Question

我有这个DAX公式，它给了我一个月内在事实表上显示的id的计数，平均为一年。我可以把这个度量放在一个表格广告中，它按行解包，没有任何问题（通过添加维度中的变量）

Measure:= AVERAGEX(
    SUMMARIZE(
        CALCULATETABLE(fact_table;FILTER('Time_Dimension';'Time_Dimension'[Last_month] <> "LAST"));
         Time_Dimension[Month Name];
        "Count";DISTINCTCOUNT(fact_table[ID])
    );
    [Count]
)

但它的速度很慢（我在一张桌子上有3个这样的措施）而且事实表很大（比如300万行大）

我读到的是，SUMMARIZE在聚合方面表现非常糟糕，应该用SUMMARIZECOLUMNS代替。我写了这个公式

Measure_v2:= AVERAGEX(
    SUMMARIZECOLUMNS(
        Time_Dimension[Month Name];
        FILTER(Time_Dimension;
            Time_Dimension[Month Name]<>"LAST"
        );
        "Count";DISTINCTCOUNT(fact_table[ID])
    )
    [Count]
)

当我将度量可视化时它起作用，但是当我尝试将它放在上下文中时（如上表），它给出了错误＆＃34;不能使用SUMMARIZECOLUMN和ADDMISSINGITEMS（）在这种情况下＆＃34;如何从原始的SUMMARIZE功能中进行可持续的优化？

Answer 1

在优化SUMMARIZE之前，我会重新访问整体方法。如果您的目标是计算每年每月的平均事实数，则可以采用更简单（更快）的方式。

[ID Count]:=CALCULATE(COUNT('fact_table'[ID]),'Time_Dimension'[Last_month] <> "LAST") 

[Average ID Count]:=AVERAGEX( VALUES('Time_Dimension'[Year_Month]), [ID Count`])

假设：

您的时间维度中包含年月属性;
您的事实表中的ID是唯一的（因此，简单的计数是足够）

如果此解决方案无法解决您的问题，请发布您的数据模型 - 在不知道数据结构的情况下很难进行优化。

在旁注中，我会从事实表中删除ID字段。它没有为模型增加任何价值，并消耗大量内存。只需计算行数即可实现您的目标：

[Fact Count]:=CALCULATE(COUNTROWS('fact_table'),'Time_Dimension'[Last_month] <> "LAST")

在DAX中优化总结

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