POWERBI之DAX与SQL区别

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。

专注于为中小企业提供成都网站制作、网站建设服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业富顺免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了上1000+企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

 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,
Size
FROM 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。