图7
以Jeffery用户登陆，customer下的区域维度所有成员只有Australi,成功的限制Jeffery用户只能访问Australi数据
