Streudiagramm-Visualisierungen mit Charticulator
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit Charticulator eine Streudiagramm-Visualisierung für Ihren LuckyTemplates-Bericht erstellen und entwerfen.
DAX-Abfragen mit Variablen und wichtigen Funktionen
In diesem Tutorial werden Variablen besprochen, einschließlich der Funktionen und CALCULATE . Sie werden verstehen, wie diese dazu beitragen, die Leistung Ihrer DAX-Abfragen zu steigern und genaue Ergebnisse zu liefern.
Variablen sollten so oft wie möglich verwendet werden, da sie Codes zur Optimierung leicht finden können. Sie verhindern, dass Sie falsche Ausgaben erhalten und sparen Zeit bei der Fehlersuche. Allerdings verhindern Variablen manchmal, dass ein Wert neu berechnet wird. Sobald sie also mit einem Wert definiert sind, kann dieser Wert nicht mehr geändert werden, nicht einmal durch CALCULATE .
Es ist wichtig zu wissen, wo Sie Variablen definieren und verwenden sollten, da ihre Verwendung innerhalb und außerhalb einer Iteration zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. Sie sollten in der Nähe ihres Einsatzortes definiert werden. Dies hilft auch dabei, lange Codes aufzuschlüsseln, sodass sie leichter zu verstehen und zu debuggen sind.
Inhaltsverzeichnis
- Erstellen Sie DAX-Abfragen mit CALCULATE und FILTER
- Führen Sie jede Messung aus und überprüfen Sie sie
- Abschluss
Erstellen Sie DAX-Abfragen mit CALCULATE und FILTER
Es gibt verschiedene Methoden, um in DAX Ergebnisse und Antworten zu erhalten. Sie müssen bei der Erstellung Ihres Berichts Ihren eigenen Stil und Ablauf entwickeln, damit Sie sich mit dem, woran Sie arbeiten, wohlfühlen. Auch wenn Sie Ihren eigenen Stil haben, müssen Sie dennoch die spezifischen Richtlinien befolgen, zu denen auch die Verwendung von CALCULATE über verschiedene Methoden wie FILTER gehört .
FILTER sendet möglicherweise viele unkomprimierte Daten an die Formel-Engine und kann möglicherweise eine CallBackDataID auslösen. Hier werden Kennzahlen verwendet, um die Ergebnisse von CALCULATE und FILTER anzuzeigen . Es gibt auch eine definierte Kennzahl, die lokal für die Abfrage gilt. Definierte Maßnahmen sind im Datenmodell nicht zu finden, aber sie können Ihre Codes schneller entwickeln und Fehler beheben.
In der ersten Zeile sehen Sie eine Kennzahl, die eine Variable für das Datum definiert. Dies bedeutet, dass die Faktentabelle nach den Daten gefiltert wird, die am oder nach dem 31. März 2016 liegen. Sie können auch eine einfache Kennzahl für den Gesamtumsatz sehen, die die Faktentabelle iteriert und Menge und aktuellen Preis multipliziert.
Die nächste Maßnahme ist die Verwendung von innerhalb von . Wenn Sie sich an das CallBackDataID- Modul erinnern, wird durch die Verwendung eines IF innerhalb der SUMX-Funktion eine CallBackDataID erstellt .
Diese Kennzahl filtert die gesamte Fact Sales-Tabelle. Es entfernt die Filter aus der Datumstabelle.
Beim Filtern einer gesamten Tabelle müssen Sie vorsichtig sein, da dadurch auch alle Spalten gefiltert werden, die sich auf der einen Seite der Eins-zu-viele-Beziehung befinden.
Diese Maßnahme ist die gleiche wie die vorherige Maßnahme; Der einzige Unterschied besteht darin, dass nicht die gesamte Tabelle gefiltert wird. Es verwendet SUMX nur zum Durchlaufen einer gefilterten Tabelle.
Dies ist eine weitere Kennzahl, die die Fact Sales-Tabelle filtert, dieses Mal jedoch nur in der Spalte, in der sie sich befindet.
Die letzte Maßnahme besteht darin, CALCULATE und das Datenmodell zum Filtern und Abrufen von Daten zu verwenden.
Führen Sie jede Messung aus und überprüfen Sie sie
Führen Sie zunächst die IF- Messung durch. Stellen Sie sicher, dass Sie den Cache leeren, bevor Sie die Abfrage ausführen und die Server-Timings und den Abfrageplan aktivieren.
Obwohl die korrekten Daten bereitgestellt werden, ist die Leistung aufgrund der CallBackDataID und der drei Dauern langsam.
Wenn Sie die Kennzahl ausführen, die die gesamte Fact Sales-Tabelle filtert, können Sie weiterhin die CallBackDataID sehen . Außerdem werden 15.003 Zeilen generiert und falsche Ergebnisse geliefert.
Wenn Sie die Messung ausführen, die nicht die gesamte Fact Sales-Tabelle filtert, erhalten Sie die richtigen Ergebnisse. Sie sehen jedoch immer noch die CallBackDataID und die materialisierten 15.003 Zeilen, haben aber nur 7 Ausgabezeilen.
Führen Sie die nächste Kennzahl aus, die eine Spalte filtert. Sie erhalten die richtigen Ergebnisse und eliminieren die CallBackDataID . Aber man kann immer noch sehen, dass es viele Zeilen gab.
Führen Sie die CALCULATE- Messung aus. Sie können sehen, dass nur 10 Zeilen materialisiert wurden und die korrekten Daten in 5 Millisekunden generiert wurden.
Dies ist die schnellste aller oben genannten Maßnahmen, da sie nicht über die CallBackDataID verfügt und nur 10 Zeilen abgerufen hat. Dies zeigt, wie beeindruckend CALCULATE darin ist, schnelle und präzise Ergebnisse zu erzielen.
Wenn Sie alle DAX-Abfragen oder -Maßnahmen ausführen, können Sie anhand der Dauer erkennen, welche am langsamsten und am schnellsten ist. Sie können auch die Ergebnisse jeder Maßnahme sehen.
Abschluss
Durch das Verschieben der Filter auf CALCULATE sparen Sie Zeit und Materialisierung, da die CallBackDataID eliminiert wird. Sie müssen die Daten nicht zweimal iterieren. Dies maximiert auch die Leistung Ihres DAX und hilft Ihnen, Ihre Entwicklungsfähigkeiten zu verbessern.
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