Power BI: 分析DAX查询计划

文章背景： 最近在学习DAX权威指南第19章，介绍了DAX查询引擎的组件，解释了如何使用DAX Studio获取与特定DAX表达式相关的查询计划和性能计数器的信息。这些知识是优化任何DAX公式的基础。

1 捕获DAX查询2 DAX查询计划介绍3 收集查询计划

1 捕获DAX查询

收集报表生成的查询是优化DAX查询的第一步。可以通过DAX Studio来捕获和分析DAX查询。

打开要分析的Power BI Desktop文件，使用DAX Studio选择对应的文件名称可以连接这个Power BI模型，如下图所示。

连接成功后，激活Home功能区的Traces选项卡中的All Queries按钮，DAX Studio就可以开始捕获发送到表格模型引擎中的所有查询，如下图所示。

此时，客户端中执行的每个操作都可能产生一个或多个查询。例如，Power BI为页面中的每一个视觉对象生成至少一个DAX查询。下图显示了在大洲切片器中选择欧洲（Europe）时捕获的查询。

你可以很容易地发现第一个查询的持续时间约为3s。剩余的所有查询都非常快，因此不必花精力去关注。DAX Studio可以让你快速发现最慢的查询，然后将注意力集中在这些查询上。

当你双击All Queries列表中的某一列时，该查询将被复制到编辑器窗口中。当你按Home选项卡上高亮显示的Format Query按钮时，查询会使用DAX Formatter提供的Web服务格式化代码。

一旦按照这些步骤识别出慢速查询，就可以在DAX Studio中多次执行该查询。在这个过程中，可以分析它的查询计划和其他相关指标来评估瓶颈，并尝试执行可以提高性能的操作。

2 DAX查询计划介绍

查询计划是一组信息的通用定义，其中包括两种不同类型的查询计划（逻辑查询计划和物理查询计划），以及由物理查询计划使用的存储引擎查询的列表。除非另有说明，否则通用术语查询计划指的是所有关于查询计划的详细信息。

DAX查询引擎由两层组成：公式引擎（FE）和存储引擎（SE）。每个查询结果都是通过执行以下步骤生成的：

1. 构建表达式树；
2. 构建逻辑查询计划；
3. 构建物理查询计划；
4. 执行物理查询计划。

第1步和性能分析无关。第2和第3步涉及公式引擎，而第4步还涉及存储引擎。

3 收集查询计划

DAX查询会生成逻辑查询计划和物理查询计划。这些计划详细描述了查询引擎的操作。

观察下面这个在DAX Studio中执行的简单查询：

EVALUATE
{ SUM (Sales[Quantity])}

结果是一个单行单列（列名为Value）的表，其中填充了销售表所有行在Quantity列的和。

DAX Studio会收集在其内部执行的一个或多个查询所产生的跟踪事件，并显示有关查询和存储引擎的相关信息。

在使用DAX Studio分析查询之前，必须要在Traces选项卡中启用Query Plan和Server Timings选项，如下图所示。

Query Plan窗格显示了查询生成的两个查询计划，如下图所示。

你可以在窗格的上半部分看到物理查询计划，在下半部分看到逻辑查询计划。对于物理查询计划，列表中还提供了一个列，其中包含spool操作迭代的记录数（spool操作是由公式引擎执行的迭代，通常在数据缓存上执行）。

Server Timings窗格显示了与存储引擎查询相关的信息，以及执行时间是如何在公式引擎和存储引擎之间分配的。

在Server Timings窗格的左侧，可以看到各种指标；中间的列表显示了执行的存储引擎查询，在右侧可以看到在中间列表中选择的存储引擎查询对应的代码。

DAX Studio使寻找DAX查询瓶颈的过程变得更加高效。其本身并不优化DAX，但它简化了优化任务。

视频讲解：

参考资料：

[1] DAX权威指南（https://www.powerbigeek.com/definitive-guide-to-dax-cn/）