BI技巧丨粒度切换

白茶在很久之前，写过关于笛卡尔积的两个函数。

GENERATE函数与CROSSJOIN函数。

传送门：《笛卡尔积》

那么这两个函数之间具体的区别是什么呢？在实际用途中的区别呢？

本期白茶来解释一下二者之间的核心点：上下文传递问题。

在微软的官方介绍中并未提及两个函数的区别。

但是从语法上看GENERATE参数只能是两个，CROSSJOIN参数可以是多个。

但是实际使用上，二者还有一个核心的关键点，就是GENERATE函数可以传递第一参数的上下文，而CROSSJOIN函数不能传递第一参数上下文。

白茶将通过一组案例数据进行说明：

这是白茶随机模拟的数据，将其导入到PowerBI中，建立日期表以及模型关系如下：

编写如下度量值：

GENRATE =
GENERATE (
    { "当月", "当季", "当年" },
    SUMMARIZE (
        '销售明细',
        '销售明细'[商品名称],
        "INDEX", SWITCH ( [Value], "当月", 1, "当季", 2, "当年", 3 ),
        "数据",
            SWITCH (
                [Value],
                "当月", TOTALMTD ( SUM ( '销售明细'[销售数量] ), 'DATE'[Date] ),
                "当季", TOTALQTD ( SUM ( '销售明细'[销售数量] ), 'DATE'[Date] ),
                "当年", TOTALYTD ( SUM ( '销售明细'[销售数量] ), 'DATE'[Date] )
            )
    )
)

结果如下：

这段代码是什么意思呢？

1.首先是利用输入模式，直接输入了三个时间粒度的标识字段作为第一参数；

2.然后利用SUMMARIZE函数生成一个表，添加了“数据列”和“索引列”；

3.SUMMARIZE函数利用GENERATE函数传递第一参数上下文的功能，根据条件判定进行计算。

这样的话就对“商品名称”这一列进行了不同时间粒度的汇总。

动态效果如下：

根据切片器的选择，可以在表中呈现不同时间粒度汇总的结果。

那么别忘了，还有CROSSJOIN函数呢。

输入如下代码：

CROSSJOIN =
CROSSJOIN (
    { "当月", "当季", "当年" },
    SUMMARIZE (
        '销售明细',
        '销售明细'[商品名称],
        "INDEX", SWITCH ( [Value], "当月", 1, "当季", 2, "当年", 3 ),
        "数据",
            SWITCH (
                [Value],
                "当月", TOTALMTD ( SUM ( '销售明细'[销售数量] ), 'DATE'[Date] ),
                "当季", TOTALQTD ( SUM ( '销售明细'[销售数量] ), 'DATE'[Date] ),
                "当年", TOTALYTD ( SUM ( '销售明细'[销售数量] ), 'DATE'[Date] )
            )
    )
)

与上面的代码对比，二者除了使用函数区别外，没有任何区别。

结果如下：

结果无法得出，白茶第一次遇到这个问题的时候，思考了很久，感觉即在意料之外，也在情理之中。

首先是GENERATE这个函数本身只有两个参数，那么进行上下文传递的时候，可以说已经被划定范围了，这样的话虽然代码计算的速度慢，但是会有结果。

而CROSSJOIN函数可以有多个参数，如果内部允许上下文传递的话，从一参，到二参，到三参等等，会导致迭代的速度变得巨卡无比，甚至无法得出结果。

可以说从性能的角度考虑，微软在设计CROSSJOIN函数的时候，就已经考虑到这个问题了，因此其不具备内部上下文传递的功能。

小伙伴们❤GET了么？

白茶会不定期的分享一些函数卡片

（文件在知识星球[PowerBI丨需求圈]）

这里是白茶，一个PowerBI的初学者。