SQL,DAX的比较

本文深入探讨了SQL和DAX这两种数据查询语言之间的相似性与差异性,通过具体的例子展示了它们如何用于获取产品数据,并分析了SUMMARIZE在DAX中等效于SQL的SELECT DISTINCT语句的作用。

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以下SQL和DAX一样:

1,

SQL

SELECT *FROM Product


 

DAX

EVALUATE Product


2,

SQL

SELECT [Product Id], [Product Name], [List Price]FROM Product


 

DAX

EVALUATEADDCOLUMNS(    DISTINCT( Product[Product Id] ),    "Product Name", CALCULATE( VALUES( Product[Product Name] ) ),    "List Price", CALCULATE( VALUES( Product[List Price] ) ))


 

DAX

34567 

EVALUATESUMMARIZE(    Product,    Product[Product Id],    Product[Product Name],    Product[List Price]) 


 

也许更准确地,上面SUMMARIZE相当于SQL的SELECT DISTINCT 语句,既:

SQL

SELECT DISTINCT [Product Id], [Product Name], [List Price]FROM Product


 

 

 

### DAX语言简介 DAX(Data Analysis Expressions)是一种用于数据分析的公式语言,广泛应用于Power BI、Excel以及SQL Server Analysis Services(SSAS)中,主要用于创建计算列、度量值以及执行数据查询和分析任务。DAX的设计目标是为用户提供一种强大的工具,以便从复杂的数据集中提取有价值的业务洞察[^2]。 ### DAX语法特点 - **注释支持**:DAX支持单行注释(`--` 或 `//`)和多行注释(以 `/*` 开头,并以 `*/` 结束)。尽管如此,建议避免在表达式末尾添加注释,因为某些工具可能会隐藏这些注释,或者在格式化过程中出现问题[^3]。 - **函数丰富**:DAX提供了大量的内置函数,覆盖了数学运算、日期时间处理、文本操作等多个方面,同时还支持用户自定义函数的创建。 - **表达式构建**:DAX允许用户构建复杂的表达式来处理数据,例如,可以通过`SUM()`函数计算总销售额:`TotalSales = SUM ( Sales[SalesAmount] )`[^3]。 ### 使用场景 - **数据分析初学者**:对于刚开始接触数据分析的人来说,通过学习DAX手册可以迅速掌握基础的数据分析技巧,为将来的工作奠定坚实的基础。 - **专业人士**:经验丰富的分析师可以通过深入研究DAX的手册来了解高级功能,从而提高工作效率,产出更高品质的分析报告。 - **团队协作**:团队成员共同学习DAX手册,不仅能增强个人技能,还能促进团队内部的知识共享和技术交流,进而推动项目的进展。 - **数据清洗转换**:使用DAX函数进行数据清洗和转换,可以有效提升数据质量和适应不同的分析需求。 - **复杂数据分析**:借助DAX语言的强大功能,能够执行复杂的分析任务,揭示数据背后隐藏的趋势和模式[^1]。 ### 学习资源 对于希望深入了解DAX的人来说,官方文档、在线课程、社区论坛等都是非常好的学习资源。特别是对于初学者而言,从官方提供的教程开始学习是一个不错的选择。此外,参相关的研讨会和培训课程也能帮助加深对DAX的理解和应用能力。 ### 示例代码 以下是一个简单的DAX表达式示例,用于计算销售总额: ```dax TotalSales = SUM ( Sales[SalesAmount] ) ``` 此表达式定义了一个名为`TotalSales`的度量值,它通过`SUM()`函数计算出`Sales`表中`SalesAmount`字段的总和。
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