《DAX权威指南》简体笔记 01

《The Definitive Guide to DAX》 (俗称紫皮书。DAX权威指南 或DAX圣经)
The Definitive Guide to DAX： 原作者：SQLBI

翻译：QQ：2889374742  群：Power BI非官方
公众号：零售数据BI-laoliu

前言及内容介绍

我们是Power BI、SQL Server Analysis Services开发团队的一部分，是DAX语言和VertiPaq引擎的作者之一。

我们花了数年时间研究这门语言、优化引擎、找到改进优化器的方法，并尝试将DAX构建成一个简单、干净和健全的语言系统，以使数据分析更容易和更具效率，并为你以及你服务的企业提供前所未有的分析能力。

我们之前曾写过很多关于DAX的文章：关于Power Pivot和SSAS 数据方面的书、博客、专业文章、白皮书以及这本《DAX权威指南》。

事实上，每当我们写这些书的时候，都必须小心翼翼地把内容分配到不同产品的描述上(无论是微软Excel的Powerpivot还是SSAS 数据和DAX语言)。

如此以来，其实总有一种苦涩的感觉：没有足够的篇幅来描述想要说清楚的DAX。毕竟，你不能写1000页关于这类分析的文章：一本如此大内容的书对任何人来说都是令人畏惧的。

因此，在过去的几年中，我们写了关于SSAS 数据和Power pivot的文章，我们把关于DAX的所有内容完全奉献给了这本书。然后避免在下一本书中不需要再为选择什么内容而决策：即想要在本书里解释清所有关于DAX的东西。

在这里，你将无法找到如何创建计算列的描述，也没有用于设置某些列属性的对话框。因为这不是一本讲如何使用PowerBI类基础的书，而是针对DAX语言的一种深入研究，因而，本书从一开始就涉及到如何优化代码和DAX模型的技术细节。

在本书的写作过程中、，我们很精心地编写它 的每一页，反复推敲了很多次里面的内容，并将继续不断修改。

你为什么要读一本关于DAX的比较全面的书?

来吧，其实DAX是如此简单！它看起来很像Excel ！

此外，如果你已经学习了其他编程或查询语言，那么，你可能已经习惯了通过查看语法的一些示例来学习这个新的语言，这可能对于理解DAX有帮助，但同时也有可能被其影响而犯错。

DAX是一种强大的语言，它在越来越多的分析工具中被使用。但是它的一些概念，很难通过归纳推理来理解。例如，计算当前行是一个需要使用演绎方法的推断来理解公式逻辑：我们总是从一个理论开始，然后通过几个例子来说明这个理论是如何工作的。

演绎推理是本书所使用的主要方法。我们知道，很多人不喜欢这样去学习，因为他们喜欢更实际的方法：比如学习如何解决具体的业务问题，然后运用经验和实践，最后用自己的归纳推理来理解基础理论。如果你正在寻找这种方法，那么这本书可能并不适合你!

我们写了另一本关于DAX的书，那里面有很多例子，但没有解释为什么一个公式能起作用，或者为什么某种编码方式更好。那本书是复制和粘贴DAX公式的很好的来源。但这本书有一个不同的目的：让你真正掌握DAX。

首先，我们并没有结合一个个具体的问题，但所有的DAX度量都对应相关场景的存在，如果找到了可以在模型中复制使用的公式，这对你是很有好处的。

然而，永远记住，这只是一个附带的功能，而不是DAX实际运用的目标。

最后，一定要阅读任何有关注释，以确保所有示例中使用的代码没有错误。出于学习目的，书中经常采用一些非最佳实践的DAX代码来作为过渡。

本书读者

如果你是DAX的普通用户，那么这本书可能不是你最好的选择。

一方面，许多其他书应该提供有简单的工具介绍学习，以及从DAX以及DAX语言本身基础开始，并达到了一个基本的DAX编程水平的学习过程。我们很清楚这一点，因为我们也写过一些类似的书！

另一方面，如果你对DAX很认真，你真的很想了解它的每一个细节，这本书就是你的需求。这可能是你关于深度理解DAX的第一本书。这种情况下，不应该一开始就期望从最高级的主题中获益。

我们建议你从头到尾读完这本书，然后再接着读最复杂的部分，一旦你获得了一些经验后，一些难于理解的概念很可能就会变得更加清晰。

DAX对于不同的人有不同的用处：

1、Excel用户可以利用Power pivot的 DAX创建数据模型；

2、商业智能(BI)专业人员可能需要在任何规模的BI中写出解决方案的DAX决策度量；

3、Power BI 用户可能需要Power BI模型公式。

        本书中，我们试图向所有这些不同需求的人提供相应知识。一些内容(特别是优化部分)可能更针对BI专业人员，因为优化DAX所需的知识非常具有技术性。我们相信，Excel的用户应该能理解DAX表达式的不同性能，从而为他们的模型创建出最好的解决方法。

        最后，我们虽然写的是一本书，但又不仅仅只是一本书。在开始的时候，我们尽量保持它的简单，并遵循从0起步到掌握DAX的逻辑路径。

        然而，随着学习的概念开始变得复杂时，我们会尝试提高难度。DAX并不是一种简单的语言，我们花了好几年时间才掌握了它，并且了解了引擎的每一个细节。

请不要指望通过随意阅读，就能在几天内学会所有这些内容。

这本书需要你的高度关注。作为期望，我们为DAX提供了前所未有的深度讲解：

让你成为一个真正的DAX专家！

需要你注意的：

我们期望读者对Excel数据透视表有基本的了解，对数据的分析也有一定的经验，这是学习DAX的前提基础。

如果你已经接触过DAX语言，那么最好不过了，因为你会更快地阅读第一部分。当然，你也可以从现在开始认识DAX。

该书中有一些对MDX和SQL代码的引用，但并不真正需要你必须了解这些语言。因为只是将它们与DAX语言对比，可能因为它们在表达式的编写方式上的相似之处，而对理解某个内容有帮助或存在关联。如果不理解这些代码，那也没有关系，这只意味着仅仅这个特定的主题不适合你而已。

在本书最高级的部分，我们讨论了引擎一一并行性和内存访问、CPU使用、以及其他一些非常令人厌倦的话题，很多人可能并不熟悉这些。

        任何开发者都会觉得自己有这方面的需要，而Excel的用户可能有点害怕。然而，当谈到优化的时候，这些知识却又是必需的。

        因此，本书最高级的部分是针对BI开发人员而非Excel用户。然而，我们认为每个人都可以阅读并将受益于这些内容。

本书内容

这本书的设计初衷是为了从简单的引导性章节再到复杂的章节，以一种合乎逻辑的方式来进行逐步深入讲解。

每一章都存在一个前提：即在之前的内容被完全理解的前提下进行，前面已解释的概念后面几乎不会再重复。因此，我们强烈建议你从头阅读到尾，避免过早地跳转到更高级的章节。

一旦你第一次读到它，它就会成为有用的参考资料：例如，如果你对某个函数（比如ALLSELECTED）的用法有疑惑，那么你就可以直接跳到该部分，并帮助你阐明你的想法。然而，阅读某一节内容而不理解之前的内容可能会导致一些挫折，或者更糟的是，对概念的更加不理解。

说到这里，介绍本书的目录内容：

第1章  对DAX的简要介绍，对已经掌握了其他语言(SQL、Excel或MDX)的用户进行了一些介绍。我们在这里没有引入任何新概念，只是给出一些关于DAX和其他可能被读者了解的语言之间的区别提示与解释。

第2章  介绍了什么是DAX语言。并讨论DAX的基本概念：如计算列、度量、错误处理函数等，并列出了DAX语言的大部分基本功能。

第3章  主要介绍一些基本的列表函数。在DAX的诸多函数中，列表和返回的任何一个结果列表（都指代列表）。本章中，介绍了列表最基本的功能，而在第9章中将介绍列表的一些高级功能。

第4章  对列表筛选的描述。计算环境是DAX语言的基础，这一章，以及下一章，可能是整本书中最重要的部分。

第5章  只讨论两个函数：CALCULATE 和CALCULATETABLE。它们代表了DAX最重要的功能，要了解它们，很大程度上依赖于对CALCULATE筛选的良好理解。

第6章 包含了一些DAX代码的例子。但是，不应该只把它看作是一组可以复制利用的公式。相反，我们展示了如何使用到目前为止学到的一些基本知识，来解决一些常见的运用场景。

第7章 深入讨论了时间智能计算。例如年初至今，上年累计，以周为单位的时期，以及自定义日历表等，这些都是本章所涵盖的部分内容。

第8章 专门介绍了统计函数计算，如排名、财务计算和百分位数等。

第9章 在第三章介绍了基本列表函数的基础上，作为延续，在这一章中，将详细地解释各种操作列表的DAX函数，这些函数在编写DAX查询时非常有用。

第10章 进一步介绍了DAX的两大重点：计算以及筛选，并讨论了一些复杂的公式，例如ALLSELECTED和KEEPFILTERS，以及借助列表组合（扩展表）的理论。这是一个有难度的章节，它揭示了复杂的DAX表达式的大部分秘密。

第11章 展示了如何使用DAX来计算层次结构以及如何处理父/子结构。

第12章 是关于解决DAX函数中的非物理（编者注：是否为虚拟？）关系。事实上，DAX借助数据模型可以定义出任何一种关系。本章中，展示了列表关系的多类种型。这是有关DAX语言的最后一章：本书的其余部分还包括DAX的优化技巧等知识。

第13章 详细描述了VertiPaq引擎：它是最常见的数据库引擎，所有DAX在VertiPaq引擎上运行。了解如何使用DAX函数依赖VertiPaq引擎获得最佳表现是至关重要的。

第14章 延续第13章的知识，展示了可以在数据模型级别应用的一些可能的优化。当要规范DAX的时候，考虑如何减少列的基数，以及什么样的关系可以达到最佳性能以及降低内存使用量等。

第15章 介绍了如何阅读查询列表的公式（度量公式）和方式，以及如何借助SQL Server Profiler和DAX Studio等工具对DAX查询计算的性能进行检测。

第16章 基于前几章的优化内容，给出了几种可能的优化方法。展示了多个DAX表达式实例，并测量它们的性能，然后展示和解释优化后的公式。

本书的配套内容可从以下页面下载：

http：//aka，ms/GuidetoDAX/files

它们包括以下内容：

（1）一个从SQL Server备份的Contoso Retail DW数据库，可以使用它自己构建实例。这是微软提供的一个标准演示数据库，我们用一些视图充实了它，使它更容易在上面创建一个实用的数据模型。

（2）用来生成书中所有数据的Power BI Desktop模型。所采用的数据库始终是相同的，然后每一章都有一个文档，显示了我们在本书中使用的相同示例里所需要的步骤（复制）。你可以使用这些数据来维护数据模型。