spb_kostya,

1) Arbitrary Shape в MDX настоятельно и по возможности рекомендуется избегать по причинам деградации производительности

2) Попробуй перейти к ключам вместо имён : [Dates].[Year].[2018] -> [Dates].[Year].&[2018] и [Dates].[Month Num].[1] -> [Dates].[Month Num].&[1]

3) Оптимизируй измерения (типы данных ключей, связи, и пр.)

4) упрости выражения, вынеси общее отдельно, напр. у тебя ([Dates].[Year].&[2018],[Dates].[Month Num].&[1]:[Dates].[Month Num].&[6],[Dim1].&[A]) является общим для обоих tupl - ов, следовательно вместо записи
where{(Х,У,А,Б),(Х,У,В,Г)} попробуй запись where((X,У),{(А,Б),(В,Г)}) или даже from(select(X,У)on 0 from Z)where{(А,Б),(В,Г)}

5) укажи полное наименование атрибута в форме [измерение].[атрибут].[элемент]. (точнее [измерение].[атрибут].&[ключь]). вместо [Dim2] .. [Dim3] и пр.

6) Модифицируй фильтр вместо:
filter([Dim3].members, [Dim3].currentmember.name <> 'C')
желательно (функция except()):
{[измерение].[атрибут].members - [измерение].[атрибут].[C]}
или лучше
{[измерение].[атрибут].members - [измерение].[атрибут].&[C]}

7) на последней позиции не обязательно указывать [Dim3].members , достаточно будет All (или defaultmember если он-же стоит) - может быть важно если количество элементов за миллионы (тогда нет необходимости их перечесления)

spb_kostya,


потому что во первых имя не обязательно равняется ключу (это могут быть разные поля исходной SQL таблицы) - например [dim3].[аттр1].[а] может быть [dim3].[аттр1].&[28].

во вторых - имена не обязательно уникальны, если обращаешься по имени - выбирается первых подходящий элемент, остальные пропускаются.

так-же для сокращения data space можно попробовать вынести все известные критерии в суб-куб / подзапрос : from (...)

но сначала лучше определить что именно тормозит - и на каком этапе.

spb_kostya..а как определить причину торможения?..разбить поэтапно на операции которые выполняет ядро SSAS при обработке запроса
есть множество средств (MDX Studio и пр.) все из которых в принципе берут данные из Profiler считая разницы между различными events.
можно даже какой-то план выполнения составить из разных фрагментов, у тебя много где members стоит, значит нужно All , хотя без него может быть быстрее через from(select{set/shape}on 0from..)
смотреть агрегации,партиции,subcubes,crossjoin-ы, разбирать сам запрос, что там за расчётные меры и т.д. и т.п.

по твоему драйверу и специфике его работы - не в курсе.