Számított oszlop vs. számított mező (Measure) a Power BI-ban
A Power BI két fő számítási típust kínál a modellben történő adatelemzéshez: számított oszlopok és számított mezők (Measure-ök). Bár mindkettő a DAX (Data Analysis Expressions) nyelvet használja, alapvető különbségek vannak közöttük.
1. Számított oszlop (Calculated Column)
A számított oszlop egy új oszlop, amelyet egy adott táblában hozunk létre, és soronként számítódik ki. Az oszlop minden sora rendelkezik egy értékkel, amelyet a megadott DAX-kifejezés alapján számítunk ki.
Jellemzői:
- Minden egyes sorhoz egyedi értéket rendel.
- Tárolt értékeket tartalmaz (az értékek a tárolt adatok részei lesznek).
- Az értékek az adatok frissítésével (refresh) újraszámolódnak.
- Hasonló a relációs adatbázisokban található oszlopokhoz.
- A számítások az egyes sorokon belül történnek, nincs aggregáció.
- Több memóriát fogyaszthat, mivel a számítási eredmények tárolásra kerülnek.
Példa számított oszlopra:
Tegyük fel, hogy van egy Sales nevű táblánk, amely tartalmazza a Unit Price és a Quantity oszlopokat. Ha szeretnénk egy új oszlopot, amely kiszámítja az egyes tranzakciók bevételét, a következő DAX kifejezést használhatjuk:
Ebben az esetben minden egyes sor kap egy kiszámított értéket a táblában, amely a két oszlop szorzata.
2. Számított mező (Measure)
A számított mező olyan dinamikusan számított érték, amelyet vizualizációkban használunk, és az aktuális szűrési, szeletelési vagy aggregálási kontextus alapján számítódik ki.
Jellemzői:
- Nem egy tábla konkrét oszlopához tartozik, hanem a teljes modellhez kapcsolódik.
- Nem tárolja az értékeket, hanem dinamikusan számítódik ki.
- A szűrők és szeletelők (slicers) hatására az értéke változhat.
- Kisebb memóriaigényű, mivel nem tárol adatokat, hanem a lekérdezés során számítja ki az értékeket.
- Aggregációkhoz használható (pl. SUM, AVERAGE, MAX, MIN, COUNT).
Példa számított mezőre:
Ha egy Total Revenue mértéket (Measure-t) szeretnénk létrehozni, amely az összes eladást összegzi:
Ez a measure automatikusan kiszámítódik, amikor egy vizualizációhoz hozzáadjuk, és figyelembe veszi az aktuális szűrőfeltételeket is.
3. Példa a különbségre vizualizációval
Tegyük fel, hogy egy oszlopdiagramot szeretnénk létrehozni, amely az Total Revenue értéket mutatja országonként.
- Ha számított oszlopként hozzuk létre a Total Revenue-t, akkor az minden egyes tranzakcióhoz külön számolódik ki, és az országok szerinti összesítéshez egy SUM aggregációt kell használnunk a vizualizációban.
- Ha Measure-ként használjuk, akkor a Power BI automatikusan az adott ország szűrési kontextusa alapján számolja ki az értéket.
4. Összehasonlító táblázat
| Tulajdonság | Számított oszlop (Calculated Column) | Számított mező (Measure) |
|---|---|---|
| Hozzárendelés | Egy adott táblához tartozik | Nem kötött táblához |
| Tárolás | Tárolt értékek (memóriaigényes) | Nem tárolódik, dinamikusan számítódik |
| Számítási mód | Soronként számítódik ki | Vizualizációk kontextusában számolódik |
| Frissítés módja | Adatfrissítéskor újraszámolódik | Lekérdezéskor (runtime) számolódik |
| Felhasználási hely | Táblázatok, relációkhoz szükséges oszlopok | Aggregációkhoz, KPI-khoz, dinamikus számításokhoz |
| Memóriahasználat | Magasabb memóriaigény | Kisebb memóriaigény |
5. Mikor használjuk az egyiket vagy a másikat?
-
Számított oszlopot használjunk, ha:
- Új oszlopra van szükség relációkhoz vagy táblaszűréshez.
- Statikus értékeket akarunk előre kiszámolni és tárolni.
- Egy oszlop minden sorában egyedi értékre van szükség.
-
Measure-t használjunk, ha:
- Dinamikus számításokra van szükség vizualizációkhoz.
- A számításoknak reagálniuk kell a szeletelőkre és szűrőkre.
- Memóriahatékony megoldást keresünk.
Összegzés
A számított oszlopok statikusak és minden sorhoz egyedi értéket rendelnek, míg a számított mezők dinamikusan számítódnak ki az aktuális szűrési kontextus alapján. A választás attól függ, hogy milyen jellegű adatelemzést szeretnénk végezni.
Ha Power BI-ban dolgozol, általában előnyösebb Measure-t használni, mivel ezek memóriahatékonyabbak és dinamikusabb számításokat tesznek lehetővé.
DAX alapok
Alapvető DAX függvények:
SUM, COUNT, AVERAGE, MIN, MAX, RELATED, IF, DISTINCTCOUNT, RANKX
Idősor kezelő függvények:
SAMEPERIODLASTYEAR, TOTALYTD, DATEADD
Szűrő függvények
CALCULATE, FILTER, ALL, ALLEXCEPT
Szöveg függvények
Szülő - gyerek viszony függvények
Adatmodell optimalizálás
Legjobb módszerek és elvek
- Az adatok megértése: Ismerkedjen meg az adatforrásokkal és szerkezettel az adatmodellezés megkezdése előtt.
- Tervezze meg adatmodelljét: Határozza meg céljait, követelményeit és adatkapcsolatait az adatmodell felépítése előtt.
- Legyen egyszerű: Törekedjen az adatmodell egyszerűségére és karbantarthatóságára.
- Elnevezési konvenciók: Használjon világos és következetes elnevezési konvenciókat a táblákhoz,
- oszlopok és mértékek.
- Hierarchiák használata: Hozzon létre hierarchiákat, hogy megkönnyítse a részletezési és feltárási lehetőségeket látványelemek.
- Hibakezelés: Alkalmazzon hibakezelési technikákat, például IFERROR és DIVIDE to számítási hibák elkerülése.
- Dokumentálja munkáját: Karbantartsa a dokumentációt összetett számításokhoz és olyan intézkedéseket, amelyek segítenek a többi felhasználónak megérteni az adatmodellt
Megjegyzések
Megjegyzés küldése