在 Power BI 的数据建模旅程中，我们经常面临这样的挑战：手头掌握着零散的独立数据表，为了进行全方位的综合分析，我们需要将它们无缝合并；或者，我们需要基于复杂的物理表，提取出符合特定业务逻辑的子集。虽然 Power Query（M 语言）是处理数据转换的传统利器，但在 Power BI Desktop 的数据模型视图中，还有一种更加灵活、动态且与计算引擎紧密集成的方法——这就是我们今天要深入探讨的计算表。
在今天的文章中，我们将不仅局限于 DAX（数据分析表达式）的基础语法，还会结合 2026 年最新的 Agentic AI 和 Vibe Coding（氛围编程） 开发理念，从企业级架构的角度重新审视计算表。我们将深入理解它与物理表的本质区别，掌握 INLINECODEdff4cae3、INLINECODE49149664、SUMMARIZE 等核心函数的实战技巧，并分享如何利用 AI 辅助工具进行高性能建模和工程化实践。准备好让你的数据建模技能跃升到一个新的维度了吗？让我们开始吧。
什么是计算表？从 2026 年的架构视角重新审视
首先，让我们夯实基础。在 Power BI 的 VertiPaq 存储引擎中，我们加载的数据通常被称为“物理表”。这些是直接从外部数据源（如 SQL Server、Dataflows 或 Web API）导入的原始数据，它们占据了模型的内存基础。
相比之下，计算表 是一种逻辑构造。它是我们利用 DAX 公式，基于现有的物理表或其他计算表，在内存中动态构建的虚拟表。虽然在最终用户看来，它们与物理表无异，但它们是在数据刷新之后、查询运行时之前计算得出的。
你可能会问：计算表和物理表有什么核心区别？
- 创建与生命周期：物理表诞生于“获取数据”或 Power Query 的查询步骤；计算表则诞生于数据视图中的 DAX 公式。物理表的数据在刷新时直接从源头拉取，而计算表是在每次数据刷新后，引擎根据最新的物理数据重新执行 DAX 逻辑来生成内容。
- 存储代价：在 2026 年的云端优先架构下，虽然存储成本在降低，但性能要求在提高。计算表一旦计算完成，其结果会被压缩并存储在内存中，占用与同等大小物理表相同的内存空间。这对于大型模型是一个不可忽视的考量点。
- 计算时机：计算表是静态的。这意味着它是在数据刷新期间计算的，而不是在用户与报表交互时计算的（这一点与度量值截然不同）。
现代开发视角的转变：Vibe Coding 的崛起
在传统的开发流程中，我们需要死记硬背 DAX 函数的语法。但随着 AI 辅助开发 的成熟，我们正在转向 Vibe Coding 模式。这意味着我们不再仅仅是编写代码，而是描述业务意图。例如，我们可以对 Copilot 这样的 AI 工具说：“创建一个客户主表，合并交易表和潜在客户表，并移除重复的电子邮件地址。” AI 会生成基础脚本，而我们的角色转变为架构师，负责审查、优化其逻辑的准确性与性能。这要求我们对底层原理有更深刻的理解，以便在“人机协作”中成为最后的把关者。
实战场景：异构数据的合并与清洗
让我们通过一个实际的业务场景来加深理解。假设你的经理交给你一项任务：需要在一个单独的表格中汇总分析 2019 和 2020 年的销售利润情况。然而，目前的数据源中有两个独立的文件，分别名为 INLINECODE31c0747a 和 INLINECODE2eea1334。这两个文件包含了一家名为“supermart”的商店的年度总体利润（INLINECODE0aa62c0e）信息。
我们的目标是：将这两个物理表合并成一个包含所有历史数据的总表。
#### 步骤 1：切换到数据视图
打开 Power BI Desktop，首先我们需要进入数据视图。你可以在左侧的视图栏中找到中间的图标（通常是一个表格样式的图标），点击即可进入。在这个视图中，我们专注于数据的行列结构，而不是可视化图表。
#### 步骤 2：创建新表
在顶部功能区的“表工具”选项卡中，点击新表按钮。此时，屏幕上方的公式栏会被激活，提示你输入 DAX 表达式。
#### 编写 DAX 代码：使用 UNION 函数
为了合并这两个表，我们需要使用 DAX 中的 UNION 函数。这个函数的作用非常直观：它将两个表的所有行上下拼接，前提是这两个表具有相同的列结构（即列数相同，且数据类型兼容）。
请在公式栏中输入以下代码：
// 这段代码将 2019 和 2020 的销售数据上下拼接，生成一个名为 union_data 的新表
// 在工程化实践中，我们使用注释标注数据来源和合并逻辑，方便团队维护
union_data =
UNION(
‘Sales_data_2019‘,
‘Sales_data_2020‘
)
代码解析：
-
UNION函数保留了所有行，包括重复的行（如果两个表中存在相同的键值）。 - 执行后，你可以在左侧的字段列表中看到新出现的
union_data表。它的行数应该是原两个表之和。
进阶应用：FILTER 函数与业务逻辑的静态固化
除了合并数据，计算表还常用于生成特定的数据子集。比如，我们只想创建一个专门针对“高利润客户”的分析表，用于特定部门的报表。
虽然我们可以在报表中使用切片器来实现动态筛选，但如果你的业务规则是“只关注利润大于 30 的订单”，并且希望这个规则对所有报表页默认生效，使用 FILTER 创建一个计算表是最佳选择。
#### DAX 代码示例：筛选高利润数据
让我们尝试创建一个计算表，只保留 2019 年数据中 overall_profit_of_year 大于等于 30 的行。
// 创建一个名为 Filter_example 的表
// 仅包含 Sales_data_2019 中利润大于等于 30 的记录
// 这是一个静态快照，源数据更新后需手动刷新才能更新此表
Filter_example =
FILTER(
‘Sales_data_2019‘,
‘Sales_data_2019‘[overall_profit_of_year] >= 30
)
深入理解代码：
-
FILTER函数遍历表中的每一行，对第二个参数中的逻辑表达式进行求值。 - 关键点：计算表是静态的。这意味着它不会响应用户在报表中的切片器操作。如果你需要一个随用户交互而变化的表，你应该使用度量值配合交叉筛选，而不是计算表。
2026 年新趋势：AI 驱动的数据建模与 SUMMARIZE 的正确用法
随着 2026 年 Agentic AI 的介入，我们越来越多地依赖 AI 来生成复杂的分组逻辑。在处理数据聚合时，很多开发者会困惑于是用 INLINECODEd0d755d5 还是 INLINECODE612f00ac。让我们来看一个现代开发中常见的场景：我们需要创建一个“年度销售摘要表”，用于关联维度表。
#### 使用 SUMMARIZE 创建聚合维度表
假设我们需要基于 union_data 创建一个包含年份和总利润的汇总表。在 AI 辅助编程中，你可能会写出如下代码，但我们需要对其进行工程化审查：
// 使用 SUMMARIZE 创建按年份分组的聚合表
// 注意：这里我们假设 union_data 中有一个 Year 列
Aggregated_Sales =
SUMMARIZE(
‘union_data‘,
‘union_data‘[Year],
"Total_Profit", SUM(‘union_data‘[overall_profit_of_year]),
"Record_Count", COUNTROWS(‘union_data‘)
)
专家级代码审查与优化：
虽然上面的代码能跑通，但在 2026 年的企业级标准中，我们建议尽可能使用 INLINECODEef3ec99b 配合 INLINECODE6eea5ffa 或 SUMMARIZE 仅用于分组，而不在其中直接进行复杂的度量计算。这是因为混合分组和聚合逻辑有时会导致计算上下文的混淆。更健壮的写法是分步进行：
// 优化后的写法：分离分组逻辑和计算逻辑
// 这种写法在 AI 代码审查中通常被标记为“更优”
Aggregated_Sales_Optimized =
ADDCOLUMNS(
VALUES(‘union_data‘[Year]),
"Total_Profit", CALCULATE(SUM(‘union_data‘[overall_profit_of_year])),
"Record_Count", CALCULATE(COUNTROWS(‘union_data‘))
)
为什么这样写更好？
- 可读性：意图更加清晰，先取唯一年份，再添加计算列。
- 性能：INLINECODEc92062bd 能够自动利用现有的关系上下文，往往比 INLINECODEf41f5d8d 内部的聚合更高效。
企业级深度实践：性能调优与“计算表陷阱”
作为经验丰富的架构师，我必须提醒你：计算表是把双刃剑。在大型企业级报表中，不当的计算表使用是导致模型膨胀和刷新延迟的主要原因之一。
#### 1. 决策树：计算表 vs. Power Query
在处理海量数据时，我们遵循以下原则：“源头处理优于模型处理”。
- 场景 A：ETL 逻辑（行级筛选、列合并、类型转换） -> 必须使用 Power Query。
理由*：Power Query 在数据加载前操作，不占用 VertiPaq 内存。对于亿级数据，这是生死攸关的区别。
- 场景 B：模型逻辑（基于度量值的过滤、跨模型动态聚合） -> 使用计算表。
理由*：某些逻辑（如“只保留销售额排名前 10 的产品”）在 Power Query 中很难写（因为引用不了度量值），但在 DAX 中轻而易举。
#### 2. 常见陷阱：链式依赖导致的刷新灾难
我们曾在一个金融项目中遇到过一个棘手的问题：数据刷新时间从 5 分钟变成了 1 小时。排查后发现，开发者创建了一个依赖链：INLINECODE38530047 引用了 INLINECODE9b3a2cfa，而 INLINECODEc21e3922 又引用了 INLINECODE60c7e796。
专家建议：
避免计算表之间的多层嵌套引用。尽量让所有的计算表都直接引用物理表。每次刷新时，VertiPaq 引擎需要重新计算所有依赖链，嵌套层级越深，计算开销呈指数级增长。
#### 3. AI 时代的调试：让 Copilot 成为你的代码审查员
在 2026 年，我们不再孤军奋战。当你写完一个复杂的 INLINECODE57381bb4 或 INLINECODE914a98a9 函数后，可以使用 AI IDE 进行调试：
- 逻辑验证：向 AI 提问，“这段代码是否会因为空值导致笛卡尔积？” AI 往往能瞬间指出你忽略的
RELATED函数缺失问题。 - 性能探针：创建一个测试度量值来验证计算表的逻辑：
// 这是一个临时度量值，用于在表格视图中验证逻辑
// 如果结果为 TRUE，说明该行符合计算表的生成条件
Test_Row_Logic =
IF(
‘Sales_data_2019‘[overall_profit_of_year] >= 30,
"Keep",
"Discard"
)
总结与展望
在这篇文章中，我们不仅深入探讨了 Power BI 中计算表的创建与应用，还结合了 2026 年的 AI 辅助开发环境，分享了如何利用现代工具提升效率。我们从基础概念出发，学习了如何使用 INLINECODE3d71fae3 合并历史数据，掌握了使用 INLINECODEf6b7ef7c 固化业务逻辑子集，并厘清了 SUMMARIZE 的优化写法。
更重要的是，我们讨论了在企业级开发中，如何权衡计算表与 Power Query 的选择，以及如何通过合理的架构设计避免“技术债务”。掌握计算表，意味着你不再局限于源数据的原始结构，你可以通过 DAX 代码重塑数据，使其更符合分析和可视化的需求。
建议你打开 Power BI Desktop，跟着文中的步骤实际操作一遍，尝试使用 AI 工具生成代码，并观察结果的变化。
下一步行动建议：
- 尝试使用
SUMMARIZE函数创建按类别分组的汇总计算表，这是进阶 DAX 建模的必备技能。 - 在你的下一个项目中，尝试使用 Power Query 处理所有数据清洗，仅将计算表用于构建模型关系（如桥接表），观察性能的显著提升。
希望这篇指南能帮助你更好地理解 Power BI 的数据建模艺术。如果你在实践过程中遇到任何问题，或者想了解更多关于 DAX 的奥秘，欢迎随时查阅相关文档或在社区中交流。祝你在数据探索的旅程中收获满满！