Das ultimative DAX-Handbuch

Business Intelligence mit Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services und Excel

Marco Russo, Alberto Ferrari, Christian Alkemper

• Verlag: dpunkt.verlag
• Jahr: 2020
• eBook-ISBN: 9783969100196
• Thema: Informatik
• Thema: Microsoft-Programmierung

Die DAX-Referenz von den DAX-Koryphäen

• Meistern Sie die Formelsprache von Power Pivot, Power BI und Microsoft Analysis Services.
• Mit vielen praxisnahen Beispielen für den praktischen Einsatz
• inkl. kostenlosem Zusatzmaterial wie einer Beispieldatenbank und Power BI-Modellen für alle Beispiele

Die bekannten DAX-Experten Marco Russo und Alberto Ferrari führen Sie mit diesem Leitfaden tief in die Formelsprache DAX (Data Analysis Expressions) ein und helfen Ihnen dabei, alles von einfachen Tabellenfunktionen bis zu komplexer Code- und Modelloptimierung zu beherrschen. Erfahren Sie genau, was unter der Haube passiert, wenn Sie einen DAX-Ausdruck ausführen, und nutzen Sie dieses Wissen, um schnelle, robuste Codes zu schreiben.

Diese Ausgabe konzentriert sich auf Beispiele, die Sie mit der kostenlosen Power BI Desktop-Version erstellen und ausführen können, und hilft Ihnen, die leistungsstarke Syntax von Variablen (VAR) in Power BI, Excel oder Analysis Services optimal zu nutzen.

KAPITEL 1

Was ist DAX?

DAX (Data Analysis eXpressions) ist die Programmiersprache von Microsoft Power BI, Microsoft Analysis Services und Microsoft Power Pivot für Excel. Sie wurde 2010 mit der ersten Version von PowerPivot für Microsoft Excel 2010 entwickelt. Im Jahr 2010 wurde PowerPivot noch ohne Leerzeichen geschrieben; das wurde erst 2013 eingeführt, als das Add-In in »Power Pivot« umbenannt wurde. Seitdem hat DAX erheblich an Popularität gewonnen, und zwar sowohl in der Excel-Community, die mit DAX Power-Pivot-Datenmodelle in Excel erstellt, als auch unter den BI-Jüngern (Business Intelligence), die mit der Sprache Modelle für Power BI und Analysis Services erstellen. DAX ist in vielen verschiedenen Tools enthalten, die alle auf derselben internen Engine namens Tabular basieren. Deswegen ist oft auch von tabellarischen Modellen die Rede – dieser Begriff fasst die vielen verschiedenen Tools unter einer einzigen Bezeichnung zusammen.

DAX ist eine einfache Sprache. Allerdings unterscheidet es sich von den meisten anderen Programmiersprachen, weswegen es etwas Zeit in Anspruch nehmen kann, sich mit einigen der eher ungewöhnlichen Konzepte vertraut zu machen. Die Grundlagen von DAX sind recht einfach zu erlernen und können innerhalb weniger Stunden eingesetzt werden – so zumindest unsere Erfahrung, die allerdings auf der Vermittlung entsprechender Kenntnisse an mehrere Tausend Menschen fußt. Geht es dann aber an die fortgeschrittenen Konzepte – wie etwa Auswertungskontexte, Iterationen und Kontextübergänge –, dann scheint mit einem Mal alles ziemlich kompliziert zu werden. Jetzt heißt es, nicht aufzugeben. Bleiben Sie am Ball. Haben Sie diese Konzepte erst einmal verinnerlicht, dann werden Sie feststellen, dass DAX tatsächlich eine einfache Sprache ist. Es braucht nur etwas Zeit, um sich daran zu gewöhnen.

Am Anfang dieses ersten Kapitels finden Sie eine Zusammenfassung dessen, was ein Datenmodell in Bezug auf Tabellen und Beziehungen ist. Wir empfehlen Lesern jeglichen Erfahrungsniveaus, diesen Abschnitt zu lesen, um mit den Begriffen vertraut zu werden, die im gesamten Buch zur Beschreibung von Tabellen, Modellen und Beziehungen diverser Art verwendet werden.

In den darauf folgenden Abschnitten finden Leser, die bereits Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Microsoft Excel, SQL und MDX gesammelt haben, Tipps für den Einstieg. Jeder Abschnitt befasst sich schwerpunktmäßig mit einer bestimmten Sprache, damit neugierige Leser direkt einen Vergleich mit DAX ziehen können. Wenn Sie meinen, dass solche Vergleiche für Sie hilfreich sind, dann lesen Sie die Abschnitte zu denjenigen Sprachen, die Sie kennen. Danach lesen Sie zum Abschluss den letzten Abschnitt »DAX für Power BI-Benutzer« und fahren Sie dann mit dem nächsten Kapitel fort, wo wir endlich richtig in DAX einsteigen werden.

Das Datenmodell verstehen

DAX wurde speziell entwickelt, um geschäftliche Formeln bezogen auf ein Datenmodell zu berechnen. Der eine oder andere Leser weiß vielleicht schon, was ein Datenmodell ist. Für den Fall, dass das nicht so ist, stellen wir eine Beschreibung von Datenmodellen und Beziehungen an den Anfang, um eine Grundlage für den Wissensaufbau zu DAX zu schaffen.

Ein Datenmodell ist eine Anzahl von Tabellen, die durch Beziehungen miteinander verbunden sind.

Wir alle wissen, was eine Tabelle ist: eine Struktur aus Zeilen mit Daten, wobei alle Zeilen ihrerseits in Spalten unterteilt sind. Jede Spalte hat einen Datentyp und enthält genau eine Information. Meistens bezeichnen wir eine Tabellenzeile als Datensatz. Tabellen stellen eine praktische Möglichkeit dar, Daten zu organisieren. Dabei ist eine Tabelle selbst ein Datenmodell, wenn auch in seiner einfachsten Form. Wenn wir also Namen und Zahlen in eine Excel-Arbeitsmappe schreiben, erstellen wir eigentlich schon ein Datenmodell.

Enthält ein Datenmodell viele Tabellen, dann ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass diese durch Beziehungen miteinander verbunden sind. Eine Beziehung ist also eine Verbindung zwischen zwei Tabellen. Stehen zwei Tabellen in einer Beziehung, dann sprechen wir auch von verknüpften Tabellen. Grafisch betrachtet wird eine Beziehung durch eine Linie dargestellt, die die beiden Tabellen verbindet. Abbildung 1.1 zeigt exemplarisch ein Datenmodell.

Abbildung 1.1Dieses Datenmodell besteht aus sechs Tabellen.

Nachfolgend sind einige wichtige Aspekte von Beziehungen aufgeführt:

• Zwei Tabellen in einer Beziehung spielen nicht die gleiche Rolle. Tabellen können entweder auf der 1-Seite oder der n-Seite einer Beziehung stehen. (Statt »n« wird oft auch ein Sternchen »*« verwendet.) Sehen Sie sich beispielsweise die Beziehung zwischen Product (Produkt) und Product Subcategory (Produktunterkategorie) in Abbildung 1.1 an. Eine Unterkategorie kann viele Produkte enthalten, während jedes Produkt nur einer einzigen Unterkategorie zugeordnet ist. Daher ist die Produktunterkategorie die 1-Seite der Beziehung, denn jede Unterkategorie ist eindeutig; die Tabelle »Product« hingegen ist die n-Seite, da jede Kategorie mehrere Produkte umfasst.
• Es gibt auch Sonderfälle, namentlich 1:1-Beziehungen und schwache Beziehungen. Bei 1:1-Beziehungen stehen beide Tabellen auf der 1-Seite, in schwachen Beziehungen befinden sich beide auf der n-Seite. Diese Sonderformen kommen nicht allzu häufig vor. Wir werden sie uns in Kapitel 15, »Fortgeschrittene Beziehungen«, vornehmen.
• Beziehungen werden auf Grundlage von Spalten gebildet, die in den beiden betroffenen Tabellen normalerweise denselben Namen haben. Diese Spalten heißen auch Schlüssel der Beziehung. Auf der 1-Seite der Beziehung muss die Spalte in jeder Zeile einen eindeutigen Wert aufweisen. Zudem sind leere Werte nicht zulässig. Auf der n-Seite kann – und wird – derselbe Wert sich in vielen Zeilen wiederholen. Wenn eine Spalte in jeder Zeile einen eindeutigen Wert aufweist, wird sie als Schlüssel der Tabelle bezeichnet.
• Beziehungen können auch eine Kette bilden. Jedes Produkt ist einer Unterkategorie zugeordnet, und jede Unterkategorie hat eine Kategorie. Somit hat auch jedes Produkt eine Kategorie. Um die Kategorie eines Produkts zu ermitteln, muss eine Kette von zwei Beziehungen durchlaufen werden. Abbildung 1.1 zeigt ein Beispiel für eine Kette, die aus drei Beziehungen besteht. Sie beginnt bei Sales (Umsatz) und erstreckt sich bis zu Product Category (Produktkategorie).
• In jeder Beziehung können ein oder zwei kleine Pfeile die Kreuzfilterrichtung bestimmen. Abbildung 1.1 zeigt zwei Pfeile in der Beziehung zwischen Sales und Product, während alle anderen Beziehungen nur einen Pfeil aufweisen. Der Pfeil signalisiert die Richtung der automatischen Beziehungsfilterung (Kreuzfilter). Da die Bestimmung der richtigen Filterrichtung zu den wichtigsten Fähigkeiten gehört, die Sie erlernen müssen, werden wir in einem späteren Kapitel ausführlich auf dieses Thema eingehen. Wir raten für gewöhnlich von bidirektionalen Filtern ab (warum, das steht auch in Kapitel 15). Sie sind in diesem Modell nur zur Veranschaulichung vorhanden.

Beziehungsrichtung verstehen

Jede Beziehung kann einen unidirektionalen oder bidirektionalen Kreuzfilter aufweisen. Die Filterung erfolgt immer von der 1- zur n-Seite der Beziehung. Wenn der Kreuzfilter bidirektional ist (also zwei Pfeile hat), kann die Filterung auch von der n- zur 1-Seite erfolgen.

Ein Beispiel könnte hilfreich sein, um dieses Verhalten besser zu verstehen. Wird ein Bericht basierend auf dem in Abbildung 1.1 dargestellten Datenmodell erstellt, wobei die Jahre in den Zeilen und Quantity (Menge) und Count of Product Name (Produktnamenszähler) im Wertebereich stehen, dann liefert er das in Abbildung 1.2 dargestellte Ergebnis.

Calendar Year (Kalenderjahr) ist eine Spalte, die zur Tabelle Date (Datum) gehört. Da Date auf der 1-Seite der Beziehung zu Sales steht, filtert die Engine Sales nach Jahr. Aus diesem...

Inhaltsverzeichnis

• Cover
• Über den Autor
• Titel
• Impressum
• Inhaltsverzeichnis
• Vorwort
• Danksagung
• Einleitung
• Kapitel 1 Was ist DAX?
• Kapitel 2 Einführung in DAX
• Kapitel 3 Grundlegende Tabellenfunktionen verwenden
• Kapitel 4 Auswertungskontexte verstehen
• Kapitel 5 CALCULATE und CALCULATETABLE verstehen
• Kapitel 6 Variablen
• Kapitel 7 Mit Iteratoren und CALCULATE arbeiten
• Kapitel 8 Zeitintelligenzberechnungen
• KAPITEL 9 Berechnungsgruppen
• Kapitel 10 Mit dem Filterkontext arbeiten
• Kapitel 11 Mit Hierarchien arbeiten
• Kapitel 12 Mit Tabellen arbeiten
• Kapitel 13 Abfragen erstellen
• Kapitel 14 Fortgeschrittene DAX-Konzepte
• Kapitel 15 Fortgeschrittene Beziehungen
• Kapitel 16 Fortgeschrittene Berechnungen in DAX
• Kapitel 17 Die DAX-Engines
• Kapitel 18 VertiPaq optimieren
• Kapitel 19 DAX-Abfragepläne analysieren
• Kapitel 20 DAX optimieren
• Index