EVALUATEANDLOG

適用於:導出數據行計算數據表Measure視覺計算

傳回 first 自變數的 value,and 記錄在 DAX 評估 Log 分析工具事件中。 只有 BI Desktop Power,此函式才能完全運作。 它可作為其他環境中的簡單傳遞函式。

語法

EVALUATEANDLOG(<Value>, [Label], [MaxRows])

參數

術語 定義
Value 要 and 記錄 or 數據表表達式的任何純量表達式。
Label (選擇性)json 文字中包含的常數位符串 andDAX Evaluation Log 事件的 Label 數據行,可用來輕鬆地識別函式呼叫的實例。
MaxRows (選擇性)當 first 自變數是數據表運算式時,DAX Evaluation Log 事件 json 文字中的數據列數目上限。 預設值為 10。

傳回 value

first 自變數的 value。

記錄在 DAX 評估 Log 分析工具事件的 JSON 結構包括:

  • expression 是 first 自變數的文字版本。
  • 在表達式中指定時,label 是 Label 參數。
  • inputs 是評估內容中會影響 first 自變數 values 的數據行清單。
  • 當 first 自變數是數據表運算式時,outputs 是單一數據行 [Value] 列表,andfirst 輸出數據行清單。
  • 當 first 自變數為純量表達式時,data 是輸入 valuesand 輸出 values 清單,and 當 first 自變數為數據表表達式時,輸入 valuesand 對應的輸出數據列清單。
  • 當 first 自變數是數據表運算式時,rowCount 是數據列數目。 Even 雖然 json 輸出中的數據列數目是由 MaxRows 參數截斷,但 rowCount 是沒有截斷的實際數據列數目。

言論

  • 您可以使用 SQL Server Profiler 擷取追蹤事件,and 開放原始碼 DAX 偵錯輸出 工具。

  • 此函式幾乎可以與 DAX 表達式中的任何子運算式搭配使用,and 整個表達式仍然有效。

  • 在單一查詢中多次評估 first 自變數時,函式會產生單一 DAX 評估 Log 事件,contains 輸入 valuesand 對應的輸出 values。

  • 指定 label 參數時,會在 json 輸出 andDAX Evaluation Log 事件的 Label 數據行中傳回其 value。

  • If first 自變數是數據表運算式,DAX Evaluation Log 事件中只會顯示頂端 MaxRows 數據列。

  • 在某些情況下,此函式會因為優化而 not 執行。

  • If DAX 評估 Log 事件大於一百萬個字元,則會截斷以保留正確的 json 結構。

範例 1

下列 DAX 查詢:

evaluate
SUMMARIZE(
    EVALUATEANDLOG(FILTER(Sales, [ProductKey] = 528)),
    Sales[SalesTerritoryKey],
    "sum",
    sum(Sales[Sales Amount])
)

傳回下列 DAX Evaluation Log 事件:

{
    "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]
            ]
        }
    ]
}

範例 2

下列 DAX 具有純量自變數的查詢 and 不同的屬性:

evaluate
SELECTCOLUMNS(
    TOPN(5, Customer),
    [Customer],
    "Customer",
    EVALUATEANDLOG([Customer] & ", " & [Country-Region], "customerLog")
)

傳回下列 DAX Evaluation Log 事件:

{
    "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"
        }
    ]
}

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