SUMMARIZECOLUMNS 的疑似 bug（1）引言_power pivot的数据透视表背后也是summarizecolumns-优快云博客

SUMMARIZECOLUMNS 的疑似 bug（1）引言
 SUMMARIZECOLUMNS 的疑似 bug（2）SUMX 在总计行
 SUMMARIZECOLUMNS 的疑似 bug（3）总计行是否关键点
 SUMMARIZECOLUMNS 的疑似 bug（4）验证触发条件
 SUMMARIZECOLUMNS 的疑似 bug（5）最终结论

前言

与 Power Pivot in Excel 通过 MDX 计算透视表的方式不同，PowerBI 在代码层面主要是通过 SUMMARIZECOLUMNS 函数计算报表中各个视觉对象，它实现了 MDX 中的 auto-exist 功能并具有诸多特性，能够在许多场景中代替ADDCOLUMNS+ SUMMARIZE的应用。

在实践中可以发现，在特定的情况下，SUMMARIZECOLUMNS的计算结果似乎并不符合 DAX 理论，疑似 bug。

疑似 BUG

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报表环境

数据表

DFact，包含两列：Date 和 Amount

Dates，日期表，包含 Date, Year, Month Num, Month, YM 5 列

表间关系

Dates 1 — * DFact，以 [Date] 关联 Dates 和 DFact，Dates 为一端，DFact 为多端

度量值

SumAmount = SUM('DFact'[Amount])

// 计算结果疑似 bug 的度量值
SumxBug = SUMX(VALUES(Dates[Year]),[SumAmount])
MaxxBug = MAXX(VALUES(Dates[Year]),[SumAmount])
MinxBug = MINX(VALUES(Dates[Year]),[SumAmount])
ConcatBug = CONCATENATEX(VALUES(Dates[Year]),[SumAmount],"+")

// 计算结果符合预期的度量值
SumxCorrect = SUMX(KEEPFILTERS(VALUES(Dates[Year])),[SumAmount])
MaxxCorrect = MAXX(KEEPFILTERS(VALUES(Dates[Year])),[SumAmount])
MinxCorrect = MINX(KEEPFILTERS(VALUES(Dates[Year])),[SumAmount])
ConcatCorrect = CONCATENATEX(KEEPFILTERS(VALUES(Dates[Year])),[SumAmount],"+")

报表

切片器：包含 Dates[Year] ，Dates[Month Num] ，选择 2019年1月、2019年2月、2020年11月、2020年12月

矩阵：以 Dates[Year] ，Dates[Month Num] 为行，以度量值 [SumBug] 为值

理论预期

按照 DAX 理论，上图中 Year = 2019 总计行计算SumxBug的过程如下：

SumxBug = SUMX(VALUES(Dates[Year]),[SumAmount])

外部筛选器

切片器提供筛选器A

由于选择了 2019年1、2月，2020年11、12月，形成固化筛选器(arbitrarily shaped filter)，在代码层面等同于 TREATAS ({ ( 2019, 1 ), ( 2019, 2 ), ( 2020, 11 ), ( 2020, 12 ) },Dates[Year], Dates[Month Num]))

报表行标题提供筛选器B，在 Year = 2019 总计行Dates[Year] = 2019

两个筛选器中把 Year 标记为 Year1 和 Year2 是故意的，1和2用于标记该筛选器的来源，用于在后续运算时加以区分，并不是说这是两个不同的列。这种做法在之前的研究《白皮书-理解DAX查询计划》中的案例(四)优化方案2 一文介绍过，DAX 底层也是这么干的。

度量值内部筛选器

筛选器C，由 SUMX迭代器行上下文转换提供，Dates[Year] = 2019

计算过程筛选上下文分析

1、外部筛选器筛选器A和筛选器B中的列都来自同一张表 Dates，Auto-Exist 机制介入，两者运算的结果为 Dates 表中存在的数据组合，并以此数据构造外部筛选上下文。

外部筛选器：[AutoExist] 筛选器A × 筛选器B = 筛选器C
在这里插入图片描述
2、度量值内部

1）在外部筛选上下文中计算 SUMX 的迭代参数 VALUES(Dates[Year])

以筛选器 C 去筛选 Dates 表并返回 Year 列上的不重复值，得到 Dates[Year] = {2019}，只有这一个值

2）迭代行上下文

SUMX 迭代 Dates[Year] = {2019}，从第一行（也仅有这一行）中取得行上下文 Dates[Year] = 2019

3）在外部筛选上下文、行上下文中计算 [SumAmount] = SUM('DFact'[Amount])

[SumAmount]将行上下文转换为筛选上下文，得到筛选器D

4）筛选器D 覆盖外部筛选器
在这里插入图片描述
筛选器E 也可以写做

整个筛选器变化过程如下：

3、在最终形成的上下文中计算 SUM('DFact'[Amount])，即以筛选器E 筛选 DFact，得到的数据集包括 2019年1、2月的数据

将该数据集中 Amount 列上的值累加，得到 2019年1、2月的 Amount 总和 1+2 = 3 。

问题描述

我们现在在 PowerBI 的报表里计算 SumxBug 得到的计算结果是 30，这与上面通过 DAX 理论得到的预期结果不符

同样，在年=2020 总计行，也出现了与理论不符的结果 70。

小结

虽然官方和 sqlbi 提供了不少关于 SUMMARIZECOLUMNS函数的文章，但很少谈及其底层实现。对于总计行中的计算不符合 DAX 理论的这个疑似 bug，官网论坛对该问题的讨论大多限于理论层面，并没有得出什么结果，Marco Russo 称其为 a bug on top of another bug , 并表示“我们没有说明过这背后到底发生了什么，因为重要的是应该使用KEEPFILTER包裹迭代器中的表”。