PowerBI DAX használat: GROUPBY() vs. ADDCOLUMNS() + SUMMARIZE()

 PowerBI DAX használat: GROUPBY() vs. ADDCOLUMNS() + SUMMARIZE()

🧠 Alapok röviden

A DAX-ban több módon is lehet aggregált táblákat létrehozni.
A három leggyakrabban használt függvény:

• SUMMARIZE()

• ADDCOLUMNS()

• GROUPBY()

Mindhárom táblát ad vissza, és nem számszerű értéket, tehát jellemzően táblakifejezésekben használjuk őket, pl. CALCULATETABLE() vagy SUMX() belsejében.

---

⚙️ SUMMARIZE()

A SUMMARIZE() függvény a “klasszikus” csoportosító függvény.
Olyan, mint az SQL GROUP BY, de rugalmasabb — létrehozhat több oszlopot is, és csoportosítás után aggregálhat.

Szintaxis:

SUMMARIZE(
    Table,
    Column1, 
    Column2,
    "NewColumnName", [Measure or Expression]
)

Példa:

SUMMARIZE(
    Sales,
    Sales[Product],
    Sales[Year],
    "TotalSales", SUM(Sales[Amount])
)

➡️ Csoportosítja a táblát termék + év szerint, és kiszámolja az összesített eladásokat.

---

⚙️ ADDCOLUMNS() + SUMMARIZE()

ADDCOLUMNS()-t gyakran kombináljuk SUMMARIZE()-zal, ha összetett vagy kontextusfüggő számításokat szeretnénk a csoportosított táblához hozzáadni.

Példa:

ADDCOLUMNS(
    SUMMARIZE(Sales, Sales[Product], Sales[Year]),
    "TotalSales", CALCULATE(SUM(Sales[Amount]))
)

➡️ Ez ugyanazt az eredményt adja, mint a fenti SUMMARIZE() példában — de:

• tiszta logikai szétválasztás: először csoportosít (SUMMARIZE),

• majd hozzáad számított oszlopot (ADDCOLUMNS).

💡 Mikor hasznos?

Ha az aggregálás összetettebb számításokat igényel, vagy kontextusváltás szükséges (CALCULATE(), szűrőfeltételek stb.).

---

⚙️ GROUPBY()

A GROUPBY() egy újabb generációs DAX függvény, amely a “strict” aggregálást szolgálja,
és a célja: nagy adathalmazokon hatékonyabb aggregáció előre definiált táblakörnyezetben.

Szintaxis:

GROUPBY(
    Table,
    GroupBy_ColumnName,
    [GroupBy_ColumnName2, ...],
    [Name, <expression>],
    ...
)

De a legfontosabb:
➡️ GROUPBY() nem értelmezi a DAX kontextust (pl. CALCULATE-filtereket) automatikusan!

Ha számított oszlopot adunk meg, az csak az aktuális csoporton belül dolgozik, nem az egész modellre kiterjesztve.

Példa:

GROUPBY(
    Sales,
    Sales[Product],
    "TotalSales", SUMX(CURRENTGROUP(), Sales[Amount])
)

CURRENTGROUP() az aktuális csoport mini-táblája — ez kötelező, mert a GROUPBY() nem látja a teljes táblát, csak a csoport saját sorait.

---

🔍 Különbségek mélyebben

Szempont	SUMMARIZE()	ADDCOLUMNS() + SUMMARIZE()	GROUPBY()
Funkció	Klasszikus csoportosítás	Csoportosítás + kiegészítő számítások	Szigorú, alacsony szintű aggregáció
Kifejezés kontextus	Érti a szűrő- és sor-kontextust	Igen (ADDCOLUMNS miatt)	Nem automatikus – CURRENTGROUP() kell
Teljesítmény	Jó, de komplex méréseknél lassabb lehet	Közepes – minden CALCULATE() extra lekérdezés	Gyors nagy adatnál, ha jól van megírva
Rugalmasság	Nagy	Legnagyobb	Korlátozott, de precíz
Ajánlott használat	Egyszerű csoportosítás + összegzés	Ha extra számított mezőket akarsz	Nagy táblákhoz, előaggregálásra
Tipikus használat	Jelentés aggregáció	Összetett számítások (KPI, ratio)	Optimalizált ETL / DAX staging tábla

---

🧩 Gyakorlati példa – különbség a kimenetben

1️⃣ SUMMARIZE:

SUMMARIZE(Sales, Sales[Product], "TotalSales", SUM(Sales[Amount]))

✅ Egyszerű, jól olvasható
⚠️ Ha több aggregált mezőt adsz hozzá, “auto-execute” DAX context miatt redundáns lekérdezések jöhetnek.

---

2️⃣ ADDCOLUMNS + SUMMARIZE:

ADDCOLUMNS(
    SUMMARIZE(Sales, Sales[Product]),
    "AvgSales", CALCULATE(AVERAGE(Sales[Amount])),
    "TotalSales", CALCULATE(SUM(Sales[Amount]))
)

✅ Rugalmas: többféle számítás kontextus szerint
⚠️ Lassabb, mert minden CALCULATE() külön értékelést végez.

---

3️⃣ GROUPBY:

GROUPBY(
    Sales,
    Sales[Product],
    "TotalSales", SUMX(CURRENTGROUP(), Sales[Amount])
)

✅ Nagy táblán gyorsabb, mert nem terjeszti ki a filter kontextust
⚠️ Csak egyszerű aggregációkhoz jó — CALCULATE() nem működik benne!

---

🧠 Melyiket mikor használd?

Szenárió	Javasolt függvény
Jelentéshez gyors, egyszerű összegzés	SUMMARIZE()
Többféle KPI, kontextusváltás szükséges	ADDCOLUMNS() + SUMMARIZE()
Előaggregált tábla (staging), nagy adat	GROUPBY()

---

⚡ Összefoglalás

• 🔹 SUMMARIZE() → általános és olvasható, a legtöbb esethez elég

• 🔹 ADDCOLUMNS() + SUMMARIZE() → kontextusérzékeny, de lassabb

• 🔹 GROUPBY() → gyors, de szigorúan kontrollált (nem támogat minden DAX-funkciót)

👉 Pro tipp: ha CALCULATE()-ot vagy szűrőváltást kell használnod, NE GROUPBY()-t válassz, hanem ADDCOLUMNS()-t.
Ha viszont hatalmas tábla-előfeldolgozást csinálsz (pl. aggregált staging tábla Power BI modellben), akkor GROUPBY() lesz a hatékonyabb megoldás.