Power BI RELATED DAX 函数：简介与使用场景

RELATED 函数的动手示例

现在我们来看看一些示例，了解 RELATED 在实践中的工作方式。

RELATED 的基本用法

假设我们有一张包含每月产品销量的表，但没有产品名称或类别，只有 ProductID。我们还有一张 Products 表，包含 ProductID、ProductName 和 Category。我们使用 ProductID 在这两张表之间创建关系。

我们希望按产品类别分析销量。为此，我们在 Sales 表中创建一个计算列，使用以下 DAX 公式，然后可将其添加到 Power BI 报告的可视化中：

ProductCategory = RELATED(Products[ProductCategory])技术支持

RELATED 非常适合这种场景，因为 Products 与 Sales 之间存在直接的一对多关系，便于提取 ProductName 或 Category。

高级场景

RELATED 在需要将相关表的数据引入当前表上下文时尤其强大。

在度量值中使用 RELATED，可根据报表当前的筛选上下文执行动态计算。度量值用于聚合计算，并可通过 SUMX 等行上下文函数纳入相关数据。

如果您还不熟悉 SUMX 函数，可以参考这篇完整的 SUMX 教程。

让我们基于之前的示例探讨一个更复杂的版本。假设您有包含多个不同价格产品的表，以及按产品且每月变化的动态销售目标。您的目标是跟踪不同产品类别在每个月相对于这些目标的销售表现。

在包含 Sales 与 Products 表的数据模型中，我们现在还加入一张 SalesTargets 表，其中包含每个产品的月度销售目标，包括 ProductID、Month 和 TargetAmount 列。

为正确使用 RELATED，我们基于复合键在 Sales 与 SalesTargets 两张表中建立关系，该复合键由 Product ID 与 Month 的组合构成。

目标是计算每个产品类别在每个月完成销售目标的百分比。

Monthly Target Achievement =
VAR TotalSalesRevenue =
    SUMX(
        Sales,
        Sales[QuantitySold] * RELATED(Products[Price])
    )
VAR MonthlyTarget =
    SUMX(
        Sales,
        RELATED(SalesTargets[TargetAmount])
    )
RETURN
IF(
    MonthlyTarget > 0,
    TotalSalesRevenue / MonthlyTarget,
    BLANK()
)技术支持

该度量值通过遍历 Sales 表并使用 RELATED 获取每个产品的价格来计算 TotalSalesRevenue。随后，通过汇总 SalesTargets 表中相关月份和产品的目标金额来计算 MonthlyTarget。

最后，将总销售收入除以月度目标得到完成百分比，并确保仅在设定了目标时返回值（以避免被零除）。

您可以在 Financial Reporting in Power BI 技能路径中进一步学习财务数据分析，其中包含通过 Power BI 分析与可视化数据的动手示例。

Power BI 中的 RELATED 函数：最佳实践

既然我们已经熟悉了 RELATED 的工作方式，下面深入探讨一些最佳实践。

仅在需要时使用 RELATED

当您确实需要将其他表的数据纳入当前表上下文以进行计算时，再应用 RELATED。这对创建简化报表搭建的计算列尤其有用。

过度使用 RELATED 会导致数据模型不必要地复杂，并可能拖慢报表性能。如果可以直接通过可视化中的关系完成分析，而无需将数据实际引入您的表中，那通常更高效。

了解您的数据模型

在使用 RELATED 前，务必了解您的数据模型，尤其是表之间的关系。RELATED 需要一个已存在且处于活动状态的关系——通常是在“一对多”关系中，于“多”的一侧使用该函数从“一”的一侧拉取数据。

RELATED 不适用于多对多关系。

如果在未正确定义关系或误解关系方向性的情况下使用 RELATED，可能会导致错误或意外结果。

理解关系方向

使用 RELATED 将数据从主表（“一”侧）拉入相关表（“多”侧）。当您希望在计算或分析中包含来自其他表的查找数据时，这尤其有用。

在相反方向（从多到一）使用 RELATED 而缺乏恰当理解，可能造成困惑。对于反向方向，RELATEDTABLE 可能更合适，但它返回的是一张表，因此需要进一步的聚合函数。

RELATED 的替代方案

当 RELATED 无法满足您在 Power BI 中的需求时，您可以考虑一些替代方法。这里介绍两种替代方案：LOOKUPVALUE 函数与使用 Power Query 合并数据。

LOOKUPVALUE

LOOKUPVALUE 功能非常灵活，但可能比 RELATED 更慢。这是因为它会逐行在表中查找匹配项。在我们的示例中，可能成千上万甚至上百万的销售交易会显著拖慢报表性能。

在存在直接关系且需求简单的情况下，LOOKUPVALUE 可能显得过于复杂。不过，如果您需要更复杂的匹配条件、尚未建立关系，或对性能不敏感，LOOKUPVALUE 提供了更高的灵活性。

若想了解更多，可阅读这篇 DAX LOOKUPVALUE 全面指南。

使用 Power Query 合并数据

在 Power Query 中合并表，本质上是在合并时创建数据的静态快照。

但如果您的 Products 表经常更新（新增产品或更改类别），那么在未同时刷新 Products 与 Sales 两张表的情况下，您在 Power Query 中合并得到的表将不会自动反映这些更新。

合并后的表可能变得非常庞大，并可能拖慢报表性能，尤其是在您只需相关表中的一小部分数据（例如产品类别）时。

结论

RELATED 函数可根据关系从关联表提取数据，简化数据建模，免去手动合并的需要。这样，您便可创建动态纳入其他表数据的计算列与度量值。

为达到最佳效果，请战略性地使用 RELATED，仅在必要时将数据引入当前表上下文。清晰理解数据模型与既定关系至关重要。

如果您希望继续学习 Power BI，可参考以下资源：

• Power BI 数据可视化课程
• Power BI 高级分析功能教程
• 8 个 Power BI 项目助您精进技能