一棵松的博客

这是本系列的最后一个优化方案，这一篇的优化方案3是所有方案中最优秀的，它解决了优化方案2中产生的[RowNumber] 问题，使整个底层计算过程中全部步骤都没有出现数据量超过万行的情况，使性能获得了极大的提升！

优化方案1将原始方案的计算效率提高了 90% 以上，而白皮书认为这还不是最好的方案，原作者给出了另外两个更好的方案，这两个算法都不再基于对计算要求的直接理解，更换了 DAX 写法。本篇分析白皮书提供的优化方案2，并与优化方案1和优化方案(番外)进行比较，进一步认识性能优劣的底层原因。

‍上一篇给出的优化方案中使用了两个 FILTER 函数，而如果将两个 FILTER 函数合并成一个，可以使计算性能进一步提升，但是白皮书中并没有记录该方案。为了查明原因，比较优劣，本篇先将白皮书的其他优化方案抛开，先研究一下这个番外优化方案的秘诀。

上一篇文章中介绍了初始方案的查询计划，找到了性能瓶颈来自 FILTER 的一参使用 Sales 整表，在底层执行时需要计算数据量巨大的交叉表，导致公式引擎部分耗费大量时间，确定了改进方向是想法提高 FILTER 的性能，减少迭代对象的势。不过白皮书给出的第一个方案并没有直接从减少 FILTER 迭代对象的势入手，而是采取了 CALCULATE+FILTER 的写法，这也是许多初学者可能采取的方案。那么本篇文章将继续通过理解查询计划，了解其底层执行过程，分析其优劣势。

SQLBI 网站上提供的[《White paper: Understarnding DAX Query Plans》，发布于2023年7月17日，距今已超过10年，随着DAX 版本不断更新优化，原文中关于查询计划的描述已不再符合当前实际情况。为充分理解、运用该文阐述的分析方法，以当前 DAX 版本运行文中案例，尝试理解查询计划及优化思路。