《DAX權威指南》是微軟DAX語言在商業智慧分析、資料建模和資料分析方面的指南。
通過對《DAX權威指南》的學習，你將瞭解如何使用DAX語言進行商業智慧分析、資料建模和資料分析；你將掌握從基礎資料表函數到高級代碼，以及模型優化的所有內容；你將確切瞭解在運行DAX運算式時，引擎內部所執行的操作，並利用這些知識編寫可以高速運行且健壯的代碼。
《DAX權威指南》第2版的重點內容包括基於免費的Power BI Desktop來構建和運行示例，幫助你在Power Bl、SQL Server Analysis Services或Excel中充分利用強大的變數（VAR）語法。你想要使用DAX所有的強大功能嗎？那麼這本未進行任何刪減、深入淺出的著作正是你所需要的。
《DAX權威指南》適合Excel高級使用者、商業智慧分析人員、使用DAX和微軟分析工具的專業人士。
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瑪律•科盧梭的圖書 |
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$ 1128 | DAX權威指南：運用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel實現商業智慧分析(第2版)
作者：（意）瑪律•科盧梭 出版社：電子工業出版社 出版日期：2021-03-01 語言：簡體中文 規格：平裝 / 712頁 / 16k/ 19 x 26 x 3.56 cm / 普通級/ 單色印刷 / 初版  博客來 - 統計軟體分析
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盧梭
尚-雅克·盧梭是啟蒙時代的法國與日內瓦哲學家、政治理論家和作曲家，出身於當時還是獨立國家的日內瓦。 盧梭所著的論文《科學和藝術的進步對改良風俗是否有益》及《論人類不平等的起源與基礎》對哲學發展極其重要；其《社會契約論》中所論述的人民主權及民主政治哲學思想的深遠影響可見於近代的啟蒙運動、法國大革命以至現代的政治、哲學還有教育思想。他認為不論是傳統和現代的公民社會，都一樣始於私人財產。
盧梭的小說作品《愛彌兒》是一篇關於全人公民教育的哲學論文，其言情小說《新愛洛伊斯》對前浪漫主義及浪漫主義時期的小說發展十分重要。盧梭的的自傳體作品《懺悔錄》是現代自傳的開端，而其文章《一個孤獨漫步者的遐想》也說明了十八世紀的一個「感性時代」運動，其特徵是更加注重主體性及自我反省，對現代寫作也有所影響。
盧梭同時亦精通作曲和樂理，作有七部歌劇以及若干其他形式的作品。其風格與克里斯托夫·維利巴爾德·格魯克及卡爾·飛利浦·愛馬努埃爾·巴哈屬於同一時期，融合了後巴洛克及古典時期的特徵。其著名作品有單幕歌劇《鄉村中的占卜師》，其中一首為後來被貝多芬改編為獨立曲目的《Non, Colette n'est point trompeuse》。
在法國大革命時期，盧梭是雅各賓俱樂部中最受歡迎的哲學家，他在死後十六年獲以國家英雄身份葬於巴黎先賢祠。
維基百科
圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：DAX權威指南：運用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel實現商業智慧分析(第2版)
內容簡介
作者介紹
Marco Russo和Alberto Ferrari
SQLBI.COM的創始人。他們定期發佈關於微軟Power BI、Power Pivot、DAX和SQL Server的文章。自2009年測試版的Power Pivot發佈以來，SQLBI.COM成了DAX相關文章和教程的主要來源之一。他們都為商業智慧（Business Intelligence，BI）解決方案提供諮詢和指導，並精通與BI相關的微軟技術。他們編寫了很多關於Power Pivot、DAX和Analysis Services的文章、圖書。
高飛
資料分析師，BI總監
2015年接觸Power Pivot，被DAX語言的強大和靈活所吸引。
2016年3月創建了面向Power BI用戶的微信公眾號“Power BI極客”，並更新至今。
2019年上線同名網站PowerBIGeek.com，致力於打造一個綜合性的Power BI中文學習網站。
現從事技術分享，企業BI專案實施和培訓工作。
微軟Power BI最有價值專家（MVP），Power BI視覺化大賽評委，Excel Home論壇版主。
SQLBI.COM的創始人。他們定期發佈關於微軟Power BI、Power Pivot、DAX和SQL Server的文章。自2009年測試版的Power Pivot發佈以來，SQLBI.COM成了DAX相關文章和教程的主要來源之一。他們都為商業智慧（Business Intelligence，BI）解決方案提供諮詢和指導，並精通與BI相關的微軟技術。他們編寫了很多關於Power Pivot、DAX和Analysis Services的文章、圖書。
高飛
資料分析師，BI總監
2015年接觸Power Pivot，被DAX語言的強大和靈活所吸引。
2016年3月創建了面向Power BI用戶的微信公眾號“Power BI極客”，並更新至今。
2019年上線同名網站PowerBIGeek.com，致力於打造一個綜合性的Power BI中文學習網站。
現從事技術分享，企業BI專案實施和培訓工作。
微軟Power BI最有價值專家（MVP），Power BI視覺化大賽評委，Excel Home論壇版主。
目錄
第1章 DAX是什麼 1
理解資料模型 1
理解關係的方向 3
給Excel用戶的DAX學習建議 5
儲存格和智慧表格 5
Excel函數和DAX：兩種函數式語言 7
使用反覆運算器 7
DAX相關理論 8
給SQL開發人員的DAX學習建議 8
處理關係 9
DAX是函數式語言 9
DAX是一種程式設計語言和查詢語言 10
DAX和SQL中的子查詢與條件陳述式 10
給MDX開發者的DAX學習建議 11
多維模型和表格模型 12
DAX是一種程式設計語言和查詢語言 12
層級結構 12
葉級計算 14
給Power BI用戶的DAX學習建議 14
第2章 DAX介紹 15
理解DAX計算 15
DAX的資料類型 17
DAX運算子 20
表構造器 22
條件陳述式 22
理解計算列和度量值 23
計算列 23
度量值 24
正確選擇計算列和度量值 27
變數 28
處理DAX運算式中的錯誤 29
轉換錯誤 29
算數運算錯誤 30
空值或缺失值 30
截獲錯誤 32
生成錯誤 35
規範化DAX代碼 36
彙總函式和反覆運算函數介紹 39
認識常用的DAX函數 42
彙總函式 42
邏輯函數 43
資訊函數 45
數學函數 45
三角函數 46
文本函數 46
轉換函數 48
日期和時間函數 48
關係函數 49
結論 51
第3章 使用基礎資料表函數 52
表函數介紹 52
EVALUATE函數語法介紹 54
理解FILTER函數 56
ALL和ALLEXCEPT函數介紹 58
理解VALUES、DISTINCT函數和空行 63
將表用作作為標量值 68
ALLSELECTED函數介紹 70
結論 72
第4章 理解計值上下文 73
計值上下文介紹 74
理解篩選上下文 74
理解行上下文 79
測試你對計值上下文的理解 81
在計算列中使用SUM函數 81
在度量值中使用列 83
使用反覆運算函數創建行上下文 83
嵌套多個表的行上下文 84
同一個表上的多層嵌套行上下文 85
使用EARLIER函數 90
理解FILTER、ALL函數和上下文交互 91
使用多個表 94
行上下文和關係 95
篩選上下文和關係 98
在篩選上下文中使用DISTINCT和SUMMARIZE函數 102
結論 105
第5章 理解CALCULATE和CALCULATETABLE函數 107
CALCULATE和CALCULATETABLE函數介紹 107
創建篩選上下文 108
CALCULATE函數介紹 111
使用CALCULATE函數計算百分比 116
KEEPFILTERS函數介紹 126
篩選單列 130
篩選複雜條件 131
CALCULATE計值順序 135
理解上下文轉換 139
行上下文和篩選上下文回顧 139
上下文轉換介紹 142
計算列中的上下文轉換 145
度量值中的上下文轉換 148
理解迴圈依賴 151
CALCULATE函數調節器 155
理解USERELATIONSHIP函數 155
理解CROSSFILTER函數 158
理解KEEPFILTERS函數 159
理解CALCULATE函數中的ALL函數 160
無參數的ALL和ALLSELECTED函數介紹 162
CALCULATE規則總結 163
第6章 變數 165
VAR語法介紹 165
變數是常數 167
理解變數的範圍 168
使用表作為變數 171
理解惰性計算 173
使用變數的常見模式 174
結論 176
第7章 反覆運算函數和CALCULATE函數的使用 177
反覆運算函數的使用 177
理解反覆運算的基數 178
在反覆運算函數中使用上下文轉換 180
CONCATENATEX函數的使用 184
返回表的反覆運算函數 186
使用反覆運算函數解決常見問題 189
計算平均和移動平均 189
RANKX函數的使用 192
改變計算的顆粒度 200
結論 204
第8章 時間智慧計算 205
時間智慧介紹 205
Power BI中的“自動日期/時間” 206
Excel Power Pivot中的自動日期列 207
Excel Power Pivot中的日期表範本 208
創建日期表 208
CALENDAR和CALENDARAUTO函數的使用 209
多個日期表的使用 212
處理連接到與日期表的多個關係 212
處理多個日期表 214
理解基礎時間智慧計算 215
標記為日期表 219
基礎時間智慧函數介紹 221
計算年初至今、季度初至今和月初至今 222
計算平移後的週期平移 224
嵌套混合使用時間智慧函數 227
計算週期之間的差異 229
計算移動年度總計 231
為嵌套的時間智慧函數選擇正確的調用順序 232
理解半累加計算 234
使用LASTDATE和LASTNONBLANK函數 236
使用期初和期末餘額 241
理解高級時間智慧計算 245
理解累計至今區間 246
理解DATEADD函數 249
理解FIRSTDATE、LASTDATE、FIRSTNONBLANK和
LASTNONBLANK函數 255
利用時間智慧函數進行鑽取 258
使用自訂日期表 258
基於周的時間智慧 259
自訂YTD、QTD和MTD 262
結論 264
第9章 計算組 265
計算組介紹 265
創建計算組 268
理解計算組 274
理解計算項的應用 277
理解計算組優先順序 285
在計算項中包含或排除度量值 289
理解橫向遞迴 292
使用最佳實踐 296
結論 296
第10章 使用篩選上下文 298
使用HASONEVALUE和SELECTEDVALUE函數 299
ISFILTERED和ISCROSSFILTERED函數介紹 303
理解VALUES和FILTERS函數的區別 306
理解ALLEXCEPT和ALL/VALUES函數的區別 308
使用ALL函數避免上下文轉換 312
使用ISEMPTY函數 314
資料沿襲和TREATAS函數介紹 316
使用固化篩選器 320
結論 326
第11章 處理層級結構 328
計算層級占比 328
處理父/子層級結構 333
結論 344
第12章 使用表函數 345
使用CALCULATETABLE函數 345
動作表的函數 347
使用ADDCOLUMNS函數 348
使用SUMMARIZE函數 351
使用CROSSJOIN函數 354
使用UNION函數 356
使用INTERSECT函數 360
使用EXCEPT函數 361
使用表作為篩選器 363
實現或（OR）條件 364
將銷售額的計算範圍縮小至首年客戶 367
計算新客戶 368
使用DETAILROWS函數複用表運算式 370
創建計算表 372
使用SELECTCOLUMNS函數 372
使用ROW函數創建靜態表 373
使用DATATABLE函數創建靜態表 374
使用GENERATESERIES函數 375
結論 376
第13章 編寫查詢 377
DAX Studio介紹 377
理解EVALUATE函數 378
EVALUATE函數語法介紹 378
在DEFINE函數中使用VAR 379
在DEFINE函數中使用度量值 381
實現DAX查詢的常用模式 382
使用ROW函數測試度量值 382
使用SUMMARIZE函數 383
使用SUMMARIZECOLUMNS函數 385
使用TOPN函數 391
使用GENERATE和GENERATEALL函數 396
使用ISONORAFTER函數 399
使用ADDMISSINGITEMS函數 401
使用TOPNSKIP函數 402
使用GROUPBY函數 402
使用NATURALINNERJOIN和NATURALLEFTOUTERJOIN函數 405
使用SUBSTITUTEWITHINDEX函數 407
使用SAMPLE函數 409
理解DAX查詢中的自動匹配（Auto-Exists）行為 410
結論 416
第14章 高級DAX原理 418
擴展表介紹 418
理解RELATED函數 422
在計算列中使用RELATED函數 424
理解表篩選器和列篩選器的區別 425
在度量值中使用表篩選器 428
理解活動關係 431
表的擴展行為和篩選行為的區別 433
擴展表中的上下文轉換 435
理解ALLSELECTED函數和影子篩選上下文 436
影子篩選上下文介紹 437
ALLSELECTED函數返回反覆運算的行 441
無參數的ALLSELECTED函數 443
ALL系列函數 443
ALL函數 445
ALLEXCEPT函數 446
ALLNOBLANKROW函數 446
ALLSELECTED函數 446
ALLCROSSFILTERED函數 446
理解資料沿襲 446
結論 449
第15章 高級關係 451
使用計算列創建物理關係 451
創建基於多列的關係 451
創建基於範圍的關係 453
使用計算列創建關係中的迴圈依賴問題 456
使用虛擬關係 459
在DAX中轉移篩選器 460
使用TREATAS函數轉移篩選器 462
使用INTERSECT函數轉移篩選器 463
使用FILTER函數轉移篩選器 464
使用虛擬關係實現動態分組 465
理解DAX中的物理關係 468
使用雙向交叉篩選器 470
理解一對多關聯性 472
理解一對一關聯性 473
理解多對多關係 473
通過橋接表實現多對多關係 473
通過公共維度表實現多對多關係 479
使用MMR弱關係實現多對多關係 483
選擇正確的關係類型 485
管理資料顆粒度 486
管理關係中的歧義 490
理解活動關係中的歧義 492
解決非活動關係中的歧義 494
結論 496
第16章 DAX中的高級計算 497
計算兩個日期之間的工作日數量 497
同時展示預算資料和銷售資料 505
計算同店銷售額 508
對事件進行排序 514
根據最新銷售日期計算上一年的銷售額 517
結論 522
第17章 DAX引擎 523
瞭解DAX引擎的架構 523
公式引擎介紹 524
存儲引擎介紹 525
VertiPaq（in-memory）存儲引擎介紹 526
DirectQuery存儲引擎介紹 527
理解資料刷新 527
理解VertiPaq存儲引擎 528
列式資料庫介紹 528
理解VertiPaq壓縮 531
理解值編碼 531
理解雜湊編碼 532
理解行程長度編碼（RLE） 533
理解再編碼 536
確定最佳排序順序 536
理解層級和關係 538
理解分段和分區 539
使用動態管理視圖 540
理解關係在VertiPaq中的運用 542
物化介紹 545
聚合表介紹 547
為VertiPaq配置合適的硬體 549
是否可以自主選擇硬體 550
設置硬體優先順序 550
CPU型號 550
記憶體速度 552
內核數量 552
記憶體大小 552
硬碟I/O和分頁 553
硬體選擇的最佳實踐 553
結論 553
第18章 優化VertiPaq引擎 555
收集有關資料模型的資訊 555
反規範化 560
列基數 566
處理日期和時間列 567
計算列 570
使用布林類型的計算列優化複雜篩選器 572
計算列的處理 573
存儲合適的列 574
優化列存儲 577
列的拆分優化 577
優化大基數列 578
禁用屬性層級結構 578
優化鑽取屬性 579
管理VertiPaq聚合表 579
結論 582
第19章 分析DAX查詢計畫 583
捕獲DAX查詢 583
DAX查詢計畫介紹 586
收集查詢計畫 587
邏輯查詢計畫介紹 587
物理查詢計畫介紹 588
存儲引擎查詢介紹 589
獲取配置資訊 590
使用DAX Studio 591
使用 SQL Server Profiler 594
讀懂VertiPaq存儲引擎查詢 597
xmSQL語法介紹 597
彙總函式 598
算數運算 600
篩選運算 600
Join運算子 602
批次處理事件中的臨時表和淺關係 603
理解掃描時間 605
理解DISTINCTCOUNT函數的內部行為 606
理解並行度和資料緩存 607
理解VertiPaq緩存 609
理解CallbackDataID函數 611
讀懂DirectQuery模式下的存儲引擎查詢 616
分析複合模型 617
在資料模型中使用聚合表 618
讀懂查詢計畫 620
結論 626
第20章 DAX優化 628
定義優化策略 629
確定要優化的單個DAX運算式 629
創建查詢副本 632
創建DAX查詢副本 632
使用DAX Studio創建查詢度量值 633
創建MDX查詢副本 635
分析執行時間和查詢計畫資訊 636
發現存儲引擎或公式引擎中的性能瓶頸 639
修改並重新運行測試查詢 639
優化DAX運算式中的瓶頸 639
優化篩選條件 640
優化上下文轉換 644
優化IF條件 650
優化度量值中的IF函數 650
選擇IF函數還是DIVIDE函數 655
優化反覆運算函數中的IF函數 658
減少Callback DataID函數帶來的影響 661
優化嵌套的反覆運算函數 665
避免在表篩選器中使用DISTINCTCOUNT函數 671
使用變數避免重複計算 676
結語結論 681
理解資料模型 1
理解關係的方向 3
給Excel用戶的DAX學習建議 5
儲存格和智慧表格 5
Excel函數和DAX：兩種函數式語言 7
使用反覆運算器 7
DAX相關理論 8
給SQL開發人員的DAX學習建議 8
處理關係 9
DAX是函數式語言 9
DAX是一種程式設計語言和查詢語言 10
DAX和SQL中的子查詢與條件陳述式 10
給MDX開發者的DAX學習建議 11
多維模型和表格模型 12
DAX是一種程式設計語言和查詢語言 12
層級結構 12
葉級計算 14
給Power BI用戶的DAX學習建議 14
第2章 DAX介紹 15
理解DAX計算 15
DAX的資料類型 17
DAX運算子 20
表構造器 22
條件陳述式 22
理解計算列和度量值 23
計算列 23
度量值 24
正確選擇計算列和度量值 27
變數 28
處理DAX運算式中的錯誤 29
轉換錯誤 29
算數運算錯誤 30
空值或缺失值 30
截獲錯誤 32
生成錯誤 35
規範化DAX代碼 36
彙總函式和反覆運算函數介紹 39
認識常用的DAX函數 42
彙總函式 42
邏輯函數 43
資訊函數 45
數學函數 45
三角函數 46
文本函數 46
轉換函數 48
日期和時間函數 48
關係函數 49
結論 51
第3章 使用基礎資料表函數 52
表函數介紹 52
EVALUATE函數語法介紹 54
理解FILTER函數 56
ALL和ALLEXCEPT函數介紹 58
理解VALUES、DISTINCT函數和空行 63
將表用作作為標量值 68
ALLSELECTED函數介紹 70
結論 72
第4章 理解計值上下文 73
計值上下文介紹 74
理解篩選上下文 74
理解行上下文 79
測試你對計值上下文的理解 81
在計算列中使用SUM函數 81
在度量值中使用列 83
使用反覆運算函數創建行上下文 83
嵌套多個表的行上下文 84
同一個表上的多層嵌套行上下文 85
使用EARLIER函數 90
理解FILTER、ALL函數和上下文交互 91
使用多個表 94
行上下文和關係 95
篩選上下文和關係 98
在篩選上下文中使用DISTINCT和SUMMARIZE函數 102
結論 105
第5章 理解CALCULATE和CALCULATETABLE函數 107
CALCULATE和CALCULATETABLE函數介紹 107
創建篩選上下文 108
CALCULATE函數介紹 111
使用CALCULATE函數計算百分比 116
KEEPFILTERS函數介紹 126
篩選單列 130
篩選複雜條件 131
CALCULATE計值順序 135
理解上下文轉換 139
行上下文和篩選上下文回顧 139
上下文轉換介紹 142
計算列中的上下文轉換 145
度量值中的上下文轉換 148
理解迴圈依賴 151
CALCULATE函數調節器 155
理解USERELATIONSHIP函數 155
理解CROSSFILTER函數 158
理解KEEPFILTERS函數 159
理解CALCULATE函數中的ALL函數 160
無參數的ALL和ALLSELECTED函數介紹 162
CALCULATE規則總結 163
第6章 變數 165
VAR語法介紹 165
變數是常數 167
理解變數的範圍 168
使用表作為變數 171
理解惰性計算 173
使用變數的常見模式 174
結論 176
第7章 反覆運算函數和CALCULATE函數的使用 177
反覆運算函數的使用 177
理解反覆運算的基數 178
在反覆運算函數中使用上下文轉換 180
CONCATENATEX函數的使用 184
返回表的反覆運算函數 186
使用反覆運算函數解決常見問題 189
計算平均和移動平均 189
RANKX函數的使用 192
改變計算的顆粒度 200
結論 204
第8章 時間智慧計算 205
時間智慧介紹 205
Power BI中的“自動日期/時間” 206
Excel Power Pivot中的自動日期列 207
Excel Power Pivot中的日期表範本 208
創建日期表 208
CALENDAR和CALENDARAUTO函數的使用 209
多個日期表的使用 212
處理連接到與日期表的多個關係 212
處理多個日期表 214
理解基礎時間智慧計算 215
標記為日期表 219
基礎時間智慧函數介紹 221
計算年初至今、季度初至今和月初至今 222
計算平移後的週期平移 224
嵌套混合使用時間智慧函數 227
計算週期之間的差異 229
計算移動年度總計 231
為嵌套的時間智慧函數選擇正確的調用順序 232
理解半累加計算 234
使用LASTDATE和LASTNONBLANK函數 236
使用期初和期末餘額 241
理解高級時間智慧計算 245
理解累計至今區間 246
理解DATEADD函數 249
理解FIRSTDATE、LASTDATE、FIRSTNONBLANK和
LASTNONBLANK函數 255
利用時間智慧函數進行鑽取 258
使用自訂日期表 258
基於周的時間智慧 259
自訂YTD、QTD和MTD 262
結論 264
第9章 計算組 265
計算組介紹 265
創建計算組 268
理解計算組 274
理解計算項的應用 277
理解計算組優先順序 285
在計算項中包含或排除度量值 289
理解橫向遞迴 292
使用最佳實踐 296
結論 296
第10章 使用篩選上下文 298
使用HASONEVALUE和SELECTEDVALUE函數 299
ISFILTERED和ISCROSSFILTERED函數介紹 303
理解VALUES和FILTERS函數的區別 306
理解ALLEXCEPT和ALL/VALUES函數的區別 308
使用ALL函數避免上下文轉換 312
使用ISEMPTY函數 314
資料沿襲和TREATAS函數介紹 316
使用固化篩選器 320
結論 326
第11章 處理層級結構 328
計算層級占比 328
處理父/子層級結構 333
結論 344
第12章 使用表函數 345
使用CALCULATETABLE函數 345
動作表的函數 347
使用ADDCOLUMNS函數 348
使用SUMMARIZE函數 351
使用CROSSJOIN函數 354
使用UNION函數 356
使用INTERSECT函數 360
使用EXCEPT函數 361
使用表作為篩選器 363
實現或（OR）條件 364
將銷售額的計算範圍縮小至首年客戶 367
計算新客戶 368
使用DETAILROWS函數複用表運算式 370
創建計算表 372
使用SELECTCOLUMNS函數 372
使用ROW函數創建靜態表 373
使用DATATABLE函數創建靜態表 374
使用GENERATESERIES函數 375
結論 376
第13章 編寫查詢 377
DAX Studio介紹 377
理解EVALUATE函數 378
EVALUATE函數語法介紹 378
在DEFINE函數中使用VAR 379
在DEFINE函數中使用度量值 381
實現DAX查詢的常用模式 382
使用ROW函數測試度量值 382
使用SUMMARIZE函數 383
使用SUMMARIZECOLUMNS函數 385
使用TOPN函數 391
使用GENERATE和GENERATEALL函數 396
使用ISONORAFTER函數 399
使用ADDMISSINGITEMS函數 401
使用TOPNSKIP函數 402
使用GROUPBY函數 402
使用NATURALINNERJOIN和NATURALLEFTOUTERJOIN函數 405
使用SUBSTITUTEWITHINDEX函數 407
使用SAMPLE函數 409
理解DAX查詢中的自動匹配（Auto-Exists）行為 410
結論 416
第14章 高級DAX原理 418
擴展表介紹 418
理解RELATED函數 422
在計算列中使用RELATED函數 424
理解表篩選器和列篩選器的區別 425
在度量值中使用表篩選器 428
理解活動關係 431
表的擴展行為和篩選行為的區別 433
擴展表中的上下文轉換 435
理解ALLSELECTED函數和影子篩選上下文 436
影子篩選上下文介紹 437
ALLSELECTED函數返回反覆運算的行 441
無參數的ALLSELECTED函數 443
ALL系列函數 443
ALL函數 445
ALLEXCEPT函數 446
ALLNOBLANKROW函數 446
ALLSELECTED函數 446
ALLCROSSFILTERED函數 446
理解資料沿襲 446
結論 449
第15章 高級關係 451
使用計算列創建物理關係 451
創建基於多列的關係 451
創建基於範圍的關係 453
使用計算列創建關係中的迴圈依賴問題 456
使用虛擬關係 459
在DAX中轉移篩選器 460
使用TREATAS函數轉移篩選器 462
使用INTERSECT函數轉移篩選器 463
使用FILTER函數轉移篩選器 464
使用虛擬關係實現動態分組 465
理解DAX中的物理關係 468
使用雙向交叉篩選器 470
理解一對多關聯性 472
理解一對一關聯性 473
理解多對多關係 473
通過橋接表實現多對多關係 473
通過公共維度表實現多對多關係 479
使用MMR弱關係實現多對多關係 483
選擇正確的關係類型 485
管理資料顆粒度 486
管理關係中的歧義 490
理解活動關係中的歧義 492
解決非活動關係中的歧義 494
結論 496
第16章 DAX中的高級計算 497
計算兩個日期之間的工作日數量 497
同時展示預算資料和銷售資料 505
計算同店銷售額 508
對事件進行排序 514
根據最新銷售日期計算上一年的銷售額 517
結論 522
第17章 DAX引擎 523
瞭解DAX引擎的架構 523
公式引擎介紹 524
存儲引擎介紹 525
VertiPaq（in-memory）存儲引擎介紹 526
DirectQuery存儲引擎介紹 527
理解資料刷新 527
理解VertiPaq存儲引擎 528
列式資料庫介紹 528
理解VertiPaq壓縮 531
理解值編碼 531
理解雜湊編碼 532
理解行程長度編碼（RLE） 533
理解再編碼 536
確定最佳排序順序 536
理解層級和關係 538
理解分段和分區 539
使用動態管理視圖 540
理解關係在VertiPaq中的運用 542
物化介紹 545
聚合表介紹 547
為VertiPaq配置合適的硬體 549
是否可以自主選擇硬體 550
設置硬體優先順序 550
CPU型號 550
記憶體速度 552
內核數量 552
記憶體大小 552
硬碟I/O和分頁 553
硬體選擇的最佳實踐 553
結論 553
第18章 優化VertiPaq引擎 555
收集有關資料模型的資訊 555
反規範化 560
列基數 566
處理日期和時間列 567
計算列 570
使用布林類型的計算列優化複雜篩選器 572
計算列的處理 573
存儲合適的列 574
優化列存儲 577
列的拆分優化 577
優化大基數列 578
禁用屬性層級結構 578
優化鑽取屬性 579
管理VertiPaq聚合表 579
結論 582
第19章 分析DAX查詢計畫 583
捕獲DAX查詢 583
DAX查詢計畫介紹 586
收集查詢計畫 587
邏輯查詢計畫介紹 587
物理查詢計畫介紹 588
存儲引擎查詢介紹 589
獲取配置資訊 590
使用DAX Studio 591
使用 SQL Server Profiler 594
讀懂VertiPaq存儲引擎查詢 597
xmSQL語法介紹 597
彙總函式 598
算數運算 600
篩選運算 600
Join運算子 602
批次處理事件中的臨時表和淺關係 603
理解掃描時間 605
理解DISTINCTCOUNT函數的內部行為 606
理解並行度和資料緩存 607
理解VertiPaq緩存 609
理解CallbackDataID函數 611
讀懂DirectQuery模式下的存儲引擎查詢 616
分析複合模型 617
在資料模型中使用聚合表 618
讀懂查詢計畫 620
結論 626
第20章 DAX優化 628
定義優化策略 629
確定要優化的單個DAX運算式 629
創建查詢副本 632
創建DAX查詢副本 632
使用DAX Studio創建查詢度量值 633
創建MDX查詢副本 635
分析執行時間和查詢計畫資訊 636
發現存儲引擎或公式引擎中的性能瓶頸 639
修改並重新運行測試查詢 639
優化DAX運算式中的瓶頸 639
優化篩選條件 640
優化上下文轉換 644
優化IF條件 650
優化度量值中的IF函數 650
選擇IF函數還是DIVIDE函數 655
優化反覆運算函數中的IF函數 658
減少Callback DataID函數帶來的影響 661
優化嵌套的反覆運算函數 665
避免在表篩選器中使用DISTINCTCOUNT函數 671
使用變數避免重複計算 676
結語結論 681
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