DAX 和 Power Query（或 M）有什么区别？
What's the difference between DAX and Power Query (or M)?
我使用 Power BI 已经有一段时间了，当我浏览它的帮助主题时，我经常感到困惑。他们经常将函数和公式称为 DAX 函数或 Power Query，但我无法区分这两者。请指导我。
M和DAX是两种完全不同的语言。
M用于Power Query（a.k.a.Get & Transform in Excel 2016）和Power BI Desktop的查询工具。它的函数和语法与 Excel 工作表函数有很大不同。 M 是一种混搭查询语言，用于查询大量数据源。它包含用于转换数据的命令，并且可以 return 将查询和转换的结果转换为 Excel table 或 Excel 或 Power BI 数据模型。
有关 M 的更多信息可以在 here 中找到并使用您最喜欢的搜索引擎。
DAX 代表数据分析表达式。 DAX 是 Power Pivot 和 Power BI Desktop 中使用的公式语言。 DAX 使用函数来处理存储在 table 中的数据。一些 DAX 函数与 Excel 工作表函数相同，但 DAX 有更多的函数来汇总、切片和切块复杂的数据场景。
如果您知道如何使用搜索引擎，有很多 DAX 教程和学习资源。或者开始here.
本质上：首先使用Power Query (M) 查询数据源，清理和加载数据。然后使用 DAX 分析 Power Pivot 中的数据。最后，您可以使用 Power BI 构建数据透视 tables (Excel) 或数据可视化。
- M 是流程的第一步，将数据导入模型。
（在 PowerBI 中）当您 right-click 数据集和 select Edit Query 时，您正在使用 M（也称为 Power Query）。编辑 window 的标题栏中有一个关于此的提示 Power Query Editor。 （但您必须知道 M 和 PowerQuery 本质上 是同一回事）。此外（显然？）当您单击“获取数据”按钮时，这会为您生成 M 代码。
- DAX 用于 PowerBI 桌面的报表面板，主要用于聚合（切片和切块）数据、添加度量等
两种语言之间有很多交叉点（例如，您可以在两者中添加列和合并表）- 关于何时选择哪个语言的一些讨论 here and here
将 Power Query / M 视为将用于在 Power BI 中格式化和存储物理表的 ETL 语言 and/or Excel。然后将 DAX 视为您将在 从源中查询 数据后使用的语言，然后您将使用它来计算总计、执行分析和执行其他功能。
- M（Power Query）：查询时间转换 在提取数据时调整数据
- DAX：内存中转换 在您提取数据后分析数据
另一件值得一提的关于性能优化的事情是，您应该 "prune" 您的数据集（删除行/删除列）尽可能 "upstream" - 数据处理顺序 - 尽可能；这意味着此类操作在 Power Query 中比在 DAX 中更好地完成； MS 的一些进一步建议：https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/power-bi-reports-performance
我使用 Power BI 已经有一段时间了，当我浏览它的帮助主题时，我经常感到困惑。他们经常将函数和公式称为 DAX 函数或 Power Query，但我无法区分这两者。请指导我。
M和DAX是两种完全不同的语言。
M用于Power Query（a.k.a.Get & Transform in Excel 2016）和Power BI Desktop的查询工具。它的函数和语法与 Excel 工作表函数有很大不同。 M 是一种混搭查询语言，用于查询大量数据源。它包含用于转换数据的命令，并且可以 return 将查询和转换的结果转换为 Excel table 或 Excel 或 Power BI 数据模型。
有关 M 的更多信息可以在 here 中找到并使用您最喜欢的搜索引擎。
DAX 代表数据分析表达式。 DAX 是 Power Pivot 和 Power BI Desktop 中使用的公式语言。 DAX 使用函数来处理存储在 table 中的数据。一些 DAX 函数与 Excel 工作表函数相同，但 DAX 有更多的函数来汇总、切片和切块复杂的数据场景。
如果您知道如何使用搜索引擎，有很多 DAX 教程和学习资源。或者开始here.
本质上：首先使用Power Query (M) 查询数据源，清理和加载数据。然后使用 DAX 分析 Power Pivot 中的数据。最后，您可以使用 Power BI 构建数据透视 tables (Excel) 或数据可视化。
- M 是流程的第一步，将数据导入模型。
（在 PowerBI 中）当您 right-click 数据集和 select Edit Query 时，您正在使用 M（也称为 Power Query）。编辑 window 的标题栏中有一个关于此的提示 Power Query Editor。 （但您必须知道 M 和 PowerQuery 本质上 是同一回事）。此外（显然？）当您单击“获取数据”按钮时，这会为您生成 M 代码。
- DAX 用于 PowerBI 桌面的报表面板，主要用于聚合（切片和切块）数据、添加度量等
两种语言之间有很多交叉点（例如，您可以在两者中添加列和合并表）- 关于何时选择哪个语言的一些讨论 here and here
将 Power Query / M 视为将用于在 Power BI 中格式化和存储物理表的 ETL 语言 and/or Excel。然后将 DAX 视为您将在 从源中查询 数据后使用的语言，然后您将使用它来计算总计、执行分析和执行其他功能。
- M（Power Query）：查询时间转换 在提取数据时调整数据
- DAX：内存中转换 在您提取数据后分析数据
另一件值得一提的关于性能优化的事情是，您应该 "prune" 您的数据集（删除行/删除列）尽可能 "upstream" - 数据处理顺序 - 尽可能；这意味着此类操作在 Power Query 中比在 DAX 中更好地完成； MS 的一些进一步建议：https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/power-bi-reports-performance