DAX の数式のコンテキスト

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コンテキストを使用すると、現在の行またはセルの選択と関連データを反映するように数式の結果を変更できる動的分析を実行できます。 コンテキストを理解し、コンテキストを効果的に使用することは、高性能な数式、動的分析、および数式の問題のトラブルシューティングに非常に重要です。

このセクションでは、行コンテキスト、クエリ コンテキスト、フィルター コンテキストなど、さまざまな種類のコンテキストを定義します。 計算列とピボットテーブルの数式に対してコンテキストを評価する方法について説明します。

この記事の最後に、数式の結果がコンテキストによってどのように変化するのかを示す詳しい例へのリンクが記載されています。

コンテキストについて

PowerPivot の数式は、ピボットテーブルに適用されたフィルター、テーブル間のリレーションシップ、数式で使用されるフィルターの影響を受けます。 動的分析を実行可能にするのがコンテキストです。 数式の作成とトラブルシューティングを行うには、コンテキストを理解しておくことが重要です。

コンテキストには、行コンテキスト、クエリ コンテキスト、フィルター コンテキストという種類があります。

行コンテキストは "現在の行" と考えることができます。 計算列を作成した場合、個々の行に格納されている値と、現在の行に関連した列の値で、行コンテキストが構成されます。 また、現在の行から値を取得し、テーブル全体に対して操作を実行するときにその値を使用するいくつかの関数 (以前 と 最早) もあります。

クエリ コンテキストとは、行の見出しと列の見出しに応じてピボットテーブルの各セルに暗黙的に作成されるデータのサブセットです。

フィルター コンテキストは、行に適用されているフィルター制約または数式内のフィルター式で定義されているフィルター制約に基づく、各列の許容値のセットです。

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行コンテキスト

計算列に数式を作成した場合、その数式の行コンテキストは、現在の行内の全列からの値を含んでいます。 テーブルが別のテーブルに関連付けられている場合、コンテキストには、現在の行に関連付けられている他のテーブルの値もすべて含まれます。

たとえば、同じテーブルの 2 つの列を加算する =[Freight] + [Tax]

は、同じテーブルの 2 つの列を一緒に追加します。 この数式は、同じ行の値を自動的に参照する Excel テーブル内の数式のように動作します。 テーブルは範囲とは異なります。範囲表記を使用して現在の行の前の行の値を参照することはできません。また、テーブルまたはセル内の任意の 1 つの値を参照することはできません。 テーブルと列は常に操作する必要があります。

行コンテキストで、関連するテーブル内のどの行を現在の行に関連付けるかは、自動的にテーブル間のリレーションシップに従って決定されます。

たとえば次の数式は、RELATED 関数を使用し、注文の出荷先の地域に基づいて、関連テーブルから税の値をフェッチします。 現在のテーブル内の地域の値を使用し、関連するテーブルで地域を探し、関連するテーブルから該当する地域の税率を取得することによって、税の値が求められます。

= [Freight] + RELATED(‘Region'[TaxRate])

この数式は、Region テーブルから現在の地域の税率を取得するだけです。 テーブル間を接続するキーを知る必要や指定する必要はありません。

複数行のコンテキスト

DAX には、テーブルで計算を繰り返し実行する関数が含まれています。 これらの関数は、現在の行と、現在の行のコンテキストを、複数持つことができます。 プログラミングの観点では、内側および外側ループを再帰的に処理する数式を作成できます。

たとえば、ブックに Products テーブルと Sales テーブルが含まれているとします。 複数の製品を含むトランザクションでいっぱいの売上テーブル全体を調べ、1 つのトランザクションで各製品に対して注文された最大数量を見つける必要がある場合があります。

Excel では、この計算には一連の中間出力が必要であり、データが変更されると中間出力の再構築が必要となります。 Excel のパワー ユーザーであれば、ジョブを行う配列数式を作成することもできます。 または、リレーショナル データベースでは、入れ子にしたサブセレクトを記述できます。

ただし、DAX を使用すると、正しい値を返す 1 つの数式を作成でき、データをテーブルに追加すると結果が自動的に更新されます。

=MAXX(FILTER(Sales,[ProdKey]=EARLIER([ProdKey])),Sales[OrderQty])

この数式の詳細なチュートリアルについては、「 前の手順」を参照してください。

つまり、EARLIER 関数は、現在の操作の前にある操作の行コンテキストを格納します。 関数は常にメモリに 2 セットのコンテキストを格納します。1 つのコンテキスト セットは数式の内部ループの現在の行を表し、別のコンテキストセットは数式の外側のループの現在の行を表します。 DAX は、複雑な集計を作成できるように、2 つのループ間で値を自動的にフィードします。

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クエリ コンテキスト

クエリ コンテキストとは、数式に対して暗黙的に取得されるデータのサブセットのことをいいます。 ピボットテーブル内のセルにメジャーまたは他の値フィールドをドロップすると、 PowerPivot エンジンによって行ヘッダーと列ヘッダー、スライサー、レポート フィルターが調べられ、コンテキストが決定されます。 その後、 PowerPivotが必要な計算を行って、ピボットテーブルの各セルに値を生成します。 取得されるデータのセットは、各セルのクエリ コンテキストです。

数式を配置した場所によってコンテキストが変わるので、数式の結果も、多数のグループおよびフィルターを持つピボットテーブルで数式を使用したか、またはコンテキストが最少かつフィルターのない計算列で数式を使用したかによって変わります。

たとえば、Sales テーブルの Profit 列の値を合計する、=SUM(‘Sales'[Profit]) のような単純な数式を作成したとします。

Sales テーブル内の計算列でこの数式を使用する場合、数式のクエリ コンテキストは常に Sales テーブルのデータ セット全体であるため、数式の結果はテーブル全体で同じになります。 結果は、すべての地域、すべての製品、すべての年に対して利益が得られます。

ただし、同じ結果を何百回も表示する必要はなく、特定の年度、特定の国または地域、特定の製品、または、そうした条件の組み合わせについて、該当する利益を計算し、総計を求めるのが普通です。

ピボットテーブルでは、列見出しや行見出し、スライサーを追加したり削除したりすることで、簡単にコンテキストを変更できます。 上記のような数式をメジャーに作成し、ピボットテーブルにドロップできます。 ピボットテーブルに列見出しまたは行見出しを追加するたびに、メジャーが評価されるクエリ コンテキストを変更します。 スライス操作やフィルター処理もコンテキストに影響を及ぼします。 したがって、ピボットテーブルで使用される同じ数式は、セルごとに異なるクエリ コンテキストで評価されます。

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フィルター コンテキスト

フィルター コンテキストは、数式の引数を使用して列やテーブルの使用可能な値のセットにフィルター制約を指定すると追加されます。 行コンテキストやクエリ コンテキストなど、他のコンテキストに加えて適用されます。

たとえば、ピボットテーブルでは、クエリ コンテキストに関する前のセクションで説明したように、行見出しと列見出しに基づいて各セルの値が計算されます。 ただし、ピボットテーブルに追加するメジャーまたは計算列内では、フィルター式を指定して、数式で使用される値を制御できます。 また、特定の列のフィルターを選択的にクリアすることもできます。

数式内でフィルターを作成する方法の詳細については、 フィルター関数に関するページを参照してください。

フィルターをクリアして総計を作成する方法の例については、 ALL を参照してください。

数式内でフィルターを選択的にクリアして適用する方法の例については、 ALLEXCEPT 関数を参照してください。

そのため、数式の結果を解釈するときにフィルター コンテキストを認識できるように、ピボットテーブルで使用されるメジャーまたは数式の定義を確認する必要があります。

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数式のコンテキストの決定

数式を作成すると、PowerPivot for Excel はまず全体的な構文チェックを実行し、次に、入力した列とテーブルの名前を、現在のコンテキストで使用可能な列およびテーブルと照合します。 PowerPivot が、数式によって指定された列またはテーブルを見つけられない場合は、エラーになります。

コンテキストは、前のセクションで説明したように、ブック内の使用可能なテーブル、テーブル間のリレーションシップ、および適用されたフィルターを使用して決定されます。

たとえば、新しいテーブルにデータをインポートしたばかりで、フィルターを適用していない場合は、テーブルの列セット全体が現在のコンテキストに含まれます。 複数のテーブルがリレーションシップでリンクされていて、対象のピボットテーブルが列見出しの追加やスライサーの使用によってフィルター処理されている場合は、それらの関連テーブルと、データに対するフィルターが、コンテキストに含まれます。

コンテキストは、数式のトラブルシューティングも困難にする可能性がある強力な概念です。 簡単な数式およびリレーションシップで開始してコンテキストの機能を確認してから、ピボットテーブルで簡単な数式を試すことをお勧めします。 次のセクションでは、数式でさまざまなタイプのコンテキストを使用して動的に結果を返す方法の例も示します。

数式のコンテキストの例

• RELATED 関数は、関連列の値が含まれるように現在の行のコンテキストを拡大します。 これにより、参照を実行できます。 このトピックには、フィルター処理と行コンテキストの相互作用の例が含まれています。

• FILTER 関数を使用すると、現在のコンテキストに含める行を指定できます。 このトピックの例では、集計を行う別の関数にフィルターを埋め込む方法も示されています。

• ALL 関数は、数式内でコンテキストを設定します。 この関数を使用すると、クエリ コンテキストの結果として適用されたフィルターをオーバーライドできます。

• ALLEXCEPT 関数を使用すると、指定した以外のすべてのフィルターを削除できます。 どちらのトピックにも、数式の作成と複雑なコンテキストの理解に役立つ例が含まれています。

• EARLIER 関数と EARLIEST 関数を使用すると、内側のループの値を参照しながら計算を実行してテーブルをループ処理することができます。 再帰の概念や内側と外側のループについてよく知っている場合は、このトピックを読むと EARLIER および EARLIEST 関数の威力がわかります。 これらの概念についてよく知らなくても、例の手順に注意して従うことで、計算で内側と外側のコンテキストがどのように使用されるのかを理解できます。

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参照整合性

ここでは、リレーションシップによって関連付けられた PowerPivot テーブル内の不足値に関連した高度な概念について説明します。 このセクションは、複数のテーブルや複雑な数式を含むブックがある場合に、結果を理解するのに役立ちます。

リレーショナル データの概念について詳しくない場合は、概要を説明した「 target=”_blank” title=”リレーションシップの概要” rel=”noopener”>リレーションシップの概要」を先に参照することをお勧めします。

参照整合性と PowerPivot リレーションシップ

PowerPivot では、有効なリレーションシップを定義する際に 2 つのテーブル間に参照整合性を適用する必要はありません。 代わりに、それぞれの一対多のリレーションシップの "一" 側に空白行が作成され、関連付けられたテーブルのすべての不一致行の処理に使われます。 この行は、実質、SQL 外部結合として動作します。

ピボットテーブルでは、リレーションシップの "一" 側でデータをグループ化する場合、リレーションシップの "多" 側の一致しないデータも同時にグループ化され、空白の行見出しを持つ合計に含められます。 この空白の見出しは、"不明なメンバー" とほぼ同じ意味です。

不明なメンバーについて

不明なメンバーの概念は、SQL Server Analysis Services などの多次元データベース システムを使用した経験があるユーザーには、親しみがあるかもしれません。 この用語を初めて聞く場合は、次の例を参照して、不明なメンバーがどのようなものであり、それが計算にどのように影響するのかを理解してください。

各ストアの月次売上を合計する計算を作成しているが、 Sales テーブルの列にストア名の値が不足しているとします。 ストアと Sales のテーブルがストア 名で接続されていることを考えると、数式で何が起こると思いますか? ピボットテーブル グループまたは既存のストアに関連しない売上数値をどのように表示する必要がありますか?

この問題はデータ ウェアハウスの一般的な問題です。ファクト データの大きなテーブルは、ファクトの分類と計算に使用されるストア、リージョン、その他の属性に関する情報を含むディメンション テーブルに論理的に関連している必要があります。 この問題を解決するために、既存のエンティティに関連しない新しいファクトは、一時的に不明なメンバーに割り当てられます。 そのため、関連のないファクトは、空白の見出しの下のピボットテーブルにグループ化されて表示されます。

空白値と空白行の処理の相違

空白値は、不明なメンバーに対応するために追加される空白行とは異なります。 空白値は、NULL、空の文字列、その他の不足値などを表すために使用される特殊な値です。 空白値および他の DAX データ型の詳細については、「 target=”_blank” title=”データ モデルのデータ型” rel=”noopener”>データ モデルのデータ型」を参照してください。

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