事实表：每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样 维度：说明数据，维度是指可指定不同值的对象的描述性属性或特征。...度量：事实表和维度交叉汇聚的点，度量和维度构成OLAP的主要概念，这里面对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。...这符合上面的意思，有标准，一个度量字段肯定是统一单位，例如元、户数。如果一个度量字段，其中的度量值可能是欧元又有可能是美元，那这个度量可没法汇总。在统一计量单位下，对不同维度的描述。...指标与度量的关系：这就得说到指标，我愿意表述为"它是表示某种相对程度的值"。区别于上面的度量概念，那是一种绝对值，尺子量出来的结果，汇总出来的数量等。...而指标至少需要两个度量之间的计算才能得到，例如收入增长率，用本月收入比上上月收入。当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。
设计与实现 在 PowerBI 中，编写 DAX 来实现复杂计算逻辑时，常常会进入的坑包括： 有多种写法，哪种写法更容易理解； 动态性的保持与屏蔽； 度量值的起名。...分别来看度量值的实现： KPI.人数.离职.当期 = COUNTROWS( VALUES( Data[工号] ) ) KPI.人数.所选.全部历史 = CALCULATE( COUNTROWS( VALUES...这是有原因的： 从排序上看，相关的度量值会排列在一起，便于使用； 从语义上看，与 CALCULATE 的语义达成一致，便于识别含义。 其次，注意动态性的保持与屏蔽。...在本例中，当用户选择不同部门或职能时，那么所有的计算应该在该限定下完成，因此，我们必须保持这个动态性。 这就要求我们在使用 ALL 函数时，尽量作用到列，而不是一下将这个表都 ALL 掉。...KPI.人数.所选.全部历史 = CALCULATE( COUNTROWS( VALUES( Data[工号] ) ) , REMOVEFILTERS( 'Date' ) ) 这里希望计算所有员工，因此要清除日期表
解决方案把度量值放入视觉对象筛选器可以筛选维度表字段。把画布中的度量值（建议用事实表计算行数的度量值）放入切片器的视觉对象筛选器中，选择不为空。...如果画布中的数据只涉及一个事实表，只需要写一个计算行数的度量值；如果画布中的数据涉及多个事实表，需要把每个事实表计算行数的度量值相加。...= COUNTROWS('订单') 目标表行数：Countrows_Target = COUNTROWS('目标') 订单表和目标表行数求和：Countrows_S+T = [Countrows_Sales...]+[Countrows_Target] 把Countrows_S+T度量值分别放入日期和客户切片器的视觉对象筛选器中，选择不为空，点击应用筛选器。...使用度量值筛选后，切片器中只显示有数据的条目，筛选其中一个切片器，另一个切片器的条目会随之只显示有数据的条目，如下：拓展如果只涉及一个事实表，计算事实表行数的度量值也可以不写，直接把事实表的字段拖入切片器的视觉对象筛选器中
数据模型 通常，客户表（客户维度）和订单表（交易事实表）以及日期表（日期维度）之间，会构建一个数据模型，大致如下： 请伙伴们记住： 永远使用维度表中的字段作为分组字段；而不要使用交易表中的同样字段。...现在考察单个客户的情况，我们定义一个度量值如下： Customer.活跃.标识 = IF( COUNTROWS( 'Order' ) > 0 , 1 ) 该度量值的原理是，如果客户维度对交易事实表有筛选...这里使用 COUNTROWS 表的方式是一种技巧，且考虑了性能的优化问题。 请注意这里的用词：单个客户的情况。...] ) , CALCULATE( IF( COUNTROWS( 'Order' ) > 0 , 1 ) ) ) 该度量值，不仅仅适用于单行客户，还适用于没有客户的总计行。...] , MAX( 'Calendar'[Date] ) + 1 , 1 , YEAR ) ) ) ) 以上方法，针对单个客户进行判断，方法如下： 满足本期活跃 且同时满足在未来一年活跃 筛选出所有同时符合上述条件的客户
通过度量计算新老客户数 新客户数:=Calculate(DistinctCount('数据表'[客户]),'数据表'[新老客户]="新客户") 老客户数:=Calculate(DistinctCount...('数据表'[客户]),'数据表'[新老客户]="老客户") 注意：这里的老客户数，只能在维度筛选中无重复的情况下才能使用。...例如同一个月既是新客户，又是老客户，这个度量的老客户数就会出现多计算的现象。 所以我们可以使用总客户数-新客户数来表示老客户数。...总客户数:=DistinctCount('数据表'[客户]) 老客户数_减法:=[总客户数]-[新客户数] (三) 交叉表直接通过度量书写 我们知道之前的有分享过共享多端的1端如何进行筛选计算，这我们也可以用这种方式来计算新老客户...Calculate(CountRows('数据表'))>0 &&//当期成交客户 Calculate(Countrows('数据表'),
JOIN sys.partitions B ON A.object_id = B.object_id GROUP BY A.name ORDER BY MAX(B.rows) DESC - -按数据行数的降序进行排序显示...2、显示所有空表 USE text go SELECT A.NAME,MaxRows = MAX(B.rows) FROM sys.tables A INNER JOIN sys.partitions...B ON A.object_id = B.object_id GROUP BY A.name HAVING MAX(B.rows) = 0 3、显示所有非空表 USE text go SELECT
环境：mssql ent 2k8 r2 原理：遍历所有用户表，用sp_spaceused过程分别获取每张表的行数并写入临时表，最后返回临时表 IF OBJECT_ID('tempdb..
希望系统可以动态计算出某段时间内，客户购买重点产品集合内所有商品（可以超过重点集合范畴），这样的客户有多少。 仔细分析过后，会发现该问题的解法并不简单，那下面给出简单解法。...效果 DAX 实现 新建一个度量值： Customer.Count.Product = // 购买过某几类（个）商品的客户数 VAR _product_list = VALUES( 'Product'..."Value" , SUMX( CURRENTGROUP( ) , IF( [Subcategory] IN _product_list , 1 ) ) ) RETURN COUNTROWS...( FILTER( _user_product_set , [Value] >= COUNTROWS( _product_list ) ) ) 完成。...这里用了 3 个重要 DAX 技巧： 1、'Order' 在此通过扩展表特性伸展到 Customer[CustomerID] 和'Product'[Subcategory]。
DAX中包含的计数函数有： COUNT()函数，对列中值的数量进行计数，除了布尔型； COUNTA函数，对列中值的数量进行计数，包含布尔型； COUNTBLANK()函数，返回列中空单元格的计数； COUNTROWS...在Power Pivot中建立一下度量值： 产品数量:=COUNT('产品表'[产品名称]) 已销售产品:=DISTINCTCOUNT('订单表'[产品代码]) 将产品类别设置成数据透视表的行标签，将以上两个度量值拖放到值区域...观察办公用品中的结果可知：办公用品分类一共有8中产品，但实际有销售出去的仅有2中种，其他的产品都未出售过，需要进一步了解原因。 两个度量值使用的列是来自不同的表的，虽然他们都代表了产品名称。...该函数对于列中的同一个值仅计算一次。 二、对行计数 COUNTROWS()函数与其他计数函数不同点之一就是它接受的参数是表。而其他计数函数接受的参数都是列。...在模型中增加以下两个度量值： 销售量:=COUNT('订单表'[产品代码]) 销售量_COUNTROWS:=COUNTROWS('订单表') 将它们放在数据透视表的值区域将得到一样的结果。
database, public,schema1 为你需要修改的库名username 为更改后的所有者用户名\c database;DO $$DECLARE r record; i int;
= getTableFields(table, dataSource) return ddl(table, fields) } /** * 获取数据库全部表..., 表类型 rs = meta.getTables(catalog(), dataSource.databaseName, tableNamePattern(), types()...rs.getString("TABLE_NAME")) } } catch (e: Exception) { logger.error("获取数据库全部表:...finally { close(conn, null, rs) } return result } /** * 获取数据库表所包含的字段...result.add(fieldInfo) } } catch (e: Exception) { logger.error("获取数据库表所包含的字段
统计每个库每个表的大小是数据治理工作的最基本内容，本文将从抽样统计结果及精确统计结果两方面来统计MySQL的每个库每个表的数据量情况。...1、统计预估数据量 mysql数据字典库information_schema里记录了统计的预估数据量（innodb引擎表不准确，MyISAM引擎表准确）及数据大小、索引大小及表碎片的大小等信息。...如上文所述，统计信息里的数据条数及size是根据部分数据抽样统计的值，与实际大小存在差异，且表越大，差异越明显，如果想知道每张表的实际情况，需用后续的方法。...2、统计实际数据量 想要统计每张表的实际大小就得去遍历每个表算出对的记录数，通过查看表空间大小（每个表独立表空间）查看每个表的size。通过以下步骤即可达到精确统计的目的。...，则建议暂停一段时间 以免后面统计的时候无法获得表及内容，如果前面的步骤都在从库，则可以省略该步骤 echo 'start call procedure' # 调用存储过程 统计每个表的记录条数 /usr
思路已经缕好，开始编写代码： FACT_01_销售数量A = SUM ( '销售明细'[销售数量] ) 这是主要筛选器的度量值。...[所在分店], '分店表B'[分店名] ) ) 这是对比筛选的度量值。...A = [FACT_04_销售金额A] - [FACT_05_销售成本A] 销售利润B代码： FACT_06_销售利润B = [FACT_04_销售金额B] - [FACT_05_销售成本B] 至此，所有...[strip] 那么如何将这些KPI指标放在同一个表中进行对比呢？ 构建中间维度表！ 点击界面操作的输入数据，输入如下内容： [1240] 利用SWITCH函数将度量值合而为一。...参考文章：《动态数据》 最终效果如下： [strip] [1240] 小伙伴们❤GET了么？ （BOSS：干得漂亮！）
两者都有不同的应用场景。 不过，今天要实现的目标是这样的，看最后一列，也就是并列排名中也有大小顺序，即去掉了并列排名： 今天将计算列写法和度量值写法都分享给大家，视情况进行选择。...计算列步骤 第一步：添加一列数值完全不同的辅助列，使用earlier或者var都可以： 列 = countrows(filter('data','data'[Item]>earlier('data'[Item...但是，还是那个问题，这样我们需要对模型添加2列额外的内容，会显得模型并不完美。 我们想通过不修改数据模型的前提下，进行不重复的排名。 也就是只使用一个度量值。...关注这一点的原因，也请大家再次参考这篇文章： 多用度量值，少用新建列：一个度量值解决分月均摊 度量值步骤 写度量值使用的办法与计算列可以说是完全一致，只不过所有的内容都是在度量值里进行： 排名 = var...并且在以后遇到数据表无法进行更改或者不想进行数据表的修改时，我们就可以通过写一个度量值的方式来避免。 而这，会让你对DAX的理解更加深刻！ 我是学谦，这里是PowerBI学前班。
但是，Power BI自动过滤所有带有空白值的行。当从具有大量数据的表中查看结果时，这会限制结果集并防止性能下降。 如果更换了空白，则Power BI不会过滤不需要的行，从而对性能产生负面影响。...您可以在任何需要的地方使用变量引用。相同的变量过程适用于您调用相同度量的 所有实例。 变量可以帮助您避免重复功能。 注意：请注意，变量实际上是常量。...但是，SUMMARIZECOLUMNS（）函数是较新的且已优化。改用它。 仅将SUMMARIZE（）用于表的分组元素，而没有任何关联的度量或聚合。...使用COUNTROWS而不是COUNT： 使用COUNT函数对列值进行计数，或者我们可以使用COUNTROWS函数对表行进 行计数。只要计数的列不包含空白，这两个函数将达到相同的结果。...Sales Orders = COUNT(Sales [OrderDate]) Sales Orders = COUNTROWS(Sales) 第二个度量定义更好的三个原因： 参考：DAX-CountRows
以下给出相关度量值计算。...// 计算理论天数的度量值 Days.Normal = // 这里假设全日期工作，则有：COUNTROWS( 'Calendar' ) * COUNTROWS( VALUES( DImStore[门店...ID] ) ) // 计算关店天数的度量值 Days.Closed = // 关店天数，由于该表的每行表示一天关闭，只需要计数即可。...// COUNTROWS( FactData ) // 为了兼容重复记录的问题，可以优化为： COUNTROWS( VALUES( FactData[Date] ) ) // 计算可用天数的度量值...可视化分析 根据这些计算，分别构建三个结构来展示这个结果： 按门店的计算 按区域的计算 可视化显示 可以看出： 所有门店的理论可用日期天数都是 30（对于更复杂场景，另外考虑，这里演示一种框架思维和主干逻辑
在PowerBI中，通过是否活跃这个度量值，按照选择的月份和产品动态地返回客户是否活跃很容易，难点在于这个度量值不能直接放入切片器或坐标轴。...解决方案本质上是把分类度量值返回的结果固化到一个表中，然后：1 把这个表的列放入切片器，再写一个判断度量值，判断分类度量值是否包含切片器的值，将这个判断度量值用于视觉对象的筛选（（相当于给这个表放了一个隐藏列...）），筛选等于“是”，这样视觉对象显示的内容就会与切片器的值一致；2 把这个表的列做坐标轴，写度量值的时候加一个筛选，让分类度量值与坐标轴的值相等，这样度量值就会返回与坐标轴的值一致的结果。...STEP 2 书写与维度表Dim_是否活跃联动的度量值。...是否活跃_切片器联动 = IF([是否活跃] IN VALUES('Dim_是否活跃'[是否活跃]), 1, 0)客户数_是否活跃联动 = CALCULATE(COUNTROWS('客户表'), FILTER
通常情况下使用在“计算列”之中，如果度量值中添加了存储的虚拟表，涉及到跳出上下文时，也可以使用这两个函数。 用途：在计算列中获取当前行上下文的值。...1、用第一行的数据进行解析； 2、FILTER函数将当前的表，复制了一份虚拟表，数据完全一样； 3、筛选虚拟表中数据小于当前行值的数据，此时EARLIER'例子'数据代表当前行值，数值为1； 4、因为当前行值为...1，没有比1还小的数值，因此FILTER函数的结果为空表； 5、COUNTROWS函数统计空表值为0，因此第一行根据数据排名为第1。...4、比3小的数据值在此表中只有1。因此FILTER此时返回下表： [1240] 5、COUNTROWS统计表行数为1，返回值为2。此行排序为第2。 后面的行以此类推，小伙伴们，明白了没？...很多小伙伴在使用这两个函数的时候出错，那么需要核对一下是否是在度量值中使用； 值得一提的是，这两个函数需要扫描数据中的每一行数据，因此运行速度不是那么令人惊喜； 再加上VAR变量的存在，导致这两个函数出场率偏低
),COUNTROWS(p1)+COUNTROWS(p2)-COUNTROWS(share)) return if(share_percent<1,share_percent,BLANK()) 两个平台的会员总和用的是...其实对于DIVIDE的分母我们还可以这样写： COUNTROWS(DISTINCT(UNION(p1,p2))) 甚至通过复杂度量值写出or的条件，我们就不赘述了。...我们可以用度量值的条件格式来实现，设置如果值为空，则背景色为灰色： 显示效果： 到这里基本上就结束了。 此时，用户提出了更高的要求： 重合度最高的标红色 安排！...我们将矩阵变为表，再按照从大到小的顺序排列： （这个表同样也是虚拟表中要构建的表） 这样就能求出重合度最高的值。...但是度量值在每一个格子里只能取一个值，而不知道其他筛选器下的值，也就是它根本不知道自己是不是最大值或最小值。
聚合函数 在度量值公式栏里，无论你输入'还是[，智能提示的都不会是列，而是其他已创建好的度量值，所以度量值是不可以直接引用列的。...比如'咖啡数据表'中的[数量]列, 该表有近3万行，把这3万行的数据放入度量值中是没有任何意义的。度量值输出的是一个计算结果，所以我们只有用聚合函数求计算列的聚合值才有效。 ?...我们仍在咖啡数据表的基础上来完成: 1.求咖啡卖的杯数[销售量]=Sum('咖啡数据'[数量])； 2.求[平均杯数]=Average('咖啡数据'[数量])；注意公式栏里的解释也是非常有用的提示。...3.如果每一行数据视为一位顾客购买的订单，求订单中最大的杯数[最大杯数]=Max('咖啡数据'[数量])； 4.求订单的数量[订单数]=Countrows('咖啡数据')，这里你发现，聚合函数不仅可以引用列还可以引用表...，Countrows即计算表的行数。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
