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EVALUATEANDLOG

  • [アーティクル]

適用対象:計算列計算テーブルMeasureビジュアル計算

first 引数の value を返 and、DAX Evaluation Log プロファイラー イベントでログに記録されます。 この関数は、Power BI Desktop でのみ完全に機能します。 他の環境では単純なパススルー関数として機能します。

構文

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

パラメーター

用語 定義
Value 評価されるテーブル式 or スカラー式 and ログに記録されます。
Label (省略可能)関数呼び出しのインスタンスを簡単に識別するために使用できる、DAX Evaluation Log イベントの Label 列 and json テキストの両方に含まれる定数文字列。
MaxRows (省略可能)first 引数がテーブル式の場合、DAX Evaluation Log イベントの json テキスト内の行の最大数。 既定値は 10 です。

value を返す

first 引数の value。

DAX Evaluation Log プロファイラー イベントに記録される JSON 構造には、次のものが含まれます。

  • expression は、first 引数のテキスト バージョンです。
  • label は、式で指定した場合の Label パラメーターです。
  • inputs は、first 引数の values に影響する評価コンテキスト内の列の一覧です。
  • outputs は、first 引数がテーブル式である場合に、first 引数がスカラー式 and 出力列のリストである場合の単一列 [Value] のリストです。
  • data は、first 引数がスカラー式の場合に出力 values 入力 valuesand のリストであり、first 引数がテーブル式の場合は、対応する出力行 valuesand 入力のリストを and します。
  • rowCount は、first 引数がテーブル式の場合の行数です。 Even json 出力の行数は MaxRows パラメーターによって切り捨てられますが、rowCount は切り捨てのない実際の行数です。

備考

  • トレース イベントは、sql Server Profiler オープンソース DAX デバッグ出力 ツールand 使用してキャプチャできます。

  • この関数は、DAX 式のほぼすべてのサブ式で使用できますが、式全体が有効 and。

  • first 引数が 1 つのクエリで複数回評価されると、この関数は、対応する出力 valuesvaluesand 両方の入力を contains する単一の DAX Evaluation Log イベントを生成します。

  • label パラメーターを指定すると、DAX Evaluation Log イベントの Label 列 and json 出力の両方でその value が返されます。

  • first 引数がテーブル式である If、DAX Evaluation Log イベントには最上位の MaxRows 行のみが表示されます。

  • 場合によっては、この関数は最適化のために実行 not。

  • DAX Evaluation Log イベントが 100 万文字を超える If は、正しい json 構造を保持するために切り捨てられます。

例 1

次の DAX クエリ:

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

次の DAX Evaluation Log イベントを返します。

{
    "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]
            ]
        }
    ]
}

例 2

次の DAX クエリでは、スカラー引数 and さまざまな属性を使用します。

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

次の DAX Evaluation Log イベントを返します。

{
    "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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