Power BI中使用的M语言

在Power BI中除了经常使用的DAX语言外，还有一种十分常用的语言叫做M语言。M语言全称为Power Query Formula Language，是一种查询语言，适用于Excel中的Power Query，Get & Transform（Excel 2016新功能）以及Power BI桌面版中。

M语言与DAX语言在使用上有两点明显的区别：

第一，M语言是一种脚本语言，与DAX这种表达式类语言在书写方面有着明显的区别。M语言更类似常用的JavaScript, PHP等，对于经常使用各种编程语言的开发者来说很容易读懂和上手。

而DAX语言前面介绍过，是一种在SQL Server Analysis Services Tabular， Power BI以及Excel的Power Pivot中都会使用到的数据分析语言，属于表达式类语言，与Excel中的计算公式十分类似，经常使用Excel的人基本可以无障碍上手。相对于M语言，DAX语言更简单，更容易让无编程技术的人上手。
第二，在Power BI中，M语言主要是用在Query Editor处，属于查询阶段使用的语言，作用是在将数据导入Power BI之前对数据进行组合，转换，筛选等工作。也就是说M语言可以实现将原始数据的Table A，导入后变成另外一个Table B，可以将Table C和TableD合并成一个TableE，或者将TableF拆分成TableG和TableH等。
而DAX是在Power BI中创建列或者度量值时使用的语言，目的是对已经导入到Power BI中的数据进行提取，加工，筛选，整理等。DAX实际上是对数据在M语言处理过的基础上进行近一步加工。可以理解为在Power BI中对数据进行分析，第一步使用的是M语言，之后再使用的是DAX语言。

M语言虽然和DAX语言在使用方法和位置上有显著区别，但是其可实现的功能却有很多相似性，例如前面介绍过得对数据进行拆分，实际上在查询编辑器中用的拆分列工具，其背后就是调用的M语言Splitter.SplitTextByDelimiter函数来实现在查询的过程中按照间隔符对数据进行拆分。

至于何时使用M语言何时使用DAX语言分析数据？这主要取决于实际的应用场景，跟出门是打算自己开车还是坐地铁是一个道理，在很多情况下两者都可以实现同一个目标，只不过代价可能稍有不同。例如在DAX语言中要实现多数组的嵌套循环会比较麻烦，此时用M语言去实现可能就更为直观。而DAX函数提供了很多预定义的方法，类似时间等的计算公式实现起来就比M语言简单。

另外，在选择用何种语言加工数据时还要本着一个原则，即是要在数据查询阶段就开始整理过滤还是需要在数据导入后再进行分析。M语言适用于查询阶段，相当于做了一个特定的模具，将符合条件的数据导入到Power BI当中，之后这些数据才会被用来生成各种报表。通过M语言过滤掉无用数据或将特定数据合并整理，可以减轻后续Power BI在分析数据上对CPU和RAM的压力，提高效率。而DAX语言是对导入后的数据进行分析，通过DAX函数计算得到的结果可以被直接用来生成Report，并且通过添加过滤条件，DAX语言可以便捷的获取某个特定区间内的结果。它更加适用于数据分析的汇总，加成，区间计算，特定条件求值等需求。

如果想要熟练使用Power BI分析数据，DAX语言和M语言都需要去掌握。两种语言并没有好坏高低之分，更多的是从不同的场景出发使用不同的语言以便能更快捷的获取分析结果。

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