我有这两个问题:
EVALUATE
FILTER (
SUMMARIZE (
'Sales',
Products[ProductName],
'Calendar'[CalendarYear],
"Total Sales Amount", SUM ( Sales[SalesAmount] ),
"Total Cost", SUM ( 'Sales'[TotalProductCost] )
),
Products[ProductName] = "AWC Logo Cap"
)
ORDER BY
Products[ProductName],
'Calendar'[CalendarYear] ASC
和此:
EVALUATE
SUMMARIZE (
FILTER ( 'Sales', RELATED ( Products[ProductName] ) = "AWC Logo Cap" ),
Products[ProductName],
'Calendar'[CalendarYear],
"Total Sales Amount", SUM ( Sales[SalesAmount] ),
"Total Cost", SUM ( 'Sales'[TotalProductCost] )
)
ORDER BY
Products[ProductName],
'Calendar'[CalendarYear] ASC
两者都返回以下内容:
两个查询之间的唯一区别是FILTER功能的定位 - 这是更好的做法,为什么?
请注意
因此,看看Alex引用的两篇sqlbi文章,我们可以做以下任何一项,以便使性能更高效,但我仍然不确定FILTER函数是否应该在其他语法内部或外部发生:
EVALUATE
FILTER (
ADDCOLUMNS (
SUMMARIZE ( 'Sales', Products[ProductName], 'Calendar'[CalendarYear] ),
"Total Sales Amount", CALCULATE ( SUM ( Sales[SalesAmount] ) ),
"Total Cost", CALCULATE ( SUM ( 'Sales'[TotalProductCost] ) )
),
Products[ProductName] = "AWC Logo Cap"
)
ORDER BY
Products[ProductName],
'Calendar'[CalendarYear] ASC
使用'SUMMARIZECOLUMNS'功能:
EVALUATE
FILTER (
SUMMARIZECOLUMNS (
Products[ProductName],
'Calendar'[CalendarYear],
"Total Sales Amount", SUM ( Sales[SalesAmount] ),
"Total Cost", SUM ( 'Sales'[TotalProductCost] )
),
Products[ProductName] = "AWC Logo Cap"
)
ORDER BY
Products[ProductName],
'Calendar'[CalendarYear] ASC
note2
看起来SUMMARIZECOLUMNS有一个内置的FILTER参数,所以我猜这是防范性能问题的最好方法:
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS (
Products[ProductName],
'Calendar'[CalendarYear],
FILTER ( 'Products', Products[ProductName] = "AWC Logo Cap" ),
"Total Sales Amount", SUM ( Sales[SalesAmount] ),
"Total Cost", SUM ( 'Sales'[TotalProductCost] )
)
ORDER BY
Products[ProductName],
'Calendar'[CalendarYear] ASC
答案 0 :(得分:2)
在你给出的两个选项中,我怀疑后者可能在计算上更有效率。但是,两者都不是“最佳实践”。
根据Best Practices Using SUMMARIZE and ADDCOLUMNS on sqlbi.com,
您应该始终支持ADDCOLUMNS版本。根据经验,您不应该使用SUMMARIZE添加扩展列,除非由于以下至少一个条件而需要它:
您希望在一个或多个分组列上使用ROLLUP以获取小计
您在扩展列中使用了非平凡的表表达式,您将在本文后面的“在SUMMARIZE和ADDCOLUMNS中过滤上下文”部分中看到
请同时查看SUMMARIZECOLUMNS上的文章,该文章在大多数用例中推荐使用较新的功能。