在 Power BI 的数据分析之旅中，我们经常遇到这样的情况：面对堆积如山的交易记录，你需要统计究竟有多少唯一的客户购买过产品，或者想要从包含成千上万行的销售日志中提取出几种不重复的产品类别。这就是“去重”在数据分析中的核心地位——它帮助我们识别噪音中的唯一实体，是进行精准统计的基础。
但在 2026 年的今天，随着数据量的爆炸式增长和“AI 原生”开发理念的普及，仅仅知道如何使用 DISTINCT 已经不够了。我们需要从现代数据工程和AI 辅助开发的视角重新审视这个基础函数。在这篇文章中，我们将深入探讨 Power BI 中 DAX 语言里最基础却极其强大的函数之一——DISTINCT 函数，并结合最新的技术趋势，分享如何在复杂的企业级模型中高效地使用它。
准备工作：数据集介绍与 AI 辅助环境
为了让我们接下来的演示更加具体和直观，我们将使用一个典型的商业销售数据集作为基础。这个数据集模拟了一家办公用品制造商的订单详情，其中包含了丰富的信息维度，非常适合用来演示去重操作。
数据集名称： SLS Order Details_Client Master
这个数据集主要包含以下关键字段：
- Client Name (客户名称)：文本类型，记录了下单的客户。
- State (所在州)：地理位置信息。
- Product Unit (产品单位)：数字类型，例如销售的数量。
- Order Date (订单日期)：日期类型。
在 Power BI 的数据模型视图中，我们通常会看到这个表包含了成千上万行的重复记录，因为同一个客户在不同日期购买了多次。DISTINCT 函数正是为了解决这种数据冗余而生。
2026 年开发小贴士： 在处理这类数据集时，我们现在通常会结合 Cursor 或 GitHub Copilot 等 AI IDE 进行辅助。当我们面对陌生数据集时，不再需要手动猜测列名，而是可以向 AI 提问：“请分析 ‘SLS Order Details‘ 表，找出具有高基数的文本列，并建议哪些列适合建立一对一关系。” AI 不仅能帮我们识别数据特征，还能自动生成初步的 DAX 代码框架，让我们专注于业务逻辑本身。
什么是 DISTINCT 函数？—— 现代视角的重新定义
在 DAX (Data Analysis Expressions) 中，DISTINCT 是一个表函数。这意味着它不像 SUM 或 AVERAGE 那样直接返回一个单一的数值（标量值），而是返回一张由一列或多列组成的临时表。
简单来说，DISTINCT 的作用是：移除指定列或表中的所有重复值，只保留唯一的值。
#### 基础语法
让我们先来看一下它的基本语法结构：
// 语法：对单列进行去重
DISTINCT()
// 语法：对整个表进行去重（基于所有列的组合）
DISTINCT()
- 列名：必须是现有的物理列，不能是度量值或表达式返回的列。
- 返回值：一个包含唯一值的单列表。
实战场景：创建度量值与计算表
在 Power BI Desktop 中，我们通常有两种主要方式来使用 DISTINCT 函数：
- 创建计算列：在数据加载时生成物理列，用于切片器或轴。
- 创建度量值：在计算上下文中动态运行，用于视觉对象。
让我们先尝试创建一个度量值。
示例 1：处理文本数据 – 统计唯一客户
最常见的场景之一是统计“有多少不同的客户购买了我们产品”。
场景： 针对 Client Name 列进行去重。
DAX 公式：
// 定义一个度量值，计算唯一客户数量
Unique Client Count =
COUNTROWS(DISTINCT(‘SLS Order Details_Client Master‘[Client Name]))
代码解析：
-
DISTINCT(‘SLS Order Details_Client Master‘[Client Name])：这部分代码首先在内存中创建了一个临时的虚拟表，里面包含了所有唯一的客户名字。 -
COUNTROWS(...)：计算这个虚拟表的行数。
应用技巧：
如果你想直接查看这些唯一的客户列表，你可以使用以下 DAX 代码创建一个计算表（Calculated Table）：
// 创建一个包含唯一客户名称的新表
Unique Clients Table =
DISTINCT(‘SLS Order Details_Client Master‘[Client Name])
示例 2：处理数值数据 – 提取唯一数量级
虽然数值统计通常涉及求和或平均，但在某些分析场景下，我们需要知道“产品单位”这一列中究竟包含了哪些不同的数值。
场景： 针对 Product Unit 列进行去重。
DAX 公式：
// 提取所有唯一的订单数量单位
Unique Product Units =
DISTINCT(‘SLS Order Details_Master‘[Product Unit])
示例 3：处理日期数据 – 分析活跃日期
场景： 针对 Order Date 列进行去重。
DAX 公式：
// 计算每个月的唯一销售天数
Monthly Active Days =
COUNTROWS(
DISTINCT(‘SLS Order Details_Master‘[Order Date])
)
2026 前沿技术整合：Agentic AI 与 DISTINCT 的协同
让我们思考一下这个场景：随着 Agentic AI (自主 AI 代理) 的兴起，我们的数据分析方式正在发生质变。在 2026 年，我们不再仅仅是写 DAX 代码，而是设计能与数据模型交互的 AI 代理。
假设我们有一个自主销售分析代理，它需要动态识别数据中的异常。我们可以使用 DISTINCT 来生成“数据指纹”，供 AI 代理进行比对。
进阶案例：构建动态数据上下文供 AI 读取
我们需要编写一个度量值，不仅统计唯一客户，还要为 Copilot 或其他 LLM 提供结构化的上下文信息，以便它能回答“为什么上个月新客增长放缓？”这样的问题。
// 2026 风格：生成包含去重计数的动态上下文字符串
// 这个度量值结合了业务逻辑与 AI 可读性
AI Context Summary =
VAR UniqueClients =
COUNTROWS(DISTINCT(‘SLS Order Details‘[Client Name]))
VAR UniqueProducts =
COUNTROWS(DISTINCT(‘SLS Order Details‘[Product Name]))
VAR TopProduct =
TOPN(1, DISTINCT(‘SLS Order Details‘[Product Name]), [Total Sales], DESC)
RETURN
"本期数据覆盖了 " & UniqueClients & " 位独立客户，"
& "交易了 " & UniqueProducts & " 种产品。"
& "核心驱动产品是: " & CONCATENATEX(TopProduct, [Product Name], ", ")
在这个例子中，我们利用 INLINECODEff21068d 提取了关键实体，然后通过 INLINECODE94167505 将其转化为自然语言。这种多模态开发思路——结合代码生成的度量值和用于 LLM 消费的文本——将是未来的标准配置。
深度解析：VALUES vs DISTINCT —— 决策经验
在深入学习 DAX 的过程中，你经常会听到 INLINECODE7e04994d 函数。它与 INLINECODE6af0ddde 非常相似。
- 相同点：当列中没有空值（BLANK）时，DISTINCT 和 VALUES 返回的结果完全一样。
- 不同点：当列中存在空值，且该空值是由于关系连接中的数据不匹配产生时（例如，事实表有 ID，但维度表没找到对应的 ID）。
* DISTINCT 会包含这个空值，并将其作为一个有效的唯一条目返回。
* VALUES 也会包含这个空值。
* 关键区别在于上下文：在处理筛选上下文时，如果某一行因为筛选关系完全不存在，INLINECODE0fafe0e8 的行为可能会在特定的聚合计算中表现出与 INLINECODE794310b3 不同的语义。
最佳实践建议：
- 如果你只想获取物理去重后的列表，不关心数据关系模型中的引用完整性，使用 DISTINCT 更符合直觉。
- 如果你在编写涉及到关系筛选的复杂计算，特别是当你希望忽略那些不匹配的空行时，可以深入了解 VALUES 或 ALLNOBLANKROW。
工程化深度：性能优化、监控与避坑指南
在我们最近的一个大型零售企业项目中，我们发现 DISTINCT 函数如果使用不当，会成为报表加载缓慢的罪魁祸首。特别是在处理 DirectQuery (直连查询) 模式时，频繁的去重操作会瞬间压垮数据库连接池。
#### 1. 生产环境中的性能优化策略
DISTINCT 函数需要对数据进行排序和哈希匹配以识别唯一值。如果在一个包含数百万行的列上直接使用 DISTINCT，查询可能会变慢。
- 解决方案：尽可能在数据模型设计阶段，通过 Power Query（M 语言）进行去重操作，而不是在 DAX 运行时去重。DAX 是用于计算，而不是用于 ETL（抽取、转换、加载）。
- 列基数：如果一个列的唯一值非常少（低基数，如“性别”），DISTINCT 会非常快。如果唯一值非常多（高基数，如“交易ID”），DISTINCT 会消耗大量内存。
#### 2. 安全左移：处理敏感数据去重
在现代开发中，安全左移 至关重要。如果你的数据中包含 PII（个人身份信息），使用 DISTINCT 时要格外小心。例如，当你在计算“唯一患者数”时，如果直接在日志表上使用 DISTINCT，可能会无意中在内存中暴露敏感数据。
建议方案：
使用 Row-Level Security (RLS) 配合 DISTINCT。确保在去重之前，筛选上下文已经应用了用户权限过滤。
// 安全的度量值：确保仅计算用户有权限看到的唯一客户
Secure Unique Clients =
CALCULATE(
COUNTROWS(DISTINCT(‘Client Master‘[Email])),
USERPRINCIPALNAME() IN VALUES(‘Security Table‘[Allowed Users])
)
#### 3. 边界情况与容灾
你可能已经注意到，有时候 DISTINCT 返回的结果会包含意料之外的空白行。这通常是因为数据模型中存在参照完整性错误——即事实表中的 ID 在维度表中找不到对应的记录。
排查技巧：
我们通常创建一个专门的诊断度量值来检测这种情况：
// 诊断度量值：检测孤儿数据
// 如果返回值 > 0，说明存在无法匹配的客户 ID
Orphaned Records Check =
VAR FactTableKeys =
DISTINCT(‘Sales‘[CustomerKey])
VAR DimTableKeys =
VALUES(‘Customer‘[CustomerKey])
VAR Orphans =
EXCEPT(FactTableKeys, DimTableKeys)
RETURN
IF(COUNTROWS(Orphans) > 0, "发现未匹配数据: " & COUNTROWS(Orphans), "数据完整性良好")
高级实战：多列去重与特定场景应用
除了单列去重，我们在实际业务中经常需要基于“组合”的唯一性进行统计。例如，我们想知道“有多少种独特的【产品+地区】组合”。
#### 场景 4：多列组合去重 (Virtual Relationships)
假设我们需要统计每个州销售了多少种不重复的产品。
DAX 公式：
// 计算每种产品在每个州的唯一组合数量
Unique State-Product Combos =
VAR _TempTable =
SUMMARIZE(
‘SLS Order Details‘,
‘SLS Order Details‘[State],
‘SLS Order Details‘[Product Name]
)
RETURN
COUNTROWS(_TempTable)
解析： 虽然 DISTINCT 主要用于单列，但在处理多列组合时，结合 INLINECODE5a41f3ef 或者在 INLINECODEb9987489 中使用表表达式是常见的做法。注意，直接对多列使用 DISTINCT 在 DAX 中实际上是隐式处理了组合逻辑。
#### 场景 5：去重后的条件计算
我们不仅要统计有多少唯一客户，还要统计其中“购买了高价值产品”的唯一客户数。
// 计算购买了超过 5000 元产品的唯一客户数
High Value Unique Clients =
VAR _HighValueTransactions =
FILTER(
‘SLS Order Details‘,
‘SLS Order Details‘[Sales Amount] > 5000
)
RETURN
COUNTROWS(DISTINCT(_HighValueTransactions[Client Name]))
常见陷阱：我们踩过的坑
初学者常犯的错误是试图对度量值使用 DISTINCT。
// ❌ 错误写法
// MyDistinctMeasure = DISTINCT([Total Sales])
这是不允许的。DISTINCT 必须作用于物理列。如果你想根据度量值的结果进行去重逻辑判断，通常需要使用 INLINECODE89108cee 或 INLINECODE6c45c94f 配合 FILTER 来实现。
迭代器函数的配合使用
DISTINCT 常作为迭代器函数（如 SUMX, AVERAGEX）的表参数。
// 计算平均每个客户的总销售额
Avg Sales Per Client =
AVERAGEX(
DISTINCT(‘SLS Order Details_Client Master‘[Client Name]),
CALCULATE(SUM(‘SLS Order Details_Client Master‘[Sales Amount]))
)
总结与后续步骤
今天，我们深入探讨了 Power BI 中 DISTINCT 函数的方方面面，并融入了 2026 年的技术视角。我们不仅仅学习了如何去重，更重要的是学会了如何在复杂的业务逻辑中利用“去重”思维，并结合现代 AI 辅助工具来提升开发效率。
核心要点回顾：
- DISTINCT 返回的是一张临时虚拟表，包含唯一值。
- 在 AI 时代，DISTINCT 常用于生成动态的上下文数据供 LLM 分析。
- 大数据量下，优先考虑在 Power Query 中去重以优化模型性能。
- 安全第一：在处理敏感数据时，结合 RLS 确保去重操作不泄露隐私。
给你的建议：
打开你自己的 Power BI Desktop，试着导入一份包含重复数据的 Excel 表。尝试结合 CALCULATE 函数，看看能否算出“特定区域内的唯一产品数量”。并且，试着向你的 AI 助手提问：“如何在 Power BI 中高效地对两千万行数据进行去重统计？”，看看它会给你带来怎样的惊喜。只有通过亲手实践，你才能真正掌握这些 DAX 函数的奥妙。数据分析的本质在于从纷繁复杂中提炼简洁，而 DISTINCT 正是你手中的这把“滤网”。继续探索吧！