在DAX中，VALUES函数的确切定义是什么？为什么DISTINCTCOUNTNOBLANK函数总是会表现出更差的性能？

Question

我不认为，现在https://learn.microsoft.com/zh-cn/dax/values-function-dax中的表述是准确的。其中尤其提到，VALUES和DISTINCT的区别，仅在于违反了引用完整性时提供的空白行。但我却发现了两者之间关于性能问题的巨大差异。

以下是我尝试复现性能问题的具体步骤：

我使用最新版的Power BI创建空白报表，使用输入数据方式创建了两张表格：

在语义模型中，将关联关系定义为一对多双向：

由于我手工输入的数据量有限，直接观察运算性能比较困难，所以我打开了DAX Studio，连到到这个实例，执行了下属两段查询：

1. EVALUATE SUMMARIZE(M_Dim,M_Dim[Dim],"C",COUNTROWS(FILTER(VALUES(S_Cnt[Cnt]),NOT(ISBLANK([Cnt])))))
2. EVALUATE SUMMARIZE(M_Dim,M_Dim[Dim],"C",COUNTROWS(FILTER(DISTINCT(S_Cnt[Cnt]),NOT(ISBLANK([Cnt])))))

这两段代码实际上是用于模拟DISTINCTCOUNTNOBLANK函数的行为，但我对它进行了结构，因为我发现真正的原因在于VALUES函数的奇怪行为。我观察到两者的查询计划有一处明显的差异：

我转到服务器时间页，我发现对于使用DISTINCT函数的查询，FE引擎将其拆分成了若干个SE任务，但对于使用VALUES的查询不会：

DISTINCTCOUNT和DISTINCTCOUNTNOBLANK函数与DISTINCT函数有着同样的行为，因此其性能在绝大多数情况下会比COUNTROWS套用VALUES更差；而VALUES函数为查询带来了独特的行为，在代码量增多的同时提高了性能，但我无法给出合理的解释。我希望在这里得到一个合理的解释，为什么一个单独的函数性能会比多个函数嵌套的性能更差？