Das ultimative DAX-Handbuch
Business Intelligence mit Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services und Excel
Published on 1. September 2020
814 pages
978-3-96910-018-9 (ISBN)
Available for download
Description
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.
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Marco Russo | Alberto Ferrari | Christian Alkemper
Das ultimative DAX-Handbuch
Business Intelligence mit Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services und Excel
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Das ultimative DAX-Handbuch
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Marco Russo und Alberto Ferrari sind die Gründer von sqlbi.com und veröffentlichen dort regelmäßig Artikel über Microsoft Power Pivot, Power BI, DAX und SQL Server Analysis Services. Beide Autoren beraten Unternehmen zu BI und sprechen häufig auf bedeutenden internationalen Konferenzen wie Microsoft Ignite, PASS Summit und SQLBits.
Content
- Cover
- Über den Autor
- Titel
- Impressum
- Inhaltsverzeichnis
- Vorwort
- Danksagung
- Einleitung
- Einleitung zur 1. englischen Ausgabe
- An wen sich dieses Buch richtet
- Was wir bei Ihnen voraussetzen
- Der Aufbau dieses Buchs
- Formate und Symbole
- Begleitmaterialien
- Errata, Änderungen und Ergänzungen zum Buch
- Bleiben wir in Verbindung
- Kapitel 1 Was ist DAX?
- Das Datenmodell verstehen
- Beziehungsrichtung verstehen
- DAX für Excel-Anwender
- Zellen und Tabellen
- Excel und DAX: zwei funktionale Sprachen
- Iteratoren in DAX
- DAX erfordert theoretisches Wissen
- DAX für SQL-Entwickler
- Mit Beziehungen arbeiten
- DAX ist eine funktionale Sprache
- DAX als Programmier- und Abfragesprache
- Unterabfragen und Bedingungen in DAX und SQL
- DAX für MDX-Entwickler
- Mehrdimensional oder tabellarisch
- DAX als Programmier- und Abfragesprache
- Hierarchien
- Berechnungen auf Blattebene
- DAX für Power BI-Benutzer
- Kapitel 2 Einführung in DAX
- DAX-Berechnungen verstehen
- DAX-Datentypen
- DAX-Operatoren
- Tabellenkonstruktoren
- Bedingungsanweisungen
- Berechnete Spalten und Measures verstehen
- Berechnete Spalten
- Measures
- Variablen
- Fehlerbehandlung in DAX-Ausdrücken
- Konvertierungsfehler
- Fehler bei Rechenoperationen
- Fehler abfangen
- Fehler generieren
- DAX-Code formatieren
- Einführung in Aggregatoren und Iteratoren
- Häufig verwendete DAX-Funktionen
- Aggregationsfunktionen
- Logikfunktionen
- Informationsfunktionen
- Rechenfunktionen
- Trigonometriefunktionen
- Textfunktionen
- Konvertierungsfunktionen
- Datums- und Uhrzeitfunktionen
- Relationale Funktionen
- Fazit
- Kapitel 3 Grundlegende Tabellenfunktionen verwenden
- Einführung in die Tabellenfunktionen
- Einführung in die EVALUATE-Syntax
- FILTER verstehen
- Einführung in ALL und ALLEXCEPT
- VALUES, DISTINCT und die leere Zeile verstehen
- Tabellen als skalare Werte verwenden
- Einführung zu ALLSELECTED
- Fazit
- Kapitel 4 Auswertungskontexte verstehen
- Einführung in Auswertungskontexte
- Filterkontexte verstehen
- Zeilenkontext verstehen
- Lernkontrolle zu Auswertungskontexten
- SUM in einer berechneten Spalte verwenden
- Spalten in einem Measure verwenden
- Zeilenkontext mit Iteratoren verwenden
- Verschachtelte Zeilenkontexte für verschiedene Tabellen
- Verschachtelte Zeilenkontexte für dieselbe Tabelle
- EARLIER-Funktion verwenden
- FILTER, ALL und Kontextinteraktionen verstehen
- Mit mehreren Tabellen arbeiten
- Zeilenkontexte und Beziehungen
- Filterkontext und Beziehungen
- DISTINCT und SUMMARIZE in Filterkontexten verwenden
- Fazit
- Kapitel 5 CALCULATE und CALCULATETABLE verstehen
- Einführung in CALCULATE und CALCULATETABLE
- Filterkontexte erstellen
- Einführung zu CALCULATE
- Mit CALCULATE Prozentwerte berechnen
- Einführung zu KEEPFILTERS
- Einzelne Spalte filtern
- Filterung bei komplexen Bedingungen
- Auswertungsreihenfolge bei CALCULATE
- Kontextübergänge verstehen
- Wiederholung zu Zeilen- und Filterkontexten
- Einführung in Kontextübergänge
- Kontextübergänge in berechneten Spalten
- Kontextübergang mit Measures
- Zirkelbezüge verstehen
- CALCULATE Modifizierer
- USERELATIONSHIP verstehen
- CROSSFILTER verstehen
- KEEPFILTERS verstehen
- ALL in CALCULATE verstehen
- Einführung in ALL und ALLSELECTED ohne Parameter
- Die Regeln für CALCULATE
- Kapitel 6 Variablen
- Einführung in die VAR-Syntax
- Variablen, die eigentlich Konstanten heißen müssten
- Geltungsbereich von Variablen verstehen
- Tabellenvariablen verwenden
- Faule Auswertung verstehen
- Gängige Muster mit Variablen
- Fazit
- Kapitel 7 Mit Iteratoren und CALCULATE arbeiten
- Iteratoren verwenden
- Iteratorkardinalität verstehen
- Kontextübergänge in Iteratoren nutzen
- CONCATENATEX verwenden
- Iteratoren, die Tabellen zurückgeben
- Häufige Aufgabenstellungen mit Iteratoren lösen
- Durchschnitte und gleitende Durchschnitte berechnen
- RANKX verwenden
- Berechnungsgranularität ändern
- Fazit
- Kapitel 8 Zeitintelligenzberechnungen
- Einführung in die Zeitintelligenz
- Automatik für Datum/Uhrzeit in Power BI
- Automatische Datumsspalten in Power Pivot für Excel
- Datumstabellenvorlage in Power Pivot für Excel
- Datumstabelle erstellen
- CALENDAR und CALENDARAUTO verwenden
- Mit mehreren Datumsangaben arbeiten
- Umgang mit mehreren Beziehungen zur Date-Tabelle
- Mehrere Datumstabellen verwalten
- Grundlegende Zeitintelligenzberechnungen verstehen
- Als Datumstabelle markieren verwenden
- Einführung in grundlegende Zeitintelligenzberechnungen
- YTD, QTD und MTD verwenden
- Zeiträume aus früheren Zeiträumen berechnen
- Zeitintelligenzfunktionen kombinieren
- Differenz über frühere Zeiträume berechnen
- Gleitende Jahresgesamtsumme berechnen
- Die richtige Aufrufreihenfolge für verschachtelte Zeitintelligenzfunktionen nutzen
- Semiadditive Berechnungen verstehen
- LASTDATE und LASTNONBLANK verwenden
- Mit Eröffnungs- und Abschlusssaldo arbeiten
- Fortgeschrittene Zeitintelligenzberechnungen verstehen
- To-Date-Zeiträume verstehen
- DATEADD verstehen
- FIRSTDATE, LASTDATE, FIRSTNONBLANK und LASTNONBLANK verstehen
- Drillthrough mit Zeitintelligenz verwenden
- Mit benutzerdefinierten Kalendern arbeiten
- Mit Wochen arbeiten
- YTD, QTD und MTD benutzerdefiniert
- Fazit
- KAPITEL 9 Berechnungsgruppen
- Einführung in Berechnungsgruppen
- Berechnungsgruppen erstellen
- Berechnungsgruppen verstehen
- Anwendung von Berechnungselementen verstehen
- Priorität bei Berechnungsgruppen verstehen
- Measures in Berechnungselemente ein- und aus ihnen ausschließen
- Seitwärtsrekursion verstehen
- Best Practices verwenden
- Fazit
- Kapitel 10 Mit dem Filterkontext arbeiten
- HASONEVALUE und SELECTEDVALUE verwenden
- Einführung zu ISFILTERED und ISCROSSFILTERED
- Unterschiede zwischen VALUES und FILTERS verstehen
- Unterschied zwischen ALLEXCEPT und ALL/VALUES verstehen
- Mit ALL Kontextübergänge vermeiden
- ISEMPTY verwenden
- Einführung zu Datenherkunft und TREATAS
- Beliebig geformte Filter verstehen
- Fazit
- Kapitel 11 Mit Hierarchien arbeiten
- Prozentwerte über Hierarchien berechnen
- Mit über-/untergeordneten Hierarchien arbeiten
- Fazit
- Kapitel 12 Mit Tabellen arbeiten
- CALCULATETABLE verwenden
- Tabellen manipulieren
- ADDCOLUMNS verwenden
- SUMMARIZE verwenden
- CROSSJOIN verwenden
- UNION verwenden
- INTERSECT verwenden
- EXCEPT verwenden
- Tabellen als Filter verwenden
- OR-Bedingungen implementieren
- Aufschlüsselung der Umsatzberechnung nach den Kunden des ersten Jahres
- Neukunden berechnen
- Tabellenausdrücke mit DETAILROWS wiederverwenden
- Berechnete Tabellen erstellen
- SELECTCOLUMNS verwenden
- Statische Tabellen mit ROW erstellen
- Statische Tabellen mit DATATABLE erstellen
- GENERATESERIES verwenden
- Fazit
- Kapitel 13 Abfragen erstellen
- Einführung in DAX Studio
- EVALUATE verstehen
- Einführung in die EVALUATE-Syntax
- VAR in DEFINE verwenden
- MEASURE in DEFINE verwenden
- Gängige DAX-Abfragemuster implementieren
- Mit ROW Measures testen
- SUMMARIZE verwenden
- SUMMARIZECOLUMNS verwenden
- TOPN verwenden
- GENERATE und GENERATEALL verwenden
- ISONORAFTER verwenden
- ADDMISSINGITEMS verwenden
- TOPNSKIP verwenden
- GROUPBY verwenden
- NATURALINNERJOIN und NATURALLEFTOUTERJOIN verwenden
- SUBSTITUTEWITHINDEX verwenden
- SAMPLE verwenden
- Auto-Exists-Verhalten bei DAX-Abfragen verstehen
- Fazit
- Kapitel 14 Fortgeschrittene DAX-Konzepte
- Einführung in erweiterte Tabellen
- RELATED verstehen
- RELATED in berechneten Spalten verwenden
- Den Unterschied zwischen Tabellen- und Spalten filtern verstehen
- Tabellenfilter in Measures verwenden
- Aktive Beziehungen verstehen
- Tabellenerweiterung und Filterung: die Unterschiede
- Kontextübergang in erweiterten Tabellen
- ALLSELECTED und Schattenfilterkontexte verstehen
- Einführung in Schattenfilterkontexte
- ALLSELECTED gibt die iterierten Zeilen zurück
- ALLSELECTED ohne Parameter
- Die Familie der ALL*-Funktionen
- ALL
- ALLEXCEPT
- ALLNOBLANKROW
- ALLSELECTED
- ALLCROSSFILTERED
- Datenherkunft verstehen
- Fazit
- Kapitel 15 Fortgeschrittene Beziehungen
- Berechnete physische Beziehungen implementieren
- Mehrspaltige Beziehungen berechnen
- Beziehungen auf der Grundlage von Bereichen implementieren
- Zirkelbezüge in berechneten physischen Beziehungen verstehen
- Virtuelle Beziehungen implementieren
- Filter in DAX übertragen
- Filter mit TREATAS übertragen
- Filter mit INTERSECT übertragen
- Filter mit FILTER übertragen
- Dynamische Segmentierung unter Verwendung virtueller Beziehungen implementieren
- Physische Beziehungen in DAX verstehen
- Bidirektionale Kreuzfilter verwenden
- 1:n-Beziehungen verstehen
- 1:1-Beziehungen verstehen
- MMRs verstehen
- MMRs mit einer Brückentabelle implementieren
- MMR mithilfe einer gemeinsamen Dimension implementieren
- n:n mithilfe schwacher MMR-Beziehungen implementieren
- Den richtigen Beziehungstyp auswählen
- Granularitäten verwalten
- Mehrdeutigkeit in Beziehungen in den Griff bekommen
- Mehrdeutigkeit in aktiven Beziehungen verstehen
- Mehrdeutigkeit in nichtaktiven Beziehungen in den Griff bekommen
- Fazit
- Kapitel 16 Fortgeschrittene Berechnungen in DAX
- Arbeitstage zwischen zwei Datumsangaben berechnen
- Budget und Umsätze zusammen anzeigen
- Umsätze im selben Geschäft berechnen
- Ereignisfolgen nummerieren
- Vorjahresumsätze bis zum letzten Umsatzdatum berechnen
- Fazit
- Kapitel 17 Die DAX-Engines
- Die Architektur der DAX-Engines verstehen
- Einführung in die Formel-Engine
- Einführung in die Speicher-Engine
- Einführung in die VertiPaq-Speicher-Engine
- Einführung der DirectQuery-Speicher-Engine
- Datenaktualisierung verstehen
- VertiPaq-Speicher-Engine verstehen
- Einführung in einspaltige Datenbanken
- VertiPaq-Komprimierung verstehen
- Segmentierung und Partitionierung verstehen
- Dynamische Verwaltungssichten verwenden
- Verwendung von Beziehungen in VertiPaq verstehen
- Einführung in die Materialisierung
- Einführung von Aggregationen
- Hardware für VertiPaq auswählen
- Hardwareauswahl als Option
- Hardwareprioritäten festlegen
- CPU-Modell
- Speichergeschwindigkeit
- Anzahl der Kerne
- Arbeitsspeichergröße
- Datenträger-E/A und Auslagerung
- Best Practices bei der Hardwareauswahl
- Fazit
- Kapitel 18 VertiPaq optimieren
- Informationen zum Datenmodell sammeln
- Denormalisierung
- Spaltenkardinalität
- Mit Datum und Uhrzeit arbeiten
- Berechnete Spalten
- Komplexe Filter mit berechneten Boolean-Spalten optimieren
- Berechnete Spalten verarbeiten
- Die richtigen Spalten zur Speicherung auswählen
- Spaltenspeicher optimieren
- Durch Spaltenteilung optimieren
- Spalten mit hoher Kardinalität optimieren
- Attributhierarchien deaktivieren
- Drillthroughattribute optimieren
- VertiPaq-Aggregationen verwalten
- Fazit
- Kapitel 19 DAX-Abfragepläne analysieren
- DAX-Abfragen erfassen
- Einführung zu DAX-Abfrageplänen
- Abfragepläne erfassen
- Einführung in logische Abfragepläne
- Einführung in physische Abfragepläne
- Einführung in Speicher-Engine-Abfragen
- Profilerstellungsinformationen erfassen
- DAX Studio verwenden
- SQL Server Profiler verwenden
- VertiPaq-Speicher-Engine-Abfragen lesen
- Einführung in die xmSQL-Syntax
- Überprüfungszeit verstehen
- Interne Abläufe von DISTINCTCOUNT verstehen
- Parallelität und Datencache verstehen
- VertiPaq-Cache verstehen
- CallbackDataID verstehen
- DirectQuery-Speicher-Engine-Abfragen lesen
- Zusammengesetzte Modelle analysieren
- Aggregationen im Datenmodell verwenden
- Abfragepläne lesen
- Fazit
- Kapitel 20 DAX optimieren
- Optimierungsstrategien definieren
- Einzelnen DAX-Ausdruck mit Optimierungspotenzial ermitteln
- Reproduktionsabfrage erstellen
- Servermessungen und Abfrageplaninformationen analysieren
- Engpässe in der Speicher- oder Formel-Engine identifizieren
- Änderungen implementieren und Testabfrage erneut ausführen
- Engpässe bei DAX-Ausdrücken optimieren
- Filterbedingungen optimieren
- Kontextübergänge optimieren
- IF-Bedingungen optimieren
- Wirkung von CallbackDataID abfedern
- Verschachtelte Iteratoren optimieren
- Tabellenfilter für DISTINCTCOUNT vermeiden
- Mehrfachauswertungen durch Variablen vermeiden
- Fazit
- Index
