Tối ưu hóa DAX với VAR, Iterator, và Virtual Table

Khi làm việc với DAX trong Power BI, việc tối ưu hóa và chọn lựa các hàm phù hợp để thực hiện tính toán là rất quan trọng. SUMX và AVERAGEX là hai hàm iterator thường xuyên được sử dụng để thực hiện các phép tính trên từng hàng của bảng dữ liệu. Những hàm này cho phép bạn lấy tổng hoặc trung bình của các giá trị sau khi thực hiện phép toán trên từng hàng, khác biệt so với các hàm giải thuật cơ bản như SUM hoặc AVERAGE mà chỉ làm việc với toàn bộ bảng dữ liệu.

Hàm SUMX hoạt động bằng cách lần lượt lấy từng hàng trong bảng dữ liệu và thực hiện phép nhân các giá trị của từng hàng với nhau trước khi cộng dồn lại. Công thức cú pháp cơ bản của SUMX thường như sau:

SUMX(table, expression)

Điều này cho phép bạn thực hiện những phép tính phức tạp hơn và chính xác hơn trong nhiều trường hợp ứng dụng thực tế. Ví dụ, bạn có thể tính tổng doanh thu từ các sản phẩm bằng cách nhân số lượng bán ra với đơn giá trên mỗi sản phẩm và cộng tổng lại bằng cách sử dụng SUMX.

Tương tự, hàm AVERAGEX cũng thực hiện các phép toán trên mỗi hàng và sau đó tính trung bình của kết quả. Công thức cú pháp của AVERAGEX cũng tương tự:

AVERAGEX(table, expression)

Sử dụng AVERAGEX, bạn có thể tính được giá trị trung bình dựa trên các phép toán chi tiết trên từng hàng. Ví dụ, tính trung bình của phần trăm tăng trưởng của từng sản phẩm qua các tháng khác nhau.

Một điểm nổi bật khi sử dụng các hàm iterator này là khả năng áp dụng các tính toán phức tạp trên từng hàng một cách hiệu quả mà không cần phải sử dụng nhiều phép lặp phức tạp. Điều này không chỉ cải thiện tính chính xác mà còn giúp tối ưu hóa hiệu suất của các công thức DAX trong Power BI.

Khi nào thì nên sử dụng các hàm iterator như SUMX và AVERAGEX? Chúng đặc biệt hữu ích khi bạn cần thực hiện các tính toán phụ thuộc vào dữ liệu chi tiết của từng hàng trong một bảng dữ liệu. Nếu bạn chỉ cần tổng hoặc trung bình trong bảng mà không cần các phép toán phức tạp trên từng hàng, các hàm cơ bản như SUM hoặc AVERAGE có thể là lựa chọn tốt hơn vì chúng thường nhanh hơn.

Việc sử dụng SUMX và AVERAGEX cũng đòi hỏi sự cẩn thận để đảm bảo rằng các expression trong hàm này đang hoạt động tốt và không gây ra bất kỳ sự không mong muốn nào. Không giống như các hàm giải thuật cơ bản, hàm iterator chạy qua từng hàng dữ liệu và có thể dẫn đến chậm hơn nếu không được tối ưu hóa đúng cách.

Cần nhớ rằng việc áp dụng đúng các hàm iterator này không chỉ giúp bạn có được kết quả chính xác hơn mà còn cho phép bạn thể hiện dữ liệu theo cách bạn muốn một cách linh hoạt và sáng tạo hơn. Khi triển khai, nên luôn lưu ý đến bối cảnh của dữ liệu và cách sắp xếp để đảm bảo tính nhất quán và chính xác.

Khi khái niệm virtual table xuất hiện, điều này giúp bạn có thể thoải mái thử nghiệm các phương pháp phân nhóm và tính toán mà không làm thay đổi các bảng thực tế trong mô hình dữ liệu của bạn. Hãy tưởng tượng virtual table giống như một bảng "ảo" chỉ tồn tại trong một công thức measure hoặc hàm, không làm ảnh hưởng đến cấu trúc dữ liệu cơ bản.

Ví dụ, bạn có một bảng hóa đơn với các giao dịch bán hàng và bạn muốn tính toán tổng số lượng hàng bán theo từng khách hàng.

Ví dụ DAX:

SUMMARIZE(InvoiceTable, Customer[CustomerName], "Total Sales", SUM(InvoiceTable[SalesAmount]))
            

Qua cú pháp trên, SUMMARIZE sẽ tạo một virtual table nhóm các dữ liệu theo tên khách hàng và tính tổng SalesAmount cho mỗi khách hàng.

Kết hợp với các hàm khác như FILTER hoặc CALCULATE, bạn có thể tạo ra các virtual table phức tạp hơn và khai thác tối đa tiềm năng phân tích của mình. Chẳng hạn, bạn có thể chỉ muốn nhóm những khách hàng có tổng doanh số lớn hơn một ngưỡng nhất định:

CALCULATE(
    SUMMARIZE(
        FILTER(
            InvoiceTable,
            InvoiceTable[SalesAmount] > 1000
        ),
        Customer[CustomerName],
        "Total Sales", SUM(InvoiceTable[SalesAmount])
    )
)
            

Trong trường hợp này, virtual table chỉ chứa các khách hàng có doanh số lớn hơn 1,000 và bao gồm tổng doanh số cho mỗi khách hàng, cung cấp một phân tích rõ ràng và chuyên sâu hơn về dữ liệu bán hàng.

Việc hiểu cách tạo và sử dụng virtual table trong DAX với SUMMARIZE không chỉ giúp bạn tổ chức dữ liệu tốt hơn mà còn mở ra các kỹ thuật phân tích và tối ưu hóa mô hình dữ liệu vượt trội. Hãy kết hợp SUMMARIZE với các hàm khác để thực hiện các phân tích nâng cao, tối ưu hiệu suất mô hình và cuối cùng là đưa ra các phiên bản báo cáo đặc sắc và chi tiết hơn.