DAX-spørringer som bruker variabler og viktige funksjoner

Denne opplæringen vil diskutere variabler, inkludertogfunksjoner. Du vil forstå hvordan disse bidrar til å øke ytelsen til dine DAX-søk og gir nøyaktige resultater.

Variabler bør brukes så mye som mulig fordi de lett kan finne koder for optimalisering. De hindrer deg i å få feil utdata og sparer deg for tid på å lete etter feilen. Variabler forhindrer imidlertid noen ganger at en verdi beregnes på nytt. Så når de først er definert med en verdi, kan ikke den verdien endres, ikke engang med CALCUATE .

Det er viktig å vite hvor du bør definere og bruke variabler fordi bruk av dem i og utenfor en iterasjon vil generere forskjellige resultater. De bør defineres nær der de skal brukes. Dette bidrar også til å bryte ned lange koder, noe som gjør dem lettere å forstå og feilsøke.

Innholdsfortegnelse

• Lag DAX-spørringer med CALCUATE og FILTER
• Kjør og kontroller hvert mål
• Konklusjon

Lag DAX-spørringer med CALCUATE og FILTER

Det finnes ulike metoder for å få resultater og svar i DAX. Du må utvikle din egen stil og flyt i å lage rapporten din slik at du kan være komfortabel med det du jobber med. Selv om du har din egen stil, må du fortsatt følge de spesifikke retningslinjene, som inkluderer bruk av CALCULATE over forskjellige metoder som FILTER .

FILTER kan sende mye ukomprimert data til formelmotoren og kan potensielt utløse en CallBackDataID. Her vil det bli brukt mål for å vise resultatene av CALCUATE og FILTER . Denne har også et definert mål som er lokalt for spørringen. Definerte mål finnes ikke i datamodellen, men de kan utvikle og feilsøke kodene dine raskere.

På den første linjen kan du se et mål som definerer en variabel for datoen. Dette betyr at den filtrerer faktatabellen for datoene som inntreffer på eller etter 31. mars 2016. Du kan også se et enkelt mål på Totalt salg som itererer faktasalgstabellen og multipliserer Antall og gjeldende pris.

Det neste målet er å brukeinnsiden. Hvis du husker fra CallBackDataID- modulen, vil bruk av en IF inne i SUMX-funksjonen opprette en CallBackDataID .

Dette tiltaket filtrerer hele tabellen Faktasalg. Den fjerner filtrene som kommer fra datotabellen.

Du må være forsiktig når du filtrerer en hel tabell fordi den vil også filtrere alle kolonnene som er på den ene siden av en-til-mange-forholdet.

Dette tiltaket er det samme som det forrige tiltaket; den eneste forskjellen er at den ikke filtrerer hele tabellen. Den bruker SUMX til bare å iterere en filtrert tabell.

Dette er et annet mål som filtrerer faktasalgstabellen, men denne gangen er det bare i kolonnen der det er i.

Det siste målet er å bruke CALCULATE og datamodellen for å filtrere og hente data.

Kjør og kontroller hvert mål

Kjør først IF- målet. Sørg for å tømme hurtigbufferen før du kjører spørringen og slår på Server Timings og Query Plan.

Selv om det gir de riktige dataene, er ytelsen treg på grunn av CallBackDataID og de 3 varighetene.

Hvis du kjører tiltaket som filtrerer hele faktasalgstabellen, kan du fortsatt se CallBackDataID . Det vil også generere 15 003 rader og gi feil resultater.

Når du kjører tiltaket som ikke filtrerer hele tabellen Faktasalg, får du de riktige resultatene. Du vil imidlertid fortsatt se CallBackDataID og de materialiserte 15 003 radene, men bare ha 7 rader med utdata.

Kjør neste mål som filtrerer på en kolonne. Du får de riktige resultatene og eliminerer CallBackDataID . Men du kan fortsatt se at det materialiserte seg mange rader.

Kjør CALCUATE- målet. Du kan se at den bare materialiserte 10 rader og genererte riktige data på 5 millisekunder.

Det er den raskeste blant alle målene ovenfor fordi den ikke har og trakk bare 10 rader. Dette viser hvor imponerende CALCUATE er når det gjelder å få raske og presise resultater.

Hvis du kjører alle DAX-spørringer eller -mål, kan du se hvilken som er tregest og raskest basert på varigheten. Du kan også se resultatene av hvert tiltak.

Konklusjon

Ved å flytte filtrene til CALCULATE sparer du tid og materialisering fordi CallBackDataID- en vil bli eliminert. Du trenger ikke å gjenta dataene to ganger. Dette vil også maksimere DAX-ytelsen og hjelpe deg med å forbedre utviklingsferdighetene dine.