События
Присоединяйтесь к нам в FabCon Vegas
31 мар., 23 - 2 апр., 23
Конечное событие Microsoft Fabric, Power BI, SQL и ai community. 31 марта по 2 апреля 2025 г.
Зарегистрироваться сегодняЭтот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
применимо:вычисляемый столбецвычисляемой таблицеMeasureвизуального вычисления
Возвращает value аргумента firstand регистрирует его в событии профилировщика DAXLog. Эта функция полностью функциональна только в Power BI Desktop. Она выступает в качестве простой сквозной функции в других средах.
EVALUATEANDLOG(<Value>, [Label], [MaxRows])
Срок | Определение |
---|---|
Value |
Любое скалярное выражение or табличное выражение для оценки and зарегистрировано. |
Label |
(Необязательно) Константная строка, включенная как в текст JSON, and столбец Label события Log оценки DAX, которое можно использовать для легкого определения экземпляра вызова функции. |
MaxRows |
(Необязательно) Максимальное количество строк в тексте json события Log оценки DAX, если аргумент first является табличным выражением. Значение по умолчанию — 10. |
value аргумента first.
Структура JSON, зарегистрированная в событии профилировщика Log оценки DAX, включает:
expression
— это текстовая версия аргумента first.label
— это параметр Label, указанный в выражении.inputs
— это список столбцов в контексте оценки, влияющий на values аргумента first.outputs
— это список одного столбца [Value], когда аргумент first является скалярным выражением and список выходных столбцов, когда аргумент first является табличным выражением.data
— это список входных valuesand выходных values, когда аргумент first является скалярным выражением, and список входных valuesand соответствующих выходных строк, когда аргумент first является табличным выражением.rowCount
— это количество строк, когда аргумент first является табличным выражением.
Even хотя количество строк в выходных данных json усечено параметром MaxRows, rowCount — это реальное количество строк без усечения.События трассировки можно записать с помощью SQL Server Profilerand средства DAX отладки выходных данных с открытым исходным кодом.
Эта функция может использоваться почти с любым вложенным выражением в выражении DAX, and все выражение по-прежнему будет допустимым.
Если аргумент first вычисляется несколько раз в одном запросе, функция создает одно событие DAX оценки Log, которое contains входных valuesand соответствующего выходного values.
Если указан параметр метки, его value возвращается в выходных данных JSON and столбце Label события Log оценки DAX.
If аргумент first является табличным выражением, в событии LogLog отображают DAX ся только первые строки MaxRows.
В некоторых случаях эта функция выполняется not из-за оптимизации.
If событие Log оценки DAX превышает миллион символов, оно усечено для сохранения правильной структуры JSON.
Следующий запрос DAX:
evaluate
SUMMARIZE(
EVALUATEANDLOG(FILTER(Sales, [ProductKey] = 528)),
Sales[SalesTerritoryKey],
"sum",
sum(Sales[Sales Amount])
)
Возвращает следующее событие DAX оценки Log:
{
"expression": "FILTER(Sales, [ProductKey] = 528)",
"inputs": [],
"outputs": ["'Sales'[SalesOrderLineKey]", "'Sales'[ResellerKey]", "'Sales'[CustomerKey]", "'Sales'[ProductKey]", "'Sales'[OrderDateKey]", "'Sales'[DueDateKey]", "'Sales'[ShipDateKey]", "'Sales'[SalesTerritoryKey]", "'Sales'[Order Quantity]", "'Sales'[Unit Price]", "'Sales'[Extended Amount]", "'Sales'[Product Standard Cost]", "'Sales'[Total Product Cost]", "'Sales'[Sales Amount]", "'Sales'[Unit Price Discount Pct]"],
"data": [
{
"input": [],
"rowCount": 3095,
"output": [
[52174001, -1, 23785, 528, 20190707, 20190717, 20190714, 1, 1, 4.99, 4.99, 1.8663, 1.8663, 4.99, 0.0],
[52173001, -1, 26278, 528, 20190707, 20190717, 20190714, 1, 1, 4.99, 4.99, 1.8663, 1.8663, 4.99, 0.0],
[52082001, -1, 23831, 528, 20190705, 20190715, 20190712, 1, 1, 4.99, 4.99, 1.8663, 1.8663, 4.99, 0.0],
[52054002, -1, 11207, 528, 20190704, 20190714, 20190711, 1, 1, 4.99, 4.99, 1.8663, 1.8663, 4.99, 0.0],
[52036001, -1, 25337, 528, 20190704, 20190714, 20190711, 1, 1, 4.99, 4.99, 1.8663, 1.8663, 4.99, 0.0],
[51939002, -1, 23670, 528, 20190702, 20190712, 20190709, 1, 1, 4.99, 4.99, 1.8663, 1.8663, 4.99, 0.0],
[51911002, -1, 11746, 528, 20190701, 20190711, 20190708, 1, 1, 4.99, 4.99, 1.8663, 1.8663, 4.99, 0.0],
[51379003, -1, 13745, 528, 20190612, 20190622, 20190619, 1, 1, 4.99, 4.99, 1.8663, 1.8663, 4.99, 0.0],
[51264002, -1, 11282, 528, 20190605, 20190615, 20190612, 1, 1, 4.99, 4.99, 1.8663, 1.8663, 4.99, 0.0],
[51184003, -1, 11263, 528, 20190531, 20190610, 20190607, 1, 1, 4.99, 4.99, 1.8663, 1.8663, 4.99, 0.0]
]
}
]
}
Следующий запрос DAX с скалярным аргументом and различными атрибутами:
evaluate
SELECTCOLUMNS(
TOPN(5, Customer),
[Customer],
"Customer",
EVALUATEANDLOG([Customer] & ", " & [Country-Region], "customerLog")
)
Возвращает следующее событие DAX оценки Log:
{
"expression": "[Customer] & \", \" & [Country-Region]",
"label": "customerLog",
"inputs": ["'Customer'[Customer]", "'Customer'[Country-Region]"],
"data": [
{
"input": ["Russell Xie", "United States"],
"output": "Russell Xie, United States"
},
{
"input": ["Savannah Baker", "United States"],
"output": "Savannah Baker, United States"
},
{
"input": ["Maurice Tang", "United States"],
"output": "Maurice Tang, United States"
},
{
"input": ["Emily Wood", "United States"],
"output": "Emily Wood, United States"
},
{
"input": ["Meghan Hernandez", "United States"],
"output": "Meghan Hernandez, United States"
}
]
}
События
Присоединяйтесь к нам в FabCon Vegas
31 мар., 23 - 2 апр., 23
Конечное событие Microsoft Fabric, Power BI, SQL и ai community. 31 марта по 2 апреля 2025 г.
Зарегистрироваться сегодня