使用變量和重要函數的 DAX 查詢

本教程將討論變量，包括和CALCULATE函數。您將了解這些如何幫助提高 DAX 查詢的性能並提供準確的結果。

盡量使用變量，因為變量可以方便地定位代碼進行優化。它們可以防止您獲得不正確的輸出並節省您查找錯誤的時間。但是，變量有時會阻止重新計算值。因此，一旦用值定義了它們，就無法更改該值，即使通過CALCULATE也無法更改。

知道應該在哪裡定義和使用變量很重要，因為在迭代內部和外部使用它們會產生不同的結果。它們的定義應該靠近它們將被使用的地方。這也有助於分解長代碼，使它們更易於理解和調試。

目錄

• 使用 CALCULATE 和 FILTER 創建 DAX 查詢
• 運行並檢查每項措施
• 結論

使用 CALCULATE 和 FILTER 創建 DAX 查詢

在 DAX 中獲取結果和答案有不同的方法。您需要在創建報告時形成自己的風格和流程，這樣您才能對自己的工作感到滿意。即使您有自己的風格，您仍然必須遵循特定的準則，其中包括對FILTER等不同方法使用CALCULATE。

FILTER可能會向公式引擎發送大量未壓縮的數據，並可能觸發 CallBackDataID 。此處將使用度量來顯示CALCULATE和FILTER的結果。這也有一個定義的度量，該度量是查詢的本地。在數據模型中找不到已定義的度量，但它們可以更快地開發和排除代碼故障。

在第一行中，您可以看到一個為日期定義變量的度量。這意味著它針對 2016 年 3 月 31 日或之後發生的日期篩選事實表。您還可以看到總銷售額的簡單度量，它迭代事實銷售額表並將數量和當前價格相乘。

下一個措施是在。如果您回憶起CallBackDataID模塊，在 SUMX 函數中使用 IF 將創建一個CallBackDataID。

此度量正在篩選整個 Fact Sales 表。它刪除來自日期表的過濾器。

過濾整個表時必須小心，因為它還會過濾一對多關係一側的所有列。

這項措施與之前的措施相同；唯一的區別是它不會過濾整個表格。它使用SUMX僅迭代過濾表。

這是過濾 Fact Sales 表的另一個度量，但這次它只在它所在的列上。

最後一項措施是使用CALCULATE和數據模型來過濾和檢索數據。

運行並檢查每項措施

首先，運行IF測量。確保在運行查詢之前清除緩存並打開服務器計時和查詢計劃。

雖然它提供了正確的數據，但由於CallBackDataID和 3 個持續時間，性能很慢。

如果您運行過濾整個 Fact Sales 表的度量，您仍然可以看到CallBackDataID。它還將生成 15,003 行並提供不正確的結果。

當���運行未篩選所有 Fact Sales 表的度量時，您將獲得正確的結果。但是，您仍然會看到CallBackDataID和具體化的 15,003 行，但只有 7 行輸出。

運行對列進行篩選的下一個度量。您將獲得正確的結果並消除CallBackDataID。但是您仍然可以看到它具體化了很多行。

運行計算度量。您可以看到它只具體化了 10 行並在 5 毫秒內生成了正確的數據。

它是上述所有措施中最快的，因為它沒有 CallBackDataID並且 只拉取了 10 行。這表明CALCULATE在獲得快速和精確的結果方面是多麼令人印象深刻。

如果您運行所有 DAX 查詢或度量，您可以根據持續時間查看哪個最慢和最快。您還可以查看每個度量的結果。

結論

通過將過濾器移至 CALCULATE，您將節省時間和具體化，因為 CallBackDataID將被消除。您不必重複數據兩次。這還將最大限度地提高 DAX 的性能並幫助您提高開發技能。