使用变量改进性能和故障排除
可以在 DAX 公式中使用变量来帮助编写更简单且更高效的计算。 在 Power BI Desktop 中开始进行处理的开发人员未充分使用变量，但它们十分有效，在创建度量值时应默认使用它们。
某些表达式涉及使用许多嵌套函数以及重复使用表达式逻辑。 这些表达式需要较长时间进行处理，难以读取，因而难以进行故障排除。 如果使用变量，则可以节省查询处理时间。 此更改是朝着优化语义模型性能的正确方向迈出的一步。
在语义模型中使用变量具有以下优势：
提高了性能 - 变量可以使度量值更高效，因为它们无需 Power BI 多次计算同一表达式。 只需花费大约一半的原始处理时间便可在查询中实现相同结果。
改进了可读性 - 变量具有简短的自描述名称，用于代替不明确的多字表达式。 使用变量时，可能会发现更易于阅读和理解公式。
简化了调试 - 可以使用变量调试公式和测试表达式，这在故障排除过程中可能非常有用。
降低了复杂性 - 变量不需要使用较早或最早的 DAX 函数，这些函数难以理解。 在引入变量之前需要使用这些函数，它们采用引入新筛选上下文的复杂表达式进行编写。 现在可以使用变量而不是这些函数，便可以编写更少的复杂公式。
使用变量提高性能
为了说明如何使用变量来使度量值更高效，下表以两种不同的方式显示度量值定义。 请注意，公式会重复用于计算“上一年同一时间段”的表达式，但采用两种不同的方式：第一个实例使用普通 DAX 计算方法，而第二个实例在计算中使用变量。
该表的第二行显示改进后的度量值定义。 此定义使用 VAR 关键字引入名为 SalesPriorYear 的变量，并使用一个表达式将“上一年同一时间段”结果分配给新变量。 随后在 DIVIDE 表达式中使用该变量两次。
不使用变量
Sales YoY Growth =
DIVIDE (
( [Sales] - CALCULATE ( [Sales], PARALLELPERIOD ( 'Date'[Date], -12, MONTH ) ) ),
CALCULATE ( [Sales], PARALLELPERIOD ( 'Date'[Date], -12, MONTH ) )
)
使用变量
Sales YoY Growth =
VAR SalesPriorYear =
CALCULATE ( [Sales], PARALLELPERIOD ( 'Date'[Date], -12, MONTH ) )
VAR SalesVariance =
DIVIDE ( ( [Sales] - SalesPriorYear ), SalesPriorYear )
RETURN
SalesVariance
在表的第一个度量值定义中，公式是低效的，因为它要求 Power BI 计算相同表达式两次。 第二个定义更高效，因为由于使用变量，Power BI 只需计算 PARALLELPERIOD 表达式一次。
如果语义模型包含具有多个度量值的多个查询，则使用变量可以将整体查询处理时间缩短一半，并提高语义模型的整体性能。 此外，此解决方案十分简单；想象一下在公式变得更加复杂时（例如，在处理百分比和总计时）所实现的节省效果。
使用变量改进可读性
除了提高性能之外，你可能会注意到变量的使用如何使代码更易于阅读。
使用变量时，最佳做法是对变量使用描述性名称。 在上面的示例中，变量名为 SalesPriorYear，这清楚地声明了变量所计算的内容。 请考虑使用名为 X、temp 或 variable1 的变量的结果；变量的用途完全不明确。
使用清晰、简洁、有意义的名称将有助于使你更轻松地理解尝试计算的内容，而其他开发人员在将来可以更简单地维护报表。
使用变量对多个步骤进行故障排除
可以使用变量帮助调试公式并确定问题所在。 变量通过单独计算每个变量并在 RETURN 表达式之后重新调用它们，来帮助简化对 DAX 计算进行故障排除的任务。
在下面的示例中，你会测试分配给变量的表达式。 为了调试，要暂时重写 RETURN 表达式以写入变量。 度量值定义只返回 SalesPriorYear 变量，因为它在 RETURN 表达式之后。
Sales YoY Growth % =
VAR SalesPriorYear = CALCULATE([Sales], PARALLELPERIOD('Date'[Date], -12, MONTH))
VAR SalesPriorYear% = DIVIDE(([Sales] - SalesPriorYear), SalesPriorYear)
RETURN SalesPriorYear%
RETURN 表达式仅显示 SalesPriorYear% 值。 此方法使你可以在完成调试之后还原表达式。 它还使计算更易于理解，因为这降低了 DAX 代码的复杂性。