EVALUATEANDLOG
Aplica-se a:Coluna calculadaTabela calculadaMedidaCálculo visual
Retorna o valor do primeiro argumento e o registra em um evento do criador de perfil do Log de Avaliação do DAX. Esta função é totalmente funcional apenas no Power BI Desktop. Atua como uma simples função de passagem em outros ambientes.
Sintaxe
EVALUATEANDLOG(<Value>, [Label], [MaxRows])
Parâmetros
Vigência | Definição |
---|---|
Value |
Qualquer expressão escalar ou expressão de tabela a ser avaliada e registrada. |
Label |
(Opcional) Uma cadeia de caracteres constante incluída no texto json e na coluna Label do evento DAX Evaluation Log que pode ser usada para identificar facilmente uma instância da chamada de função. |
MaxRows |
(Opcional) O número máximo de linhas no texto json do evento DAX Log de Avaliação quando o primeiro argumento é uma expressão de tabela. O padrão é 10. |
Valor de retorno
O valor do primeiro argumento.
A estrutura JSON registrada em um evento do criador de perfil do Log de Avaliação do DAX inclui:
-
expression
é a versão em texto do primeiro argumento. -
label
é o parâmetro Label quando especificado na expressão. -
inputs
é uma lista de colunas no contexto de avaliação que afeta os valores do primeiro argumento. -
outputs
é uma lista de uma única coluna [Valor] quando o primeiro argumento é uma expressão escalar e uma lista de colunas de saída quando o primeiro argumento é uma expressão de tabela. -
data
é uma lista de valores de entrada e valores de saída quando o primeiro argumento é uma expressão escalar e uma lista de valores de entrada e linhas de saída correspondentes quando o primeiro argumento é uma expressão de tabela. -
rowCount
é o número de linhas quando o primeiro argumento é uma expressão de tabela. Embora o número de linhas na saída json seja truncado pelo parâmetro MaxRows, rowCount é o número real de linhas sem truncamento.
Comentários
Os eventos de rastreamento podem ser capturados usando
SQL Server Profiler e a ferramenta de de saída de depuração de de código aberto. Esta função pode ser usada com quase qualquer subexpressão em uma expressão DAX, e a expressão inteira ainda será válida.
Quando o primeiro argumento é avaliado várias vezes em uma única consulta, a função gera um único evento DAX Log de Avaliação que contém os valores de entrada e os valores de saída correspondentes.
Quando o parâmetro label é especificado, seu valor é retornado na saída json e na coluna Label do evento DAX Evaluation Log.
Se o primeiro argumento for uma expressão de tabela, somente as linhas MaxRows superiores serão mostradas no evento DAX Log de Avaliação.
Em alguns casos, esta função não é executada devido a otimizações.
Se o evento DAX Log de Avaliação for maior que um milhão de caracteres, ele será truncado para preservar a estrutura json correta.
Exemplo 1
O seguinte DAX consulta:
evaluate
SUMMARIZE(
EVALUATEANDLOG(FILTER(Sales, [ProductKey] = 528)),
Sales[SalesTerritoryKey],
"sum",
sum(Sales[Sales Amount])
)
Retorna o seguinte evento DAX Log de Avaliação:
{
"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]
]
}
]
}
Exemplo 2
O seguinte DAX consulta com um argumento escalar e atributos variáveis:
evaluate
SELECTCOLUMNS(
TOPN(5, Customer),
[Customer],
"Customer",
EVALUATEANDLOG([Customer] & ", " & [Country-Region], "customerLog")
)
Retorna o seguinte evento DAX Log de Avaliação:
{
"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"
}
]
}