关于DAX传递性的探讨

gavin.w

如图所示，想通过产品（维度表），了解购买客户（维度表）的平均年龄。

有没有办法通过DAX的传递性实现？

还请各位大佬指点。

谢谢。

ThxAlot

术语应该是叫做filter propagation（后面简写为fp），我google了半天，也没找到合适的中文翻译，叫“筛选的传递”如何？算了，不必在意这些细节。

一般情况下，fp沿着1:*关系从1端自动向*端进行，可跨越多个表，也就是数据模型视图里，关系的箭头方向，即1端指向*端；顺带提一句，Power Pivot for Excel里箭头的方向和PBI里是反的。。。。（PP里是从*端指向1端）。

既然有了一般情况，那么相应就有不一般的情况；也就是你提到这种，希望筛选从*端反向传递至1端。目前我学习了解到的方法主要有两种：CROSSFILTER()和“扩展表”（Expanded Table）:

1. CROSSFILTER()是个现成的函数，相对比较直观，容易理解，任何介绍DAX函数的东西都能找到说明，也就不多说了。

2. “扩展表”是DAX特有的概念，我认为是一个非常美妙的东西，借用the Italians的说法：

1. Expanded tables are the core of DAX; understanding how they work is of paramount importance.

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如果你已经了解扩展表，那就略过推荐的文章，我们直接讨论你提问的度量值；如果不了解，推荐这篇文章：
https://www.sqlbi.com/articles/expanded-tables-in-dax/


聊了半天理论，该看看实际问题了，因为我个人是极为推崇expanded table理论的，所以度量值用的也是这个路数

1. 平均年龄 = AVERAGEX ( DISTINCT ( '客户'[客户ID] ), CALCULATE ( MIN ( '客户'[年龄] ) ) )

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1. 平均年龄_产品 = CALCULATE ( [平均年龄], CALCULATETABLE ( '订单' ) )

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通过在'订单'表添加计算列

1. Age = RELATED ( '客户'[年龄] )

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可以对“扩展表”法度量值进行验证

1. 平均年龄_CC = AVERAGEX ( DISTINCT ( '订单'[客户ID] ), CALCULATE ( MIN ( '订单'[Age] ) ) )

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wdx223

扩展表理论好用，但是用整个表为参数，成本太高了，用TreatAs把事实表上的参选传送回去就可以了

1. 年龄1 =
   
2. CALCULATE(AVERAGEX('客户','客户'[年龄]),TREATAS(VALUES('订单'[客户ID]),'客户'[客户ID]))

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或者用CROSSFILTER打开双向筛选

1. 年龄2 =
   
2. CALCULATE(AVERAGEX('客户','客户'[年龄]),CROSSFILTER('客户'[客户ID],'订单'[客户ID],Both))

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ThxAlot

wdx223 发表于 2020-12-31 08:54
扩展表理论好用，但是用整个表为参数，成本太高了，用TreatAs把事实表上的参选传送回去就可以了

或者用C ...

wdx老师所言极是！

因为“扩展表”的易于理解且简单易行，我是一直用一直爽，完全把性能的问题抛之脑后；经wdx老师一点醒，才重新全面审视“扩展表”的利弊。

我把CROSSFILTER、扩展表、TREATAS放在这个数据模型里做了一个简单的比较，从PBI自带的Performance analyzer的结果来看：CROSSFILTER>扩展表>TREATAS，我猜想大致的原因如下：
CROSSFILTER利用的是已存在的关系，且用以筛选的列很明确；
扩展表将native columns+related columns所有列一起作为筛选器；
TREATAS则是在运算过程中临时建立虚拟关系。

gavin.w

非常感谢两位大佬的细心指点。

对于虚拟关系传播过滤器的使用，总结如下，如有不妥，还请指正。

1、CalculateTable

1. 年龄_CalculateTable =
   
2. CALCULATE (
   
3.     AVERAGEX('客户','客户'[年龄]),
   
4.     CALCULATETABLE ( '订单' )
   
5. )

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2、CrossFilter

1. 年龄_CrossFilter =
   
2. CALCULATE(
   
3.     AVERAGEX('客户','客户'[年龄]),
   
4.     CROSSFILTER('客户'[客户ID],'订单'[客户ID],Both)//双向筛选
   
5. )

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3、TreatAs

1. 年龄_TreatAs =
   
2. CALCULATE(
   
3.     AVERAGEX('客户','客户'[年龄]),
   
4.     TREATAS(
   
5.         VALUES('订单'[客户ID]),//筛选器
   
6.         '客户'[客户ID]
   
7.     )
   
8. )

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