ssas 表格 - 测量设计
ssas tabular - measure design
关于 ssas 表格中的度量的问题。将事实 table 中的物理度量作为一列然后进行简单的求和度量是否更好？例如
想象一下我有一个名为收入的衡量指标 table，但用户希望将产品 A 收入、产品 B 收入视为 单独的衡量指标 （不是使用带有产品维度的收入度量，是的，结果相同）
还是根据乘积 dim 使用求和和过滤器进行 dax 计算更好。例如产品B收入：= CALCULATE(SUM('fact'[Income]);VALUES('Product Type dim');('Product Type dim'[Product Tye] ="ProductB"))
我已经尝试了两种方法并且都return相同的结果...只是想知道这里的最佳实践是什么。 （事实 table 大约 3 亿行）
最终，度量值越少，您的报告的性能就越好。在这种情况下，我建议只坚持简单的 sum() 措施并将其应用于每个产品。这将是最有效的方法，在过滤和调用值的同时对 3 亿行进行计算肯定会减慢您的速度。
DC07 最终用户如何看待您的模型？他们是在 PowerPivot (excel) 还是 PowerBI 中使用它？我建议在 PowerPivot 的可视化元素 (PowerBI) 中执行这些计算作为显示计算的方法。
关于 ssas 表格中的度量的问题。将事实 table 中的物理度量作为一列然后进行简单的求和度量是否更好？例如
想象一下我有一个名为收入的衡量指标 table，但用户希望将产品 A 收入、产品 B 收入视为 单独的衡量指标 （不是使用带有产品维度的收入度量，是的，结果相同）
还是根据乘积 dim 使用求和和过滤器进行 dax 计算更好。例如产品B收入：= CALCULATE(SUM('fact'[Income]);VALUES('Product Type dim');('Product Type dim'[Product Tye] ="ProductB"))
我已经尝试了两种方法并且都return相同的结果...只是想知道这里的最佳实践是什么。 （事实 table 大约 3 亿行）
最终，度量值越少，您的报告的性能就越好。在这种情况下，我建议只坚持简单的 sum() 措施并将其应用于每个产品。这将是最有效的方法，在过滤和调用值的同时对 3 亿行进行计算肯定会减慢您的速度。
DC07 最终用户如何看待您的模型？他们是在 PowerPivot (excel) 还是 PowerBI 中使用它？我建议在 PowerPivot 的可视化元素 (PowerBI) 中执行这些计算作为显示计算的方法。