看到漂漂亮亮的PowerBI报表,手痒痒怎么办?!

有没有面对着稀奇古怪的DAX而感到有点丈八金刚摸不着头脑或者干瞪眼?!

有没有想得到某个值想不出来DAX怎么写而直跳脚!?

看完这篇文章,你会恍然大悟,捂脸偷笑。呼呼呼~

前言:

这篇文章对于具有一点SQL查询基础人会十分容易理解,譬如:掌握SELECT,SUM,GROUP BY等。

注:此文不涉及到Filter Context(筛选上下文)的介绍。

正文:

对于对SQL有一定了解的人来说,咋看DAX,怎么都不习惯。 但是,如果理解以下几个后,DAX学起来就得心应手一些。


SUMMARIZE
FILTER
CALCULATE 与 CALTULATETABLE

注:这里不会对这些语法详细的讲解,而是从SQL的角度,看看那些DAX的等价相似语句。

欢迎转载,请保留原文链接和作者信息。O(∩_∩)O谢谢。 DAX基础 - 30分钟掌握从SQL到DAX 作者:马丁叔叔
链接:http://www.cnblogs.com/lizardbi/p/DAX-FOUNDATION-DAX-FOR-SQL-DEVELOPER-IN-30-MINUTES.html

先来看一个例子,

查询Products表里的所有行:

 DAX
SQL
-- list all the Products
EVALUATE
Product
show all the Products
SELECT *
FROM tblProduct

DAX Filter vs SQL Filter

DAX SQL
EVALUATE
FILTER (
Product,
RELATED ( Category[Product Category Name] ) = "Bike"
)
SELECT * FROM Product P
JOIN Category c on P.[Category_KEY] = c.[Category_KEY]
WHERE
c.[Product Category Name] = 'Bikes'

FILTER是一个MUST know的语句

从Transaction表中统计销售数目 - SUM-GRUOP BY:

DAX SQL
-- 显示每个产品销售数目
EVALUATE
SUMMARIZE (
'Transaction',
'Transaction'[ProductId],
"Total qty", SUM ( 'Transaction'[Quantity] )
)
-- 显示每个产品销售数目
SELECT ProductId, SUM(Quantity) AS 'Total Qty' 
FROM tblTransaction
GROUP BY ProductId

SUMMERIZE

选择一个表中指定的列:

DAX SQL
-- list selected columns
EVALUATE
SUMMARIZE(
Product,
Product[Name],
Product[Size])
-- show selected columns
SELECT
Name,
Size
FROM tblProduct

排序:

DAX SQL
-- show products in name order
EVALUATE
Product
ORDER BY Product[ProductName]
-- show products by name
SELECT *
FROM tblProduct
ORDER BY ProductName

选择前几行:

DAX SQL
-- show 5 most expensive products
EVALUATE
TOPN ( 5, Product, Product[FullPrice] )

SELECT TOP 5
FROM Product
ORDER BY FullPrice

SUMMERIZE vs Group BY

SUMMARIZE是一个比较重要语句:

记住:这个跟SQL极为相似,学习过程中只要想想SQL就容易理解很多了。

EVALUATE
SUMMARIZE(
源表名,
Group by 列 1,
...,
Group by 列 N,
汇总列名1,
汇总列名1所对应的表达式,
...,
汇总列名N,
汇总列名N所对应的表达式
)

再来一个例子:

对产品的分类,颜色,产品名字进行统计:交易单量,销售数目

MSDN的例子

DAX
SQL
EVALUATE
SUMMARIZE('Internet Sales'  
      , ROLLUP('Date'[Calendar Year], 'Product Category'[Product Category Name])  
      , "Sales Amount", SUM('Internet Sales'[Sales Amount])  
      , "Discount Amount", SUM('Internet Sales'[Discount Amount])  
)  
SELECT D.[Calendar Year], PC.[Product Category Name]
, SUM(F.[Sales Amount]) 'Sales Amount'
, SUM(F.[Discount Amount]) 'Discount Amount'
FROM [Internet Sales] F
JOIN DATE D ON S.[DAY_KEY] = F.[DAY_KEY]
JOIN [Product Category] PC ON PC.[Category_KEY] = F.[Category_KEY]
GROUP BY
D.[Calendar Year],PC.[Product Category Name]
Date[Calendar Year] Product Category[Product Category Name] [Sales Amount] [Discount Amount]
2005 Bikes 6958251.043 4231.1621
2006 Bikes 18901351.08 178175.8399
2007 Bikes 24256817.5 276065.992
2008 Components 2008052.706 39.9266
... ... ... ...

等价的SQL如下,如果你只看浅蓝色的部分,是不是很好理解呢?

SUMMARIZE还有其他的Option,这里就不做详细介绍。

SUMMARIZE详情参考:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/gg492171.aspx

CALCULATETABLE vs Sub Query

下面语句统计Bike这个类别的产品的销售数目。

DAX SQL
EVALUATE
SUMMARIZE (
CALCULATETABLE (
'Internet Sales',
'Product Category'[Product Category Name] = "Bikes" ),
-- field to group by
Product[Product Name],
"Quantity sold",
SUM ( 'Internet Sales'[Order Quantity] )
)
SELECT
P.[Product Name],
SUM(Fact.[Quantity]) as 'Quantity sold'
FROM
(SELECT F.* FROM [Transaction] F
JOIN Category c ON F.[Category_Key] = C.[Category_Key]
WHERE C.[Product Category Name] = 'Bikes'
) Fact
join Product P ON P.[Product_Key] = Fact.[Product_Key]
GROUP BY
P.[Product Name]

上述的SQL语句有很多种写法。

高亮部分CalculateTable里面筛选了Bikes这个类别,正如SQL的sub Query一样。

DAX ADDCOLUMNS vs SQL Derived Column

注:ADDCOLUMNS跟Calculated Column类似:即给指定的表加入计算列。不一样的地方在于Addcolumn所加的只在它所在的语句有效。

 DAX  SQL
EVALUATE
ADDCOLUMNS (
'Product Category',
"Number transactions", COUNTROWS ( RELATEDTABLE ( 'Internet Sales' ) )
)
SELECT [Product Category Name], count(t.Id) AS 'Number transactions'
FROM Transaction F
JOIN [Product Category] C on F.[Category_Key] = C.[Category_Key]
GROUP BY
C.[Product Category Name]

小结:

DAX语法十分灵活,有些看起来晦涩难懂,但是,如果能够以SQL为基础的角度去切入会事半功倍。
还有,此文没有介绍的上下文(Filter Context)是一个重要的概念,如果要真正掌握DAX和一些高级的用法,深刻理解上下文是必须的。

希望有时间好好讲讲这个。

欢迎交流与骚扰

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