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一、背景
最近在看DAX“圣经”第二版《The Definitive Guide to DAX (2nd ed.)》的时候，迭代函数并不慢。所以今天我们来用实验来验证一把。
二、实验过程
1、一个1000万的数据，数据好看出差异。
2、把度量值写好。
//1、基础度量值
total = SUM(data[NUM])
//2、SC
_sum_calculate =
CALCULATE ( SUM ( data[NUM] ), 'dim'[DIM] = "A", 'data'[ID] < 50000001 )
//3、SCV
_sum_calculatetable_var =
VAR T1 =
CALCULATETABLE ( 'dim', 'dim'[DIM] = "A" )
VAR T2 =
CALCULATETABLE ( 'data', 'data'[NUM] < 5000001 )
VAR V =
CALCULATE ( SUM ( data[NUM] ), T1, T2 )
RETURN
V
//4、SF
_sum_filter =
CALCULATE (
SUM ( data[NUM] ),
FILTER ( 'dim', 'dim'[DIM] = "A" ),
FILTER ( 'data', 'data'[NUM] < 5000001 )
)
//5、SFV
_sum_filter_var =
VAR T1 =
FILTER ( 'dim', 'dim'[DIM] = "A" )
VAR T2 =
FILTER ( 'data', 'data'[NUM] < 5000001 )
VAR V =
CALCULATE ( SUM ( 'data'[NUM] ), T1, T2 )
RETURN
V
//6、TC
_total_calculate =
CALCULATE ( 'measure'[total], 'dim'[DIM] = "A", 'data'[ID] < 50000001 )
//7、TCV
_total_calculatetable_var =
VAR T1 =
CALCULATETABLE ( 'dim', 'dim'[DIM] = "A" )
VAR T2 =
CALCULATETABLE ( 'data', 'data'[NUM] < 5000001 )
VAR V =
CALCULATE ( 'measure'[total], T1, T2 )
RETURN
V
//8、TF
_total_filter =
CALCULATE (
'measure'[total],
FILTER ( 'dim', 'dim'[DIM] = "A" ),
FILTER ( 'data', 'data'[NUM] < 5000001 )
)
//9、TFV
_total_filter_var =
VAR T1 =
FILTER ( 'dim', 'dim'[DIM] = "A" )
VAR T2 =
FILTER ( 'data', 'data'[NUM] < 5000001 )
VAR V =
CALCULATE ( 'measure'[total], T1, T2 )
RETURN
V3、每个度量值都拉到画布中，同时打开性分析器，测试了20组。(visual名称是度量值首字母简写，难得写。)
4、把测试数据导出，得到我们要的实验数据。
5、同时我们看到了底层计算逻辑其实都一样，只有一点细微的差别。
6、数据导回PBI，我们看看最后的结果怎么样。
三、总结
1、加入测试：calculate第一参数用基础度量值更快，还是用直接聚合更快；
2、无论是单纯的查询时间还是总的时间，calculate第一参数用基础度量值会更快(如：TF,SF;TC,SC)；
3、在查询中迭代函数的速度并不慢（如：TC,TF）；
4、用var要比直接套用慢（如果：TF,TFV）
5、最后我们看到底层计算逻辑都是一样，还是有细微差别，在做pbi项目的时候，动辄上百个的度量值，一点点效率的累计，最终会有很大的时效收益。
by焦棚子
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