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TREATAS

TREATAS 函数是无关系情况下执行查找匹配的最佳选择,它通过映射数据沿袭的方式使无关系筛选成为可能,了解 TREATAS,你需要先了解关于数据沿袭的知识。

了解数据沿袭(Data Linage)

任何表函数都包含一个或多个列,每个列都具有特定的沿袭。当一个列对应于数据模型的一个物理列时,引擎可以识别这种沿袭关系,从而可以更快地进行筛选操作。沿袭不取决于列的名称,从技术上讲,它是可以唯一标识列的内部标准。你无法通过 DAX 显示列的沿袭,但可以观察这种效果。

例如,观察下面这个由两个颜色值组成的匿名表:

{ "Red", "Blue" }

我们知道它们代表颜色,假设你正在模型中分析相关问题,你可以更具体的理解为这是在引用产品的颜色。但对于 DAX 引擎来说,它只表示包含两个字符串的表。所以,下面的的度量值将始终得到总销售额,因为这个匿名表不能筛选模型:

Test :=
CALCULATE ([Sales Amount],{ "Red", "Blue" })
这个度量值没有任何报错,这里的筛选器参数使用了匿名表,对数据模型的物理表没有任何影响

在下图中,你可以看到结果与 Sales Amount 相同,因为 Calculate 没有应用任何进一步的筛选

使用匿名表筛选不会产生任何有效筛选

对于想要筛选模型的值,DAX 需要验证值本身的数据沿袭。一个容易理解的知识是,数据模型中的列值保有该列的数据沿袭与之相对的,如果一个值没有链接到数据模型中的任何列,那么它就是一个匿名值。在前面的示例中 Test 度量值使用一个匿名表来筛选模型,因此,它不能筛选数据模型的任何列。

下面是应用筛选器的正确方法(这里使用 CALCULATE 筛选器参数的完整语法是出于演示目的)。我们只需要一个条件就能筛选 Product[Color]:

Test :=
CALCULATE (
    [Sales Amount],
    FILTER ( ALL ( 'Product'[Color] ), 'Product'[Color] IN { "Red", "Blue" } )
)

数据沿袭的工作流

数据沿袭的工作流程是这样的:ALL 返回一个包含所有产品颜色的表,包含来自原始列的值,因此 DAX 知道每个值的含义。FILTER 扫描包含所有颜色的表,并检查每个颜色是否包含在由红色和蓝色组成的匿名表中。最终,FILTER 返回一个包含 Product[Color]值的表,因此 CALCULATE 知道筛选应用于 Product[Color]列。

你可以将数据沿袭想象为添加到每个列的特殊标记,目的是标识列在数据模型中的位置。

一般来说你不必专门考虑数据沿袭,因为 DAX 以一种自然和直观的方式处理这背后的复杂性。例如,当表中的值被分配给变量,那么此变量在后续整个 DAX 计值过程中都将具有该表的数据沿袭信息。

学习数据沿袭之所以重要,是因为我们经常需要根据不同的场景保持或更改数据沿袭。在某些场景中,保持数据沿袭非常重要,而在另外一些场景中,可能需要更改某些列的沿袭。

理解 TREATAS

可以更改列沿袭的函数是 TREATAS。TREATAS 接受表作为它的第一参数,然后接受一组列引用。

TREATAS ( <Expression>, <ColumnName>, [ <ColumnName>, [ … ] ] )

使用适当的目标列标记每一列,从而更新表的数据沿袭。例如,之前的测试度量可以这样重写:

Test :=
CALCULATE ( [Sales Amount], 
            TREATAS ( { "Red", "Blue" }, 'Product'[Color] ) 
)

TREATAS 返回一个继承 Product[Color]列沿袭的表,表中标记了第一参数列出的值。 因此,这个新版本的测试度量值只筛选红色和蓝色,如图所示。

TREATAS 更新了匿名表的沿袭,因此筛选器可以正常工作

多参数 TREATAS

你可以将 TREATAS 用于两列或多列的情况,公式写法如下

[Filtered Measure] := 
CALCULATE (
    <target_measure>,
    TREATAS (
        SUMMARIZE (
            <lookup_table>
            <lookup_granularity_column_1>
            <lookup_granularity_column_2>
        ),
        <target_granularity_column_1>,
        <target_granularity_column_2> 
    )
)

注意事项

1. TREATAS 的第一参数必须是表表达式,TREATAS 的结果可以赋值给变量,因为 TREATAS 不是 CALCULATE 调节器

2. TREATAS 将第二参数的数据沿袭赋给表达式返回的列,使其可以筛选模型

3. 如果第一参数中返回的值在列中不存在,将会被忽略。例如:

TREATAS({“Red”、“Green”、“Yellow”},DimProduct[Color])

4. 公式在 DimProduct[Color]上设置一个筛选器,其中有三个值“Red”、“Green”和“Yellow”。如果 DimProduct[Color]中不存在“黄色”,则有效筛选值为“红色”和“绿色”。

5. Excel 在 Excel 2016 的 1809 版本之后开始支持 TREATAS 函数,但智能感知可能无法识别,你需要完整的写出函数。

DAX 虚拟关系筛选方法总结

了解虚拟关系

虚拟关系是一种常见的 DAX 模式,虚拟的关系也可以将筛选上下文从一个表传输到另一个表,虚拟关系并不存在,但是可以模拟数据模型中物理(实体)关系的效果。以下几种情况需要用到虚拟关系

  • 当关系不存在时,
  • 当关系不是一对多而无法创建关系时
  • 当关系由两个或多个列定义时
  • 当存在循环依赖无法创建新关系时
虚拟关系与实体关系的区别是,实体关系是以物理方式建立并存在于模型中,模型视图中的实线关系和虚线关系都属于实体关系,而虚拟关系不可见,通过映射数据沿袭的方式生效。

有三种函数可以实现虚拟筛选,

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总结

本文介绍了很多虚拟关系筛选的方式,但物理关系始终是你的首选,因为物理关系下的公式计算效率最高

  1. 首选物理关系
  2. 不能使用物理关系的情况下,使用 TREATAS 创建虚拟关系
  3. 当 TREATAS 不可用时,使用 INTERSECT 创建虚拟关系
  4. 当 TREATAS 和 INTERSECT 都不可用时,使用 FILTER+CONTAINS 创建虚拟关系
如果你使用 Power BI Desktop 和较新的 SSAS Tabular 版本,会发现某些情况下 TREATAS 的性能表现和物理关系接近甚至更好,这得益于新版本引擎的优化,但这种表现不具有普遍性,实际性能仍然需要以实测为准。另外,如果使用老版本的 DAX 引擎,比如 Power BI Report Server,你无法观察到优化带来的性能提升

 

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