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POWER BI之DAX与SQL区别

发表于:2024-11-23 作者:热门IT资讯网编辑
编辑最后更新 2024年11月23日,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


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。

先来看一个例子,

查询Products表里的所有行:

表 ='tblProduct'SELECT *FROM tblProduct [object Object]

DAX Filter vs SQL Filter

DAX:

FILTER (    Product,    RELATED ( Category[Product Category Name] ) = "Bike")

SQL:

SELECT * FROM Product PJOIN 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

-- 显示每个产品销售数目SUMMARIZE ('Transaction','Transaction'[ProductId],"Total qty", SUM ( 'Transaction'[Quantity] ))
-- 显示每个产品销售数目
(Quantity)     ProductId


SUMMERIZE

选择一个表中指定的列:

dax

SUMMARIZE(Product,Product[Name],Product[Size])
SELECT Name,SizeFROM tblProduct选择前几行:TOPN ( 5, Product, Product[FullPrice] )TOP3 = TOPN(3,SUMMARIZE('订单表','订单表'[create_time],"Sale Amount",sum('订单表'[amount])),[Sale Amount])   //返回表的值,需要添加表select * from Product    LIMIT 5

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。

 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:

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] FJOIN 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]

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。

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。

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。


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