筛选表的几种方法效率比较

因为要根据某种规则筛选表，我找到几种方法，因为数据源有几百万行，所以需要比较一下几种方法的效率，找到用时最短的方法。

例如有这样一张销售表，现在需要筛选出京津冀的订单。

最基本的方法就是直接筛选：

方法1：直接筛选

筛选的行 = Table.SelectRows(源, each 
    ([省份] = "北京" or 
     [省份] = "天津" or 
     [省份] = "河北"))

但是省份的分类是可变的，根据需要随时会有新的分类方法，记录在一个表中：

这样方法1就需要经常修改语句，很麻烦，于是我尝试其他几种方法：

方法2：List.Contains

筛选的行 = Table.SelectRows(源, each 
    List.Contains(
        {"北京","天津","河北"}, 
        [省份]))

最容易的是可以想到List.Contains，这样{"北京","天津","河北"}就可以用变量来替换了。

然后我又想到了List.MatchesAny：

方法3：List.MatchesAny

筛选的行 = Table.SelectRows(源, each 
    List.MatchesAny(
        {"北京","天津","河北"}, 
        (current) => [省份]=current))

不知道作用原理是不是匹配到一个值就不再进行其他元素的匹配，如果是这样的话效率应该比List.Contains要高一些。

然后又想到了List.Accumulate：

方法4：List.Accumulate

筛选的行 = Table.SelectRows(源, each 
    List.Accumulate(
        {"北京","天津","河北"}, 
        false, 
        (state, current) => 
            if [省份]=current 
            then true 
            else state))

这种方法也是判断3遍，但是如果匹配上了的话就返回true，可能有点类似于递归，但是效率应该不如递归更高，但是应该会比List.Contains高一些。

还有递归法：

方法5：递归

筛选的行 = Table.SelectRows(源, each 
    let list={"北京","天津","河北"},
    fx=(n)=>
        if [省份]=list{n} 
        then true 
        else if n=List.Count(list)-1 
            then false 
            else @fx(n+1)
    in fx(0))

这种方法的原理是把销售表每一行的省份值在list中进行匹配，从第1个元素进行匹配，如果="北京"就停止匹配并返回true，如果≠"北京"的话再看是不是="天津"，如果="天津"就停止匹配并返回true，如果≠"天津"再进行下一个匹配……直到最后一个元素"河北"，如果没有匹配上的话就返回false，其实意思就是判断销售表中每一行的省份是不是属于“京津冀”，是的话就筛出来，不是就筛掉，和方法1直接筛选的道理是一样的，只是用递归可以把“京津冀”设为一个变量，方便动态变化。

递归法写法复杂一些，但是它有设有中断规则，对于list中的元素匹配上一个就停止，不再进行后面没必要的匹配运算，我感觉效率会更高一些，这个例子很简单看不出来，但是如果销售表有上亿行，而list中的城市也有几百个，比如要计算双十一当天1亿笔淘宝订单中发往三线城市（估计500+吧）的订单销售额合计，这时候我估计递归法计算会快一些。

总结

方法1最简单，但是我感觉也是要穷举list中的每一个元素，和List.Contains、List.Accumulate等方法计算量一样，但是语句简单些，可能会计算快一些。
方法2和3都要穷举list中的所有元素，计算量会比较大。

5种方法的运算速度我估计是方法5>方法4>方法1>方法3>方法2，如果有合适的例子可以测试一下。

在施阳的文章《模拟绝对引用累计计数》中提到可以测试不同方法的刷新时间，但是我不知道怎么测试的啊，我现在只能是大概判断，不知道是不是PQ也可以用DAX Studio或者类似工具测试刷新时间，知道的朋友可以留言告诉我一下啊，多谢啦。

实例下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1CAwQWObOK3e7uTW9jSlwLw
提取码：rc6i