許多剛開始使用DAX的小伙伴在使用LASTDATE搜索某個時間段內的最后日期。或者他們使用NEXTDAY檢索給定日期之后的日期。盡管這些函數可以實現它們所承諾的功能，但它們並不打算在簡單的表達式中使用。相反，它們是設計用於時間智能計算的表函數。錯誤地使用它們會導致代碼效率低下。此外，以未設計的方式使用這些功能是一個明顯的信號，表明開發人員仍未掌握DAX的某些細節。
在本文中，我們將詳細介紹該主題，以便了解這些時間智能功能的作用。我們還想了解在日期上將它們與簡單的數學混淆如此容易的原因。我們想通過例子來詳細闡述這個話題。因此，我們從無聊的理論開始，而不是從一個計算開始，盡管這種計算工作得很好，但它本質上是錯誤的。
計算給定選擇中包含的天數，並生成如下所示的報告。
計算DaysInPeriod很簡單：天數是時間段中第一個日期和最后一個日期之間的差。DAX提供了兩個功能：FIRSTDATE和LASTDATE，這似乎是完美的候選者：
Days in period := INT ( LASTDATE ( 'Date'[Date] ) - FIRSTDATE ( 'Date'[Date] ) )
這項措施可以正常工作並產生正確的結果。因此，我們很高興！對？錯誤。我們不滿意，因為我們使用LASTDATE來檢索一個時間段內最后一個可見日期的值。LASTDATE完全執行此作業，但它返回一個包含最后日期的表-不僅是日期。讓我重復一遍：它不返回日期。它返回一個包含日期的表。
這樣做的原因是LASTDATE是時間智能功能。其主要目的是用作CALCULATE中的過濾器參數。CALCULATE過濾器參數是表。因此，要使函數在以下度量中使用，它需要返回一個表：
SalesOfLastDay = CALCULATE ( [Sales Amount], LASTDATE ( 'Date'[Date] ) )
您可以使用DAX Studio 再次檢查LASTDATE的結果。LASTDATE返回一個表。這就是為什么您可以在EVALUATE語句中使用它的原因，該語句需要一個表作為結果。
如您所見，結果是一個表，其中包含一列（Date）和最后一個日期的值。
在DAX中，可以使用僅包含一行和一列的表（即您從LASTDATE獲得的結果）代替內部的值。實際上，單行一列的表僅包含一個值。這就是DAX允許您將表自動轉換為值的原因。這也是您可以在我們的度量中減去兩個表的原因：
Days in period := INT ( LASTDATE ( 'Date'[Date] ) - FIRSTDATE ( 'Date'[Date] ) )
實際上，LASTDATE和FIRSTDATE都返回表。因為我們使用的是減法運算符，所以DAX會將兩個表轉換為標量值，然后計算表內包含的值之間的差。
盡管此行為是透明的，但它是有代價的。表示先前計算的一種更好的方法是使用標量函數，例如MIN而不是FIRSTDATE和MAX而不是LASTDATE。MIN和MAX不返回表：它們返回第一個和最后一個日期的值。因此，以下是對措施的更好表述：
Days in period MIN MAX := INT ( MAX ( 'Date'[Date] ) - MIN ( 'Date'[Date] ) )
同樣，您可以使用DAX Studio 再次檢查MIN和MAX的結果。如果您嘗試使用MAX而不是LASTDATE作為EVALUATE語句的結果，則會出現錯誤。
為了獲得EVALUATE的結果，您需要構建一個包含最大日期的表。例如，您可以使用表構造函數執行此操作。
如前所述，DAX自動將具有一行和一列的表轉換為值。但是這種行為是有代價的。此外，LASTDATE和FIRSTDATE都在查找第一個和最后一個日期之前執行上下文轉換。此行為不會影響我們的簡單示例，但是僅由於此方面，在更復雜的情況下性能可能會很差。
本文是DAX 101；因此，它應該在這里結束。但是，當然，我們不禁為您中最好奇的人提供更多詳細信息。您如何檢查公式的兩個版本之間的行為差異？
通過使用DAX Studio，您可以分析此查詢的服務器時間：
-- -- This version uses FIRSTDATE and LASTDATE -- EVALUATE SUMMARIZECOLUMNS ( 'Date'[Year Month], "Days in period", [Days in period] )
盡管速度非常快，但是可以從服務器計時中看到引擎必須兩次實現Date表：一次用於Date [Date]列，一次用於兩列Date [Date]和Date [Calendar Year Month]，生成兩個具有2,556行的數據緩存。公式引擎（FE）隨后掃描這些數據緩存以計算所需的結果。
通過這種簡單的計算，當查詢使用優化版本MIN MAX內的天數 時，查詢不會更快。仍然，在實現方面要好得多，因為將整個計算下推到存儲引擎（SE），該引擎將生成具有87行的單個數據緩存：與查詢結果相同的行數。因此，期間MIN MAX中的天數將通過SE執行的完整計算產生最佳實現。在較大的模型或更復雜的場景中，實現上的這種微小差異可能會產生巨大的影響。
請注意，大多數時間智能功能（例如FIRSTDATE，LASTDATE，NEXTDAY，PREVIOUSDAY …）都顯示相同的行為：它們返回一個可以自動轉換為標量值的表。但是轉換的代價是不值得付出的。
了解函數的一些本質也是變相的改善報告的性能，就也是為什么我在之前的文章中一再強調某些函數是如何運算，可能很多小伙伴只注重結果正確而忽略了一些細節。