GROUPBY 和 SUMMARIZE 的区别

本文翻译自Marco Russo& Alberto Ferrari的文章—《Differences between GROUPBY and SUMMARIZE》来源：SQLBI GROUPBY和SUMMARIZE都是按列分组的有用函数。然而，它们在性能和功能上都有所不同。了解细节可以让开发人员为他们的特定场景选择正确的函数。

DAX 提供了丰富的函数集，其中一些函数的功能是重叠的。在众多函数中，有两个函数可以进行分组：SUMMARIZE 和 GROUPBY。但并非只有这两个：SUMMARIZECOLUMNS 和 GROUPCROSSAPPLY 也执行类似的操作。不过，本文讨论的是 SUMMARIZE 和 GROUPBY，因为其他函数还有更多的功能，因此进行比较并不公平。

简而言之：GROUPBY应用于按局部列进行分组，即由DAX函数动态创建的列。SUMMARIZE应用于按模型和查询列进行分组。要注意的是，这两个函数都支持这两种情况：两个函数都可以按模型和局部列进行分组。然而，使用错误的函数会导致性能严重下降。

现在让我们详细说明这些函数是如何工作的。

SUMMARIZE介绍

SUMMARIZE执行两个操作:按本地列分组和添加新的本地列。我们已经在一篇很长很有技术含量的文章中介绍过SUMMARIZE: SUMMARIZE的所有秘密（https://www.sqlbi.com/articles/all-the-secrets-of-summarize/）。
在那篇文章中，我们描述了SUMMARIZE的行为，以及为什么不应该使用它来计算新的本地列。具体来说，SUMMARIZE实现了聚类，这是一种分组技术，尽管非常强大，但可能导致意想不到的结果和较差的性能。

但是，为了进行比较，我们将使用SUMMARIZE来计算新列，以描述其特殊行为。

当与简单示例一起使用时，SUMMARIZE表现良好，将分组操作下推到存储引擎。例如，下面的代码工作得很好，产生预期的存储引擎查询:

EVALUATE

SUMMARIZE (

Sales,

'Product'[Brand],

"Sales Amount", [Sales Amount]

)

SUMMARIZE 扫描销售额，按产品[品牌]分组，并按品牌生成销售额。存储引擎查询如下：

WITH

$Expr0 := ( PFCAST ( 'Sales'[Quantity] AS INT ) * PFCAST ( 'Sales'[Net Price] AS INT ) )

SELECT

'Product'[Brand],

SUM ( @$Expr0 )

FROM 'Sales'

LEFT OUTER JOIN 'Product'

ON 'Sales'[ProductKey]='Product'[ProductKey];

然而，一旦执行的度量代码变得复杂一些，这种简单的行为就很容易丢失。事实上，正如我们所提到的，SUMMARIZE 是通过一种名为聚类的特殊技术来进行计算的。请看下面的代码：

EVALUATE

SUMMARIZE (

Sales,

'Product'[Brand],

"Sales Amount", [Sales Amount],

"Sales All Brands",

CALCULATE (

[Sales Amount],

REMOVEFILTERS ( Product[Brand] )

)

)

由于 CALCULATE 删除了筛选上下文中唯一的筛选项，因此可以合理地认为 "所有品牌销售额 "会产生销售总额。但是，这种推测没有考虑到聚类。由于存在聚类，SUMMARIZE 设置的筛选器会影响扩展销售表的所有列，从而导致这种奇怪的结果。

如您所见，"所有品牌销售额 "重复了与 "销售金额 "相同的值。不同的数据分布或存在重复行可能会导致不同的值。此外，由于聚类的原因，一旦要聚合的数据是非三维数据，SUMMARIZE 就需要将整个表具体化。为了计算所有品牌的销售额，这是正在执行的 VertiPaq 查询之一：

WITH

$Expr0 := ( PFCAST ( 'Sales'[Quantity] AS INT ) * PFCAST ( 'Sales'[Net Price] AS INT ) )

SELECT

'Sales'[Order Number],

'Sales'[Line Number],

'Sales'[Order Date],

'Sales'[Delivery Date],

'Sales'[CustomerKey],

'Sales'[StoreKey],

'Sales'[ProductKey],

'Sales'[Quantity],

'Sales'[Unit Price],

'Sales'[Net Price],

'Sales'[Unit Cost],

'Sales'[Currency Code],

'Sales'[Exchange Rate],

SUM ( @$Expr0 )

FROM 'Sales';

请注意，RowNumber 并非查询的一部分，因此数据缓存的粒度并不完全是 Sales 的粒度，GROUPBY 也是如此。不过，由于表中的所有列都用作分组列，因此其大小通常非常重要。

同样的查询，使用 SUMMARIZE 和 ADDCOLUMNS 会产生预期结果：

EVALUATE

ADDCOLUMNS (

SUMMARIZE (

Sales,

'Product'[Brand]

),

"Sales Amount", [Sales Amount],

"Sales All Brands",

CALCULATE (

[Sales Amount],

ALL ( Product[Brand] )

)

)

这里是结果：

得益于聚类功能，SUMMARIZE 也可以按本地列进行分组。尽管按本地列分组，但下面的查询仍能正常运行：

EVALUATE

SUMMARIZE (

ADDCOLUMNS (

Sales,

"Transaction Size",

IF (

Sales[Quantity] > 3,

"Large",

"Small"

)

),

[Transaction Size],

"Sales Amount", [Sales Amount]

)

结果显示了按交易规模分组的销售额。

不过，请记住，尽管从语法和语义的角度来看查询是有效的，但其结果却是通过聚类计算出来的。聚类在多种情况下都会产生令人惊讶的结果，而且这种功能带来的问题要多于解决方法。此外，在这种情况下，计算需要将整个销售表具体化。

GROUPBY函数介绍

GROUPBY 按列对表进行分组。列可以是模型列或本地列。不过，它的行为与 SUMMARIZE 非常不同。GROUPBY 甚至不会将计算推送到存储引擎：整个计算都是在将表具体化后在公式引擎中进行的。GROUPBY 还可以在结果中添加新列。不过，由于 GROUPBY 的行为方式，新列需要使用 CURRENTGROUP 特殊函数作为被分组表中列的简单聚合来计算。

举例来说，让我们看看下面的代码：

EVALUATE

GROUPBY (

Sales,

'Product'[Brand],

"Sales Amount",

SUMX (

CURRENTGROUP (),

Sales[Quantity] * Sales[Net Price]

)

)

GROUPBY 扫描销售表并按产品[品牌]分组。为了进行分组，DAX 在数据缓存中将 Sales 所需的列具体化，然后由公式引擎进行处理。实际上，查询执行的就是这段代码：

SELECT

'Product'[Brand],

'Sales'[RowNumber],

'Sales'[Quantity],

'Sales'[Net Price]

FROM 'Sales'

LEFT OUTER JOIN 'Product'

ON 'Sales'[ProductKey]='Product'[ProductKey];

在销售中，DAX 会检索销售[数量]、销售[净价]和产品[品牌]。Sales[RowNumber] 的存在保证了检索到所有行，否则，VertiPaq 本身将执行分组操作。

结果是一个行数与销售额相同的表格，因此可能非常大。公式引擎会扫描该表，根据产品[品牌]将其分成若干组，然后计算每个组的销售额[数量]乘以销售额[净价]的总和。

GROUPBY 有一个很大的局限性，那就是在迭代 CURRENTGROUP 时使用的表达式不能涉及上下文转换。这一限制使得我们无法使用现有的度量值作为迭代的一部分。您可能已经注意到，我们不得不重写示例中销售金额的代码。

尽管 GROUPBY 看起来很慢，但它是唯一一个可以对无行列的表执行分组和计算的 DAX 函数。例如，下面的查询按本地表的一列对表进行分组，而 GROUPBY 是唯一能执行该操作的函数：

EVALUATE

VAR TableToGroup =

SELECTCOLUMNS (

{

( "A", 1 ),

( "A", 2 ),

( "B", 3 ),

( "B", 4 )

},

"Group", [Value1],

"Value", [Value2]

)

RETURN

GROUPBY (

TableToGroup,

[Group],

"Result",

SUMX (

CURRENTGROUP (),

[Value]

)

)

GROUPBY 是一个合适的函数，适用于使用其他 DAX 函数生成一个小表格，然后需要按其中一列执行分组，逐行进行简单的聚合。

选择正确的函数

正如您所看到的，当需要按模型中的列分组时，SUMMARIZE 可以很好地发挥作用。尽管它也可以按本地列分组，但它使用了聚类，其结果大多出人意料。GROUPBY 不使用聚类。不过，它也有一个很大的局限性：它总是将需要分组的表具体化。因此，GROUPBY 并不是按模型列分组的最佳选择，而 ADDCOLUMNS/SUMMARIZE 则能产生更高效的代码。

不过，当需要按本地列对小型临时表进行分组时，GROUPBY 是最好的函数，因为它可以在不依赖聚类的情况下完成工作。

明智的 DAX 开发人员会选择合适的函数，通常会将 SUMMARIZE、ADDCOLUMNS 和 GROUPBY 混合使用，以获得最佳性能和正确结果。让我们通过一个例子来详细说明这一点。之前，我们向您展示了这段代码：

EVALUATE

SUMMARIZE (

ADDCOLUMNS (

Sales,

"Transaction Size",

IF (

Sales[Quantity] > 3,

"Large",

"Small"

)

),

[Transaction Size],

"Sales Amount", [Sales Amount]

)

该查询使用 SUMMARIZE，因此进行了聚类。它执行两个 VertiPaq 查询。第一个查询基本上是具体化 Sales：

SELECT

'Sales'[Order Number],

'Sales'[Line Number],

'Sales'[Order Date],

'Sales'[Delivery Date],

'Sales'[CustomerKey],

'Sales'[StoreKey],

'Sales'[ProductKey],

'Sales'[Quantity],

'Sales'[Unit Price],

'Sales'[Net Price],

'Sales'[Unit Cost],

'Sales'[Currency Code],

'Sales'[Exchange Rate]

FROM 'Sales';

第二个存储引擎查询使用第一个查询的结果，对销售数据进行大规模筛选：

WITH

$Expr0 := ( PFCAST ( 'Sales'[Quantity] AS INT ) * PFCAST ( 'Sales'[Net Price] AS INT ) )

SELECT

'Sales'[Order Number],

'Sales'[Line Number],

'Sales'[Order Date],

'Sales'[Delivery Date],

'Sales'[CustomerKey],

'Sales'[StoreKey],

'Sales'[ProductKey],

'Sales'[Quantity],

'Sales'[Unit Price],

'Sales'[Net Price],

'Sales'[Unit Cost],

'Sales'[Currency Code],

'Sales'[Exchange Rate],

SUM ( @$Expr0 )

FROM 'Sales'

WHERE

( 'Sales'[Exchange Rate], 'Sales'[Currency Code], 'Sales'[Unit Cost], 'Sales'[Net Price], 'Sales'[Unit Price], 'Sales'[Quantity],

'Sales'[ProductKey], 'Sales'[StoreKey], 'Sales'[CustomerKey], 'Sales'[Delivery Date], 'Sales'[Order Date],

'Sales'[Line Number], 'Sales'[Order Number] )

IN { ( 1.000000, 'USD', 1227800, 2536500, 2670000, 1, 1507, 999999, 1573592, 43818.000000, 43816.000000, 1, 363800 ) ,

( 0.914500, 'EUR', 1677300, 2928100, 3290000, 2, 241, 999999, 587554, 43739.000000, 43736.000000, 2, 355804 ) ,

( 0.902900, 'EUR', 676000, 1470000, 1470000, 1, 668, 340, 884269, 43693.000000, 43693.000000, 1, 351503 ) ,

( 1.335200, 'CAD', 322500, 701300, 701300, 3, 1707, 999999, 278457, 43473.000000, 43472.000000, 1, 329404 ) ,

( 1.000000, 'USD', 1480780, 3220000, 3220000, 3, 1410, 999999, 1582937, 43095.000000, 43090.000000, 0, 291214 ) ,

( 1.297600, 'CAD', 3214400, 6990000, 6990000, 1, 405, 80, 326829, 43836.000000, 43836.000000, 2, 365800 ) ,

( 1.000000, 'USD', 300800, 513300, 590000, 2, 501, 999999, 1540547, 43818.000000, 43813.000000, 1, 363503 ) ,

( 1.000000, 'USD', 186500, 364950, 405500, 6, 79, 450, 1665181, 43239.000000, 43239.000000, 0, 306110 ) ,

( 1.310000, 'CAD', 1520800, 4590000, 4590000, 4, 569, 100, 384389, 43407.000000, 43407.000000, 0, 322905 ) ,

( 0.875900, 'EUR', 1379600, 3000000, 3000000, 1, 1449, 999999, 590077, 43410.000000, 43406.000000, 0, 322800 )

..[13,915 total tuples, not all displayed]};

尽管这两个查询在我们的示例模型上运行速度非常快，但在有数千万行数据的实际示例中可能会非常繁重和缓慢。

使用 GROUPBY 表示的相同查询可能会更高效：

EVALUATE

GROUPBY (

ADDCOLUMNS (

Sales,

"Transaction Size",

IF (

Sales[Quantity] > 3,

"Large",

"Small"

)

),

[Transaction Size],

"Sales Amount",

SUMX (

CURRENTGROUP (),

Sales[Quantity] * Sales[Net Price]

)

)

尽管我们不能使用基本衡量标准 "销售金额"，但具体化级别却变小了。正在执行的唯一 VertiPaq 查询如下：

SELECT

'Sales'[RowNumber],

'Sales'[Quantity],

'Sales'[Net Price]

FROM 'Sales';

但是，这种数据缓存的粒度与 Sales 相同，对于大型模型来说，这将是一个严重的问题。

要想获得更好的性能，就必须将这两个功能结合起来，并改变我们的视角。我们首先按销售额[数量]分组，使用 ADDCOLUMNS 和 SUMMARIZE 生成一个很小的表。该表仅包含 10 行。然后，我们添加 "交易量 "列，最后，我们使用GROUPBY将表格中的10行数据分组到两个“交易规模”集群中：

EVALUATE

GROUPBY (

ADDCOLUMNS (

SUMMARIZE (

Sales,

Sales[Quantity]

),

"@Sales", [Sales Amount],

"Transaction Size",

IF (

Sales[Quantity] > 3,

"Large",

"Small"

)

),

[Transaction Size],

"Sales Amount",

SUMX (

CURRENTGROUP (),

[@Sales]

)

)

该 DAX 查询只执行两个存储引擎查询。第一个查询按数量对销售额进行分组：

WITH

$Expr0 := ( PFCAST ( 'Sales'[Quantity] AS INT ) * PFCAST ( 'Sales'[Net Price] AS INT ) )

SELECT

'Sales'[Quantity],

SUM ( @$Expr0 )

FROM 'Sales';

第二个 VertiPaq 查询只是检索销售[数量]的不同值：

SELECT

'Sales'[Quantity]

FROM 'Sales';

大部分计算都已下放到存储引擎中；具体化程度可以忽略不计，即使在大型数据库中，最后这个 DAX 查询也会非常快。

结论

对于任何认真学习 DAX 的人来说，了解函数的细节、实现方式和预期用法都是一项重要技能。在本文中，我们介绍了 GROUPBY 和 SUMMARIZE 之间的区别。然而，DAX 还有许多隐藏的细节值得了解。

使用错误的函数可能会产生意想不到的结果或查询效率低下。对 DAX 了解得越多，你的代码就会变得越好。

---

如果您想深入学习微软Power BI，欢迎登录网易云课堂试听学习我们的“从Excel到Power BI数据分析可视化”系列课程。或者关注我们的公众号（PowerPivot工坊）后猛戳”在线学习”。

长按下方二维码关注“Power Pivot工坊”获取更多微软Power BI、PowerPivot相关文章、资讯，欢迎小伙伴儿们转发分享~

Power Pivot工坊