DAX基础入门 - 30分钟从SQL到DAX -- PowerBI 利器

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 ProductsEVALUATE
Product

show all the Products
SELECT *
FROM tblProduct

DAX Filter vs SQL Filter

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：

-- 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： 

-- list selected columns
EVALUATE
SUMMARIZE(
Product,
Product[Name],
Product[Size])

-- show selected columns
SELECT
Name,
Size
FROM tblProduct

 排序：

-- 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：

-- 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 , 
      ...,
      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

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]

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。

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。

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。