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RELATED

  • Artigo

Aplica-se a:Coluna calculadaTabela calculadaMeasureCálculo visual

Retorna um relatedvalue de outra tabela.

Sintaxe

RELATED(<column>)

Parâmetros

Termo Definição
column A coluna que contains o values que você deseja recuperar.

Regresso value

Um único value que é related para a linha atual.

Observações

  • A função RELATED requer que exista uma relação entre a tabela atual and a tabela com related informações. Você especifica a coluna que contains os dados desejados and a função segue uma relação muitos-para-um existente para buscar o value da coluna especificada na tabela related. If um relacionamento not existir, você deve criar um relacionamento.

  • Quando a função RELATED executa uma pesquisa, ela examina allvalues na tabela especificada, independentemente de qualquer filters que possa ter sido aplicada.

  • A função RELATED precisa de um contexto de linha; portanto, ele só pode ser usado em expressão de coluna calculada, onde o contexto de linha atual é inequívoco, or como uma função aninhada em uma expressão que usa uma função de verificação de tabela. Uma função de varredura de tabela, como SUMX, obtém o value da linha atual valueand verifica outra tabela em busca de instâncias desse value.

  • A função RELATED não pode ser usada para buscar uma coluna em uma relação limitada.

Exemplo

No exemplo a seguir, o measure Vendas pela Internet fora dos EUA é criado para produzir um relatório de vendas que exclui as vendas nos Estados Unidos. Para criar o measure, a tabela InternetSales_USD deve ser filtrada para excluir all vendas que pertencem aos Estados Unidos na tabela SalesTerritory. Os Estados Unidos, como país, aparecem 5 vezes na tabela SalesTerritory; uma vez para cada uma das seguintes regiões: Noroeste, Nordeste, Central, Sudoeste and Sudeste.

A abordagem first para filter as vendas pela Internet, a fim de criar o measure, pode ser adicionar uma expressão filter como a seguinte:

FILTER('InternetSales_USD'
, 'InternetSales_USD'[SalesTerritoryKey]<>1 && 'InternetSales_USD'[SalesTerritoryKey]<>2 && 'InternetSales_USD'[SalesTerritoryKey]<>3 && 'InternetSales_USD'[SalesTerritoryKey]<>4 && 'InternetSales_USD'[SalesTerritoryKey]<>5)

No entanto, essa abordagem é contraintuitiva, propensa a erros de digitação, and pode not funcionar if qualquer uma das regiões existentes for dividida no futuro.

Uma abordagem melhor seria usar a relação existente entre InternetSales_USD and SalesTerritory and declarar explicitamente que o país deve ser diferente dos Estados Unidos. Para fazer isso, crie uma expressão filter como a seguinte:

FILTER( 'InternetSales_USD', RELATED('SalesTerritory'[SalesTerritoryCountry])<>"United States")

Esta expressão usa a função RELATED para pesquisar o país value na tabela SalesTerritory, começando com o value da coluna de chave, SalesTerritoryKey, na tabela InternetSales_USD. O resultado da pesquisa é usado pela função filter para determinar if a linha InternetSales_USD é filtrada ornot.

Nota

If o exemplo not funcionar, talvez seja necessário criar uma relação entre as tabelas.

= SUMX(FILTER( 'InternetSales_USD'
            ,  RELATED('SalesTerritory'[SalesTerritoryCountry])
               <>"United States"
             )
     ,'InternetSales_USD'[SalesAmount_USD])

A tabela a seguir mostra apenas os totais para cada região, para provar que a expressão filter no measure, Non USA Internet Sales, funciona como pretendido.

Row Labels Internet Sales Non USA Internet Sales
Austrália $4.999.021,84 $4.999.021,84
Canadá $1.343.109,10 $1.343.109,10
França $2.490.944,57 $2.490.944,57
Alemanha $2.775.195,60 $2.775.195,60
Reino Unido $5.057.076,55 $5.057.076,55
Estados Unidos da América $9,389,479.79
Total Geral $26.054.827,45 $16.665.347,67

A seguir mostra o que você pode obter if usou esse measure em um visual de tabela de relatório:

Row Labels Accessories Bikes Clothing Grand Total
2005 $1.526.481,95 $1.526.481,95
2006 $3.554.744,04 $3.554.744,04
2007 $156,480.18 $5.640.106,05 $70,142.77 $5.866.729,00
2008 $228,159.45 $5,386,558.19 $102,675.04 $5,717,392.68
Total Geral $384,639.63 $16,107,890.23 $172,817.81 $16.665.347,67

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