Sdílet prostřednictvím

EVALUATEANDLOG

  • Článek

platí pro:počítaný sloupecPočítaná tabulkaMeasure vizuálu

Vrátí value argumentu firstand ho zaznamená do události profileru DAXLog Evaluation. Tato funkce je plně funkční pouze v Power BI Desktopu. Funguje jako jednoduchá předávací funkce v jiných prostředích.

Syntax

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

Parametry

Semestr Definice
Value Všechny skalární výrazy or výraz tabulky, které se mají vyhodnotit and protokolované.
Label (Volitelné) Konstantní řetězec obsažený v textu JSON and sloupec Popisek DAX vyhodnocení Log události, která se dá použít k snadné identifikaci instance volání funkce.
MaxRows (Volitelné) Maximální počet řádků v textu json DAX vyhodnocení Log události, pokud je argument first výrazem tabulky. Výchozí hodnota je 10.

Vrácení value

value argumentu first.

Struktura JSON zaprotokolovaná v události DAX Evaluation Log profileru zahrnuje:

  • expression je textová verze argumentu first.
  • label je parametr Popisek při zadání ve výrazu.
  • inputs je seznam sloupců v kontextu vyhodnocení, který ovlivňuje values argumentu first.
  • outputs je seznam jednoho sloupce [Value] v případech, kdy je argument first skalárním výrazem and seznam výstupních sloupců, pokud je argument first tabulkou.
  • data je seznam vstupních valuesand výstupních values, pokud je argument first skalárním výrazem, and seznam vstupních valuesand odpovídajících výstupních řádků, pokud je argumentem first tabulka.
  • rowCount je počet řádků, pokud je argument first výrazem tabulky. Even ačkoli počet řádků ve výstupu JSON je zkrácen parametrem MaxRows, rowCount je skutečný počet řádků bez zkrácení.

Poznámky

  • Události trasování je možné zachytit pomocí nástroje SQL Server Profilerand opensourcového nástroje DAX ladění výstupu.

  • Tuto funkci lze použít s téměř jakýmkoli dílčím výrazem ve výrazu DAX, and celý výraz bude stále platný.

  • Pokud je argument first vyhodnocen vícekrát v jednom dotazu, funkce vygeneruje jednu událost vyhodnocení DAXLog, která contains vstupní valuesand odpovídající výstupní values.

  • Při zadání parametru popisku se jeho value vrátí ve výstupu JSON and sloupec Popisek události DAX Vyhodnocení Log.

  • If argument first je výraz tabulky, v události DAXLog Vyhodnocení se zobrazí pouze horní řádky MaxRows.

  • V některých případech je tato funkce not spuštěna kvůli optimalizaci.

  • If událost DAX Vyhodnocení Log je větší než jeden milion znaků, zkrátí se, aby se zachovala správná struktura JSON.

Příklad 1

Následující dotaz DAX:

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

Vrátí následující událost DAX vyhodnocení Log:

{
    "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]
            ]
        }
    ]
}

Příklad 2

Následující DAX dotaz s skalárním argumentem and různé atributy:

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

Vrátí následující událost DAX vyhodnocení Log:

{
    "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"
        }
    ]
}

obsah Related

TOCSV TOJSON