彻底理解 PowerBI DAX 函数 EARLIER-技术圈

很多业务背景的伙伴进入 DAX 世界后，第一个拦路虎就是 EARLIER。

因为这是我们业务人员平时不用的思维逻辑：迭代。

迭代，是区分文科与理科；业务与 IT 的标志性思维逻辑。

迭代，在传统的编程领域又叫循环，迭代是循环的等价。

本文让您彻底理解 EARLIER 以及迭代，不管你是什么背景。

什么叫迭代

迭代，简单说就是数数；而精确说，就是：对已知集合中元素的遍历。

例如：我们有一个集合：{ 1, ... , 10 }，对这个集合的遍历，就是挨个看一遍。

例如：我们有一个集合：{ 苹果，鸭梨，橘子，香蕉 }，对这个集合的遍历，就是挨个看一遍。

从这个意义上来说，迭代本身是很傻的，光看不做事。

所以，伴随着着迭代，一般都得做点坏事，不然不白迭代了，白看了。

理解 DAX 中的 SUM

在 DAX 中，SUM 的用法如下：

[Sales] := SUM( Order[Amount] )

它完全等价于：

[Sales] := SUMX( Order , Order[Amount] )

其含义为：

对 Order 表进行迭代，并把遍历到的数据行的 [Amount] 列的值提取出来全部加起来。

从逻辑上来讲，SUMX 有两个重要动作：

在遍历的元素的时候提取元素
最后在遍历完成时全部加起来

注意：实际 DAX 引擎的物理执行可能与此不同，但逻辑上可以这么理解。

SUMX 中隐藏的迭代器

SUMX 的执行如下：

SUMX( Order , Order[Amount] ) = 

【 迭代开始{ 】

    row1 , 取出当前行 [Amount]
    row2 , 取出当前行 [Amount]
    row3 , 取出当前行 [Amount]
    row4 ，取出当前行 [Amount]
    ...
【 } 迭代完成 】

【【将所有取出的值相加并返回。】】

其中：

【迭代开始{ ... } 迭代完成】为隐藏的内置迭代器
【【..】】为迭代完后的内置操作

由于这两步逻辑被 SUMX 隐藏了，很多业务背景的伙伴就不得理解：

到底迭代器长成啥样
迭代里面发生了啥
迭代完了发生了啥

以上图示为了更加形象地说明这个过程。

迭代中的行上下文

在 DAX 中，表可以是这样的：

{ 1 , 2 , 3 }

// 或者这么写
{
    1,
    2,
    3
}

这会得到：

由于没有给这个表的列起名字，这一列默认叫 Value，那么来考察：

可以得到：

在迭代中，可以从[Value]列取出值必须要能锁定当前的行，就是行上下文。

也就是说，在迭代中，遍历的每个元素就是行上下文，在行中可以取出列值，否则无法做到。

注意
很多初学者问：什么叫行上下文？其实更应该换一个问法。
一个更好的问题应该是：
在迭代一个集合的时候，DAX 是否有什么机制来让用户可以操作正在遍历的元素？
回答：
DAX 有这种机制，并起名叫：行上下文，用来取出迭代中正在遍历的元素。

这很好，正如我们的预期。

进入烧脑阶段开始。

多层迭代 - 同名覆盖

请考察：

    SUMX (
        { 1, 3 },
        SUMX ( { 1, 2 } , [Value] * [Value] )
    )

对于 { 1 , 3 } 来说，它有一列叫：[Value]；

对于 { 1 , 2 } 来说，它也有一列叫：[Value]。

注意
由于两个 SUMX 的出现，也就出现了两套嵌套的迭代器，这就形成了在迭代中的迭代，也就是：多层迭代。

那么，此处的 [Value] * [Value] 到底指的是：谁的[Value] * 谁的[Value] 呢？

其执行细节如下：

[Value]    [Value]
    1
            1        1 * 1 
            2        2 * 2
    3
            1        1 * 1 
            2        2 * 2

这里用 TAB 的缩进表示了不同的层次。

请仔细观察上述内容，理解其规律。可以知道：[Value] 指的是 { 1, 2 } ，这是合理和自然的。也就是说：

迭代     迭代
[Value]    [Value]
    1
            1        当前行上下文[Value] 1 * 当前行上下文[Value] 1 = 1
            2        当前行上下文[Value] 2 * 当前行上下文[Value] 2 = 4 
    3
            1        当前行上下文[Value] 1 * 当前行上下文[Value] 1 = 1
            2        当前行上下文[Value] 2 * 当前行上下文[Value] 2 = 4

是实际执行的逻辑结构。其结果如下：

不难发现，其结果是预期的，同时发现：

根本没有用到 { 1 , 3 } 以及其中的元素，在更复杂的场景中，业务上需要：在内层可以访问到外层同名的列。

多层迭代 - 内外跨层穿越

考察上面已经有的结构：

迭代     迭代
[Value]    [Value]
    1
            1        当前行上下文[Value] 1 * 当前行上下文[Value] 1 = 1
            2        当前行上下文[Value] 2 * 当前行上下文[Value] 2 = 4 
    3
            1        当前行上下文[Value] 1 * 当前行上下文[Value] 1 = 1
            2        当前行上下文[Value] 2 * 当前行上下文[Value] 2 = 4

如果我们希望这样呢：

迭代     迭代
[Value]    [Value]
    1
            1        当前行上下文[Value] 1 * 上一层迭代的行上下文中的[Value] 1 = 1
            2        当前行上下文[Value] 2 * 上一层迭代的行上下文中的[Value] 1 = 2
    3
            1        当前行上下文[Value] 1 * 上一层迭代的行上下文中的[Value] 3 = 3
            2        当前行上下文[Value] 2 * 上一层迭代的行上下文中的[Value] 3 = 6

在 DAX 中就需要这样编写，如下：

可以看出：

EARLIER( C , X ) 的精确语义是：

上 X 层迭代的行上下文中的列 C 的值。

若 X = 1，可以忽略，将 EARLIER( [Value] , 1 ) 简写为 EARLIER( [Value] )。

那么，函数 EARLIER 就起到了跨层穿越的效果。

多层迭代 - 默认穿越

在理解上述内容后，来看一道测试题吧：

    VAR A = SELECTCOLUMNS( { 1, 3 } , "A" , [Value] )
    VAR B = SELECTCOLUMNS( { 1, 2 } , "B" , [Value] )
    RETURN SUMX (
        A,
        // 这里需要放一句话
    )

这里需要放一句话，请选择：

选项 1 - SUMX ( B , [B] * [A] )，且选项 2 语法错误
选项 2 - SUMX ( B , [B] * EARLIER( [A] ) )，且选项 1 语法错误

在不做实验的情况下，请选择 A 还是 B 呢？

如果选项 1 对，那么说明：[A] 的访问，由于无同名列的遮挡，不需要跨层，也不能跨层，所以不能用 EARLIER；

如果选项 2 对，那么说明：[A] 的访问，虽然无同名列的遮挡，由于不同层，必须要跨层，所以必须用 EARLIER。

而实际的结果是：

在这个场景中，SUMX ( B , [B] * [A] ) 与 SUMX ( B , [B] * EARLIER( [A] ) ) 完全一致。

结果如下：

以及：

也就是说，在这个场景下的 SUMX ( B , [B] * [A] ) ，如下：

   迭代     迭代
   [A]       [B]
    1
            1        当前行上下文[B] 1 * 当前行上下文[A] 1 = 1
            2        当前行上下文[B] 2 * 当前行上下文[A] 1 = 2 
    3
            1        当前行上下文[B] 1 * 当前行上下文[A] 3 = 3
            2        当前行上下文[B] 2 * 当前行上下文[A] 3 = 6

完全等价于这个场景下的 SUMX ( B , [B] * EARLIER( [A] ) ) ，如下：

   迭代     迭代
   [A]       [B]
    1
            1        当前行上下文[B] 1 * 上一层迭代的行上下文中的[A] 1 = 1
            2        当前行上下文[B] 2 * 上一层迭代的行上下文中的[A] 1 = 2 
    3
            1        当前行上下文[B] 1 * 上一层迭代的行上下文中的[A] 3 = 3
            2        当前行上下文[B] 2 * 上一层迭代的行上下文中的[A] 3 = 6

这让我们得到以下结论：

DAX 提供了迭代中需要访问当前元素的机制，叫做：行上下文。
迭代是可以嵌套的。
在嵌套的迭代中，内层可以访问外层。

若列不遮挡，也就是使用不同层的不同名列，则可以直接访问，也可以使用 EARLIER 显式指定要访问的相对第 X 外层。
若列有遮挡，也就是使用不同层的相同名列，则默认使用内层，这必须使用 EARLIER 显式指定要访问的相对第 X 外层。

不论是内层或者外层，都处于（或有自己）相应的行上下文。

总结

要理解 EARLIER 就要知道行上下文；

要理解行上下文就要知道迭代；

迭代是遍历大量元素的逻辑手段；

在数据模型中，大量元素以逻辑行的形式存在于表中；

遍历表的元素，就是表的行；

从正在遍历（迭代）的行中取出值需要一个机制来框住当前行，称为：行上下文；

迭代是可以多层嵌套的；

从更内层迭代中的行上下文可以访问相对外层迭代中的行上下文，这时使用 EARLIER 即可。

EARLIER，顾名思义，更早的，意思为更早创建出的行上下文。

用 EARLIER 实现的这种牛叉特性可以起一个牛叉的名字：跨层穿越。

BI佐罗讲解的 DAX 是从本质层面进行的，本质不表示大而全，而是逻辑的完备和简洁，学习 EARLIER 竟不需要任何一个业务表，因为基本数学知识足以。学习《BI真经》，窥见更多本质。

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