PowerBI之DAX神功：第1卷第9回 基礎(chǔ)表函數(shù)之VALUES與DISTINCT函數(shù)和空行
? ? ? ? 上節(jié)課的ALL函數(shù)在今后的課程上還會(huì)經(jīng)常拿出來(lái)講，大家需要慢慢吸收。本節(jié)課的知識(shí)，只要你遵循數(shù)據(jù)庫(kù)原理，表格都是1對(duì)多關(guān)系，1端主鍵不為空不重復(fù)，且1端主鍵元素?cái)?shù)大于等于多端外鍵的元素去重后的個(gè)數(shù)（數(shù)據(jù)庫(kù)：實(shí)時(shí)參照完整性），可以當(dāng)本節(jié)課就是在浪費(fèi)時(shí)間。只是《The Definitive Guide to DAX》舉了例子，國(guó)內(nèi)就有人依此抬扛，并且組建了DAX原理大軍。
如圖1-9-1，1端表姓名有3個(gè)人，多端表姓名有4個(gè)人，這是1對(duì)多，但它是典型的實(shí)時(shí)參照不匹配。接下來(lái)我們主要是在這種情況下舉例：
VALUES與DISTINCT函數(shù)都是表函數(shù)，返回的都是一張表
參數(shù)有兩種情況：
VALUES(列)? 、 VALUES(表)
DISINCT(列)? 、DISTINCT(表)
我們先來(lái)看參數(shù)是列的情況：
DISTINCT(列)：對(duì)某列去重，返回一張單列的表，他不會(huì)考慮表之間的關(guān)系問(wèn)題。
我們分別對(duì)多端表和一端表，使用【新建表】：
表1 = DISTINCT('開(kāi)房記錄表'[姓名])
表2 = DISTINCT('某女男朋友'[姓名])
VALUES(列)：對(duì)某列去重，返回一張單列的表，他會(huì)判斷是否關(guān)系正常，如果實(shí)時(shí)參照不匹配會(huì)返回空行。
會(huì)有兩種情況：
1.如果這兩張表沒(méi)有關(guān)系，效果等同于DISTINCT(列)
表3 = Values('開(kāi)房記錄表'[姓名])
表4 = Values('開(kāi)房記錄表'[姓名])
2.如果這兩張表是正常的一對(duì)多關(guān)系，這時(shí)又會(huì)有兩種情況
情況1：一端姓名3個(gè)人，多端姓名3個(gè)人，一端主鍵人數(shù)大于等于多端姓名人數(shù)。效果等同于DISTINCT(列)
表5 = Values('開(kāi)房記錄表'[姓名])
表6 = Values('開(kāi)房記錄表'[姓名])
【重點(diǎn)】情況2：一端主鍵小于多端外鍵數(shù)量，例如1端只有3個(gè)人，而多端有4個(gè)人。
? ? ? ?某女男朋友分別是張三，李四，王五，但是她突然與一個(gè)不認(rèn)識(shí)的人叫吳刷的開(kāi)房了，這種情況，他們的關(guān)系有問(wèn)題，是否違法，需由有關(guān)部門(mén)調(diào)查。我們討論的不是法律問(wèn)題，而是遇到這種問(wèn)題時(shí)，誰(shuí)來(lái)發(fā)出預(yù)警？答：Values
表7 = Values('開(kāi)房記錄表'[姓名])
表8 = Values('某女男朋友'[姓名])
? ? ? ? 其實(shí)，繞了這么一大圈就是表8出問(wèn)題了。這里多了一個(gè)空，而這個(gè)空，就是告訴你，有一個(gè)或多個(gè)跟她開(kāi)過(guò)房的人其實(shí)她們并不認(rèn)識(shí)。請(qǐng)有關(guān)部門(mén)調(diào)查。
? ? ? ? 當(dāng)你的表出現(xiàn)這種情況時(shí)，就是告訴你，你的1對(duì)多關(guān)系中，出現(xiàn)了實(shí)時(shí)參照不匹配的情況，請(qǐng)檢查表格。
? ? ? ? 假設(shè)，你開(kāi)一個(gè)小賣(mài)部，你只賣(mài)食品，你的商品表中也只登記了這相關(guān)食品，但是你在銷(xiāo)售記錄中發(fā)現(xiàn)了「骨灰盒」、「壽衣」之類(lèi)的銷(xiāo)售時(shí)，趕快抽自己一個(gè)大嘴巴，上班要遲到了。
? ? ? ? 再舉個(gè)例子，華為專(zhuān)賣(mài)店，只賣(mài)華為產(chǎn)品，你拿著一臺(tái)新買(mǎi)的小米手機(jī)，讓他們用POS掃一下，看看它多少錢(qián)？掃描結(jié)果是沒(méi)有此商品，因?yàn)槿思乙欢吮碇袥](méi)有小米手機(jī)的信息。
? ? ? ? 我在2020年6月《PowerBI基礎(chǔ)篇重制版》里面跟大家說(shuō)，建議使用SQL拿到一張干凈的表，你就可以避開(kāi)99%的原理。如果不是多表連線，這兩個(gè)函數(shù)在參數(shù)是列的時(shí)候就沒(méi)有區(qū)別。
接下來(lái)，我們看一下他的應(yīng)用：
大家都知道聚合函數(shù)CountRows參數(shù)是一張表，之前我們可以用Filter篩選表或ALL全選表，通過(guò)縮小或擴(kuò)大表的范圍后放到CountRows(表)里面計(jì)算行數(shù)。
如果我們只想計(jì)算某個(gè)表中的某個(gè)列它去重之后的行數(shù)。這個(gè)時(shí)候我們就用到了Values或DISTINCT。我們以實(shí)時(shí)參照不匹配舉例：
新建度量值，并放到矩陣中：
D行數(shù) = countrows(DISTINCT('某女男朋友'[姓名]) )
V行數(shù) = countrows(VALUES('某女男朋友'[姓名]) )
? ? ? ? 如上圖，當(dāng)矩陣行標(biāo)題是多端表中的姓名時(shí)，多端不能篩選一端，所有度量值沒(méi)有篩選功能，但是由于Values檢測(cè)到實(shí)時(shí)參照不匹配的情況，多了一個(gè)空行，它的總行數(shù)就是4，而DISTINCT的總行數(shù)就是3。
? ? ? ? 如上圖，當(dāng)矩陣行標(biāo)題是一端表中的姓名時(shí)，可以篩選了，Values檢測(cè)到實(shí)時(shí)參照不匹配的情況，多了一個(gè)空行，它的總行數(shù)就是4，篩選后每個(gè)人都是1，而DISTINCT的總行數(shù)就是3。
? ? ? ? 當(dāng)出現(xiàn)實(shí)時(shí)參照不匹配的時(shí)候，如果我們需要不顯示這個(gè)空行，就會(huì)用到DISTINCT(列)。
? ? ? ? 開(kāi)始時(shí)就告訴大家，ALL函數(shù)以后要講的地方多了去了，這節(jié)課我們就再講講，其它ALL(列)與Values(列)只是功能不同，前者是全選，后者是去重。但是，它們有一個(gè)共同點(diǎn)：都會(huì)考慮是否出現(xiàn)了實(shí)時(shí)參照不匹配情況，如果出現(xiàn)了，就會(huì)在你all(一端表[列名])時(shí)，出現(xiàn)空行。
我們可以使用《火力全開(kāi)》筆記第8課講的ALLNOBLANKROW函數(shù)處理空行問(wèn)題。
ALL(列)? 與??ALLNOBLANKROW(列)
Values(列) 與?DISTINCT(列)
左邊函數(shù)會(huì)檢測(cè)空行，右邊函數(shù)會(huì)忽略檢測(cè)。
我們寫(xiě)兩個(gè)度量值：
all行數(shù) = countrows(all('某女男朋友'[姓名]) )
ALLNOBLANKROW行數(shù) = countrows(ALLNOBLANKROW('某女男朋友'[姓名]) )
? ? ? ? 如上圖所示，我們使用卡片圖展示兩個(gè)度量值的結(jié)果，all行數(shù) =4，因?yàn)樗鼨z測(cè)到了實(shí)時(shí)參照不匹配，產(chǎn)生了一個(gè)空行。而ALLNOBLANKROW行數(shù)忽略了檢測(cè)，返回的就是3。
? ? ? ? 這里給大家講一個(gè)故事：2020年10月7日我20歲生日當(dāng)天晚上，DAX原理之父某楓講師1分鐘內(nèi)在我的powerbI所有視頻下留言，稱(chēng)我不講原理是坑人誤導(dǎo)人。后來(lái)我看了一下他講的內(nèi)容，完全是看完《The Definitive Guide to DAX》著魔了，書(shū)中確實(shí)是這樣講的，但是在實(shí)際工作中，一對(duì)多關(guān)系，是要尊尋實(shí)際參照完整性的，沒(méi)有意義的事情我何必在新手小白的課程中反復(fù)強(qiáng)調(diào)呢？數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)知識(shí)很重要，不懂?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)，必會(huì)走火入魔。
并不是所有事都可以拿來(lái)抬扛，我曾經(jīng)在知乎上給部分講師講過(guò)一個(gè)道理：
? ? ? ? 假設(shè)有一個(gè)叫吳刷的人，正在被警方圍剿，這時(shí)他突然原地起飛，飛出地球之外。注意細(xì)節(jié)，他是原地起飛。高度不影響經(jīng)緯度。那么他這種行為，在沒(méi)有改變經(jīng)緯度的情況算不算逃跑呢？如果是羅老師講法，我們可以研究探討。如果今天要執(zhí)行抓捕行動(dòng)，你問(wèn)領(lǐng)導(dǎo)遇到這種情況，我可不可以采取必要措施，領(lǐng)導(dǎo)可能會(huì)說(shuō)你科幻電影看多了。
剛才我們說(shuō)了參數(shù)為列的情況，現(xiàn)在我們說(shuō)說(shuō)參數(shù)為表的情況：
DISTINCT(表)? ：只有每個(gè)列都重復(fù)，才會(huì)去重。
DISTINCT表 = countrows(DISTINCT('開(kāi)房記錄表'))
《The Definitive Guide to DAX》上面的解釋翻譯成中文：對(duì)表去重但是不考慮空行。
? ? ? ? 剛才你們是否發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問(wèn)題，Values(1端表[列]) 才會(huì)有空行的問(wèn)題，Values(多端表[列])沒(méi)有空行問(wèn)題，因?yàn)闄z測(cè)實(shí)時(shí)參照不匹配的問(wèn)題，是從一端檢測(cè)多端的。
? ? ? ? 我們只會(huì)將DISTINCT函數(shù)用到多端表上，一端特點(diǎn)是什么？答：主鍵不為空不重復(fù)。那么你用DISTINCT(1端表)和直接用這張1端表有什么區(qū)別呢？根本就沒(méi)有重復(fù)，談何去重？既然我們不應(yīng)用到一端，又談何檢測(cè)實(shí)時(shí)參照不匹配呢？
總結(jié)：
DISTINCT(表)? ：只有每個(gè)列都重復(fù)，才會(huì)去重。
? ? ? ? 這就是喜歡英語(yǔ)和喜歡數(shù)學(xué)的區(qū)別，擁有邏輯思維的人，不會(huì)全信任何書(shū)籍，要自己測(cè)試，依據(jù)事實(shí)說(shuō)話。
Values(表)?:復(fù)制一張表，但是當(dāng)參數(shù)是一端表時(shí)，會(huì)考慮實(shí)時(shí)參照不匹配。反之，參數(shù)是多端時(shí)就不會(huì)考慮了。
VALUES表 = Countrows(VALUES('某女男朋友'))
你看出現(xiàn)空行了吧？同理，ALL(表)也會(huì)遇到同樣問(wèn)題，我們會(huì)使用ALLNOBLANKROW(表)處理,詳見(jiàn)《火力全開(kāi)》筆記第8課
忠告：別研究這些沒(méi)用的東西，你只要正確建立表和表關(guān)系，一對(duì)多關(guān)系，主鍵不為空不重復(fù)，一端主鍵永遠(yuǎn)不小于多端外鍵。滿(mǎn)足了這個(gè)條件后，原理就變簡(jiǎn)單了，就可以用以下語(yǔ)言代替：
Values和Distinct當(dāng)參數(shù)為列時(shí)，都是返回去重后的單列表。
（指定多列去重我們以后再講，這兩個(gè)函數(shù)只支持一個(gè)參數(shù)，不支持指定多列去重）
