EVALUATEANDLOG
Van toepassing op:
Berekende kolom Berekende tabel Meting Visuele berekening
Retourneert de waarde van het eerste argument en registreert deze in een DAX Evaluation Log Profiler-gebeurtenis. Deze functie is alleen volledig functioneel in Power BI Desktop. Het fungeert als een eenvoudige passthrough-functie in andere omgevingen.
Syntaxis
EVALUATEANDLOG(<Value>, [Label], [MaxRows])
Parameters
| Term | Definitie |
|---|---|
| Weergegeven als | Een scalaire expressie of tabelexpressie die moet worden geëvalueerd en geregistreerd. |
| Label | (Optioneel) Een constante tekenreeks die is opgenomen in zowel de json-tekst als de labelkolom van de DAX-evaluatielogboekgebeurtenis die kan worden gebruikt om eenvoudig een exemplaar van de functieaanroep te identificeren. |
| MaxRows | (Optioneel) Het maximum aantal rijen in de json-tekst van de gebeurtenis DAX-evaluatielogboek wanneer het eerste argument een tabelexpressie is. De standaardwaarde is 10. |
Retourwaarde
De waarde van het eerste argument.
De JSON-structuur die is vastgelegd in een DAX Evaluation Log Profiler-gebeurtenis omvat:
- 'expressie' is de tekstversie van het eerste argument.
- 'label' is de labelparameter wanneer deze is opgegeven in de expressie.
- 'invoer' is een lijst met kolommen in de evaluatiecontext die van invloed is op de waarden van het eerste argument.
- 'outputs' is een lijst met één kolom [Waarde] wanneer het eerste argument een scalaire expressie is en een lijst met uitvoerkolommen wanneer het eerste argument een tabelexpressie is.
- 'data' is een lijst met invoerwaarden en uitvoerwaarden wanneer het eerste argument een scalaire expressie is, en een lijst met invoerwaarden en bijbehorende uitvoerrijen wanneer het eerste argument een tabelexpressie is.
- 'rowCount' is het aantal rijen wanneer het eerste argument een tabelexpressie is. Hoewel het aantal rijen in de json-uitvoer wordt afgekapt door de parameter MaxRows, is rowCount het werkelijke aantal rijen zonder afkapping.
Opmerkingen
Traceringsgebeurtenissen kunnen worden vastgelegd met behulp van SQL Server Profiler en het opensource DAX-hulpprogramma voor foutopsporingsuitvoer .
Deze functie kan worden gebruikt met bijna elke subexpressie in een DAX-expressie en de volledige expressie is nog steeds geldig.
Wanneer het eerste argument meerdere keren in één query wordt geëvalueerd, genereert de functie één DAX-evaluatielogboekgebeurtenis die zowel de invoerwaarden als de bijbehorende uitvoerwaarden bevat.
Wanneer de labelparameter is opgegeven, wordt de waarde geretourneerd in zowel de json-uitvoer als de kolom Label van de DAX-evaluatielogboekgebeurtenis.
Als het eerste argument een tabelexpressie is, worden alleen de bovenste MaxRows-rijen weergegeven in de gebeurtenis DAX-evaluatielogboek.
In sommige gevallen wordt deze functie niet uitgevoerd vanwege optimalisaties.
Als de dax-evaluatielogboekgebeurtenis groter is dan één miljoen tekens, wordt deze afgekapt om de juiste JSON-structuur te behouden.
Voorbeeld 1
De volgende DAX-query:
evaluate
SUMMARIZE(
EVALUATEANDLOG(FILTER(Sales, [ProductKey] = 528)),
Sales[SalesTerritoryKey],
"sum",
sum(Sales[Sales Amount])
)
Retourneert de volgende DAX-evaluatielogboek gebeurtenis:
{
"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]
]
}
]
}
Voorbeeld 2
De volgende DAX-query met een scalair argument en verschillende kenmerken:
evaluate
SELECTCOLUMNS(
TOPN(5, Customer),
[Customer],
"Customer",
EVALUATEANDLOG([Customer] & ", " & [Country-Region], "customerLog")
)
Retourneert de volgende DAX-evaluatielogboek gebeurtenis:
{
"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"
}
]
}