A DAX (Data Analysis Expressions) és az MDX (Multidimensional Expressions) két különböző lekérdezőnyelv, amelyek a Microsoft technológiában alkalmazhatók, különösen az Analysis Services szolgáltatásokban. Az összehasonlításukat tudományos szinten értékelve, néhány kulcsfontosságú jellemzőt lehet kiemelni mindkét nyelv esetében, majd egy táblázatban össze lehet foglalni ezeket.
DAX (Data Analysis Expressions):
Felhasználás: DAX elsősorban az Excel Power Pivot, Power BI és az Analysis Services szolgáltatásokban használható, ahol a táblázatos adatmodellezés a fő szempont.
Adatmodell: DAX erősen kapcsolódik a táblázatok és relációs adatmodellhez. A relációs adatmodellezési paradigmát alkalmazza.
Kifejezések: DAX kifejezései hasonlítanak az Excel függvényekre, és lehetőséget adnak az összetett adatmanipulációra, számításokra.
Lehetőségek: DAX támogatja az időszakok, szűrők, összefoglalók, és egyéb analitikai funkciókat a táblázatos adatmodellekhez.
MDX (Multidimensional Expressions):
Felhasználás: MDX elsősorban az Analysis Services szolgáltatásokban, különösen az OLAP (Online Analytical Processing) kockák lekérdezésére és manipulálására használható.
Adatmodell: MDX a multidimenzionális adatmodellezéshez tervezett, ahol a kockák, dimenziók és hierarchiák a fő adatstruktúrák.
Kifejezések: MDX kifejezései specifikusak az OLAP-kockák lekérdezéséhez és manipulálásához. Tartalmaz hierarchiákra, dimenziókra és mezőkre vonatkozó kifejezéseket.
Lehetőségek: MDX erős támogatást nyújt a kockák közötti navigációhoz, szűrésekhez, hierarchiák kezeléséhez és aggregált értékek lekérdezéséhez.
További összehasonlítás
Teljesítmény: DAX általában a táblázatos modellek esetében könnyebben skálázható és gyorsabb eredményeket érhet el, különösen nagy adatmennyiségek esetén. MDX esetében a multidimenzionális modellből adódóan némi komplexitást hozhat a lekérdezések feldolgozásába.
Fejlesztői közösség: DAX egyre népszerűbb a táblázatos analitika területén, és ennek megfelelően egy aktív és növekvő fejlesztői közösséggel rendelkezik. MDX-nek hagyományosan erős támogatása volt az OLAP környezetben, de némi visszaesés észlelhető a modern adatmodellezési környezetekben.
Tanulási görbe: DAX könnyebben tanulható azoknak, akik már ismerik az Excel függvényeket vagy más táblázatos adatmodellezési eszközöket. MDX egy specifikusabb nyelv, ami kifejezetten az OLAP kockákkal való munkára készült, és kevésbé intuitív azoknak, akik nem jártasak a multidimenzionális modellezésben.
Kiterjeszthetőség: DAX kiterjeszthető Power Query (M nyelv) segítségével, és az erősen kapcsolódik a modern adatmodellezési eszközökhöz. MDX hagyományosan kevésbé kiterjeszthető, és a fejlesztés során kevesebb modern eszköz áll rendelkezésre hozzá.
DAX vs. MDX táblázatos összehasonlítás:
Jellemző | DAX | MDX
Felhasználás |Excel, Power BI, táblázatos adatmodellek |Analysis Services, OLAP, multidimenzionális adatmodellek
Adatmodell |Relációs adatmodellezés |Multidimenzionális adatmodellezés (OLAP)
Kifejezések |Funkcionális, Excel-szerű kifejezések |OLAP-kockák specifikus kifejezések
Lehetőségek |Időszakok, szűrők, táblázatos analízis |Kockák navigációja, hierarchiák, aggregációk
DAX nyelv: DAX (Data Analysis Expressions)
A DAX egy képletnyelv, amelyet a Power BI adatmodellezésére és elemzésére használnak. Olyan, mint az Excel képletek, de további funkciókkal és szolgáltatásokkal.
A DAX-kifejezések mértékegységek, számított oszlopok és számított táblázatok létrehozására szolgálnak a Power BI-ban.
A DAX néhány fő funkciója:
Funkciók: A DAX több mint 200 beépített funkcióval rendelkezik az adatok elemzéséhez, beleértve az összesítő függvényeket (SUM, AVERAGE, COUNT),
az időintelligencia függvényeket (ÉV, NEGYEDÉV, HÓNAP) és statisztikai függvényeket (VAR, STDEV, MIN, MAX).
Kontextus: A DAX kontextust használ az adatok számításának vagy összesítésének meghatározásához az adatmodell szűrő- és sorkontextusa alapján.
Kapcsolatok: A DAX a táblák közötti kapcsolatokra támaszkodik, hogy számításokat és aggregációkat hajtson végre több tábla között.
Kifejezések: A DAX-kifejezések egy képletsorba vannak írva, és tartalmazhatnak matematikai műveleteket, logikai operátorokat és összehasonlító operátorokat.
M Nyelv:
Az M egy funkcionális programozási nyelv, amelyet az adatok átalakítására és tisztítására használnak a Power BI-ban. Lekérdezések létrehozására szolgál,
amelyek adatokat nyernek ki, alakítanak át és töltenek be különböző adatforrásokból a Power BI-ba.
Az M néhány fő jellemzője:
Lekérdezések: Az M lekérdezések létrehozására szolgál, amelyek adatokat kinyernek különböző adatforrásokból, átalakítják és megtisztítják az adatokat, majd betöltik a Power BI-ba.
Funkciók: Az M beépített függvényekkel rendelkezik az adatok átalakításához, például szűréshez, rendezéshez, összevonáshoz és elforgatáshoz.
Adattípusok: Az M számos adattípust támogat, beleértve a szöveget, számokat, dátumokat és tömböket.
Változók: Az M támogatja azokat a változókat, amelyek értékeket és kifejezéseket tárolhatnak a lekérdezésekhez.
A DAX és az M közötti különbségek:
Cél: A DAX az adatok modellezésére és elemzésére, míg az M az adatok átalakítására és tisztítására szolgál.
Szintaxis: A DAX-kifejezések egy képletsorba, míg az M lekérdezések a Power Query-szerkesztőbe íródnak.
Funkciók: A DAX több mint 200 beépített funkcióval rendelkezik az adatok elemzéséhez, míg az M beépített függvényekkel rendelkezik az adatok átalakításához.
Kontextus: A DAX kontextust használ az adatmodell szűrő- és sorkontextusán alapuló számítások és összesítések végrehajtására, míg az M nem támaszkodik a kontextusra.
Kapcsolatok: A DAX a táblák közötti kapcsolatokra támaszkodik, hogy számításokat és aggregációkat hajtson végre több táblán, míg az M az adatok egyetlen táblán belüli átalakítására és tisztítására szolgál.
A DBA stílusú munkához használja az M-et, ha adatelemző stílusú munkát végez, használja a DAX-ot.
MDX (Multidimensional Expressions)
Az MDX a Power BI-ban segít abban, hogy a Power BI-jelentésünkben szereplő információk egy részét többdimenziós kockákból kinyerjük. Ez a cikk az SSAS és MDX újoncainak szól, de ezek a Power BI-val is működnek.
Az MDX többdimenziós kifejezéseket jelent. Ezt a nyelvet használják az SSAS-ban az adatok lekérdezésére.
Az MDX használható adatok lekérdezésére egy kockából, és az adatok elforgatására, míg a DAX, mivel inkább kifejezési nyelv, mint lekérdezési nyelv, nem használható hasonlóan.
Ezért mielőtt megvizsgálnánk a különbségeket, meg kell értenünk a céljukat. Mindkettő kifejezési nyelv, az MDX és a DAX SSAS Cube lekérdezésére szolgál.
A különbség azonban a részletekben rejlik. Az MDX használható az SSAS többdimenziós modellek lekérdezésére, míg a DAX az SSAS Tabular modellekhez használható.
Ha a Power BI-t használja vizualizációs igényeihez, az csatlakozhat többdimenziós SSAS-modellekhez, még akkor is, ha a Power BI elsősorban táblázatos modelleket használ.
DAX vs MDX – 3 különbség
Az MDX-et ezzel szemben a többdimenziós koncepcióra tervezték, ahol lekérdezést tud futtatni egy kockára, amely mértékeket és méreteket ad ki.
A DAX támogatja a közvetlen lekérdezéseket, míg az MDX ezt nem teszi lehetővé
A DAX nem támogatja a számított tagokat, és nem engedélyezi az elnevezett halmazokat. Az MDX célja, hogy segítse a hatóköröket és a hozzárendeléseket
A DAX könnyen megtanulható, mivel az Expression nyelv az Excel kifejezéseken alapult. Így bárki, aki alaposan ismeri az Excelt, könnyen megtanulhatja a DAX-ot.
Kényelmesebbnek fogja találni, és ismerős területen lesz, miközben összesítő és szűrési fogalmakat használ a DAX-ban, ha SQL-háttérről érkezik. Az MDX-kifejezések viszonylag bonyolultnak tűnhetnek.
A DAX megöli az MDX-et?
Ami azt illeti, nem. A DAX-ot a jövőnek nevezhetjük, de az MDX a legkevésbé sem fog eltűnni a legkevésbé sem.
Mindkettőnek megvannak a saját használati esetei, ahol az egyik használható. Képzelje el a DAX-ot az Excel-képletek kiterjesztéseként, amelyek használhatók a PowerPivot-adatkészletek összehasonlítására.
A DAX számos MDX-funkciót is támogat, mint például a TotalYTD, a ParallelPeriod, hogy csak néhányat említsünk.
Mikor mit kell használni?
Adatbázisban tárolt adatok: Általában SQL-t használ az adatok lekérdezésére, majd importálja az eredménykészletet egy Excel-munkalapra,
és végül továbblép az Excel-kifejezések használatára ezen adatokkal szemben annak javítása érdekében.
Cube Data: Az MDX lekérdezés itt a kézenfekvő választás, mivel az Excel pivot segítségével lekérdezheti és importálhatja az eredménykészleteket az Excel munkalapra.
PowerPivot adatok: A PowerPivot segítségével lekérheti az adatokat, betöltheti az Excelbe, végül pedig a DAX segítségével végezhet számításokat.
Megjegyzések
Megjegyzés küldése