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我目前正在研究一个现有的表格模型，它有大约 150 万行。它由 SSMS DB 视图驱动并部署到 SSAS。

我的问题是哪种语言处理得更好/更快？

添加度量时，我可以case在视图中创建 SQL 语句或将度量直接放在模型中。我刚刚开始这个项目，但数据增长相当稳定，我担心模型的长期性能会随着新的字段、度量和记录不断扩大。

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我使用以下经验法则：

  • 计算 SQL 中的所有维度属性。切勿在 DAX 中使用任何计算列。
  • 计算 SQL 中最复杂和最昂贵的指标。这些通常很少，例如所有计算的 2-5%。剩下的交给 DAX。

在后台，DAX 被翻译成 SQL 查询（您可以使用 DAX Studio 查看它们：https ://www.sqlbi.com/tools/dax-studio/ ）。如果 DAX 编写正确，执行计划将与 SQL 一样高效。当然，如果您的 DAX 错误，它可能会转化为非常无效的 SQL，但这是意料之中的。

最后，只是为了正确设置期望：如果表格模型超过 10 亿条记录，则认为它是“大”的。100M - 1B 记录之间的模型被认为是中型的，可能需要一些优化（基本上，你必须知道你在做什么）。任何少于 100M 的记录都是一个小模型，如果你有性能问题，要么是你的数据模型是错误的，要么是你的 DAX 不正确/无效。

于 2018-08-14T19:52:10.190 回答