RELATED
Область применения: вычисление вычисляемого столбца
вычисляемой таблицы
Меры
визуального элемента
Возвращает связанное значение из другой таблицы.
Синтаксис
RELATED(<column>)
Параметры
Термин | Определение |
---|---|
столбец | Столбец, содержащий значения, которые требуется извлечь. |
Возвращаемое значение
Одно значение, связанное с текущей строкой.
Замечания
Функция RELATED требует, чтобы связь существовала между текущей таблицей и таблицей со связанными сведениями. Укажите столбец, содержащий нужные данные, и функция следует существующей связи "многие ко одному", чтобы получить значение из указанного столбца в связанной таблице. Если связь не существует, необходимо создать связь.
При выполнении подстановки функция RELATED проверяет все значения в указанной таблице независимо от примененных фильтров.
Для функции RELATED требуется контекст строки; поэтому его можно использовать только в вычисляемом выражении столбца, где текущий контекст строки является однозначной или вложенной функцией в выражении, использующим функцию сканирования таблиц. Функция сканирования таблиц, например SUMX, получает значение текущего значения строки, а затем сканирует другую таблицу для экземпляров этого значения.
Функцию RELATED нельзя использовать для получения столбца в ограниченной связи.
Пример
В следующем примере создается мера , не США интернет-продажи, чтобы создать отчет о продажах, который исключает продажи в США. Чтобы создать меру, необходимо отфильтровать таблицу InternetSales_USD, чтобы исключить все продажи, принадлежащие США в таблице SalesTerritory. США, как страна, отображается 5 раз в таблице SalesTerritory; один раз для каждого из следующих регионов: северо-запад, северо-восток, центральная, юго-западная и юго-восточная часть.
Первый подход к фильтрации интернет-продаж, чтобы создать меру, может быть добавлено выражение фильтра, как показано ниже:
FILTER('InternetSales_USD'
, 'InternetSales_USD'[SalesTerritoryKey]<>1 && 'InternetSales_USD'[SalesTerritoryKey]<>2 && 'InternetSales_USD'[SalesTerritoryKey]<>3 && 'InternetSales_USD'[SalesTerritoryKey]<>4 && 'InternetSales_USD'[SalesTerritoryKey]<>5)
Однако этот подход является контринтуитивным, склонным к вводу ошибок, и может не работать, если какой-либо из существующих регионов разделен в будущем.
Лучше всего использовать существующие отношения между InternetSales_USD и SalesTerritory и явно утверждать, что страна должна отличаться от США. Для этого создайте выражение фильтра, как показано ниже:
FILTER( 'InternetSales_USD', RELATED('SalesTerritory'[SalesTerritoryCountry])<>"United States")
Это выражение использует функцию RELATED для поиска значения страны в таблице SalesTerritory, начиная со значения ключевого столбца SalesTerritoryKey в таблице InternetSales_USD. Результат подстановки используется функцией фильтра, чтобы определить, фильтруется ли строка InternetSales_USD.
Примечание.
Если пример не работает, может потребоваться создать связь между таблицами.
= SUMX(FILTER( 'InternetSales_USD'
, RELATED('SalesTerritory'[SalesTerritoryCountry])
<>"United States"
)
,'InternetSales_USD'[SalesAmount_USD])
В следующей таблице показаны только итоги для каждого региона, чтобы доказать, что выражение фильтра в измерении, отличном от США интернет-продаж, работает должным образом.
Row Labels | Internet Sales | Non USA Internet Sales |
---|---|---|
Австралия | $499,021,84 | $499,021,84 |
Канада | $1,343,109.10 | $1,343,109.10 |
Франция | $2,490,944,57 | $2,490,944,57 |
Германия | $2775,195,60 | $2775,195,60 |
Соединенное Королевство | $5,057,076,55 | $5,057,076,55 |
Соединенные Штаты | $9,389,479,79 | |
Общий итог | $26,054,827,45 | $16,665,347,67 |
Ниже показано, что можно получить, если вы использовали эту меру в визуальном элементе таблицы отчетов:
Row Labels | Accessories | Bikes | Clothing | Grand Total |
---|---|---|---|---|
2005 | $1,526,481,95 | $1,526,481,95 | ||
2006 | $354,744.04 | $354,744.04 | ||
2007 | $156,480,18 | $5,640,106,05 | $70,142,77 | $5,866,729,00 |
2008 | $228,159,45 | $ 5,386,558.19 | $102,675.04 | $5,717,392,68 |
Общий итог | $384,639,633 | $16,107,890,23 | $ 172,817.81 | $16,665,347,67 |