【自记】Power BI 中 ALLNOBLANKROW的适用场景举例
ALLNOBLANKROW 的核心价值在于 “返回基础维度表中所有有效非空白值，同时排除因数据不匹配产生的意外值或空白行”，尤其适合处理 “子表（事实表）存在父表（维度表）中没有的关联值” 的场景。以下通过具体案例说明：
场景：子表存在父表中没有的 “意外值”
假设存在两个表：
- 父表（维度表）：
商品表，包含有效商品 ID：{101, 102, 103}（无空白值）。 - 子表（事实表）：
销售表，包含销售记录的商品 ID：{101, 102, 102, 103, 999, BLANK}。
其中，999是父表中不存在的 “意外商品 ID”（可能因数据录入错误产生），BLANK是空白值（可能因未填写导致）。
在这种情况下，当我们需要基于父表的有效商品计算 “总销售额” 或 “占比” 时，直接使用 ALL 函数会包含子表中的意外值（999）和空白值，导致结果不准确；而 ALLNOBLANKROW 可以自动排除这些无效数据，只保留父表中存在的有效商品。
具体示例：计算 “有效商品的总销售额”
1. 问题：用 ALL 函数会包含意外值和空白
若直接用 ALL 清除筛选计算总销售额：
dax
总销售额_ALL = CALCULATE(SUM('销售表'[销售额]),ALL('商品表'[商品ID]) // 清除筛选，但保留所有值（包括意外值999和空白）
)
- 结果：包含
101、102、103、999、BLANK对应的所有销售额（错误地将无效数据计入）。
2. 解决方案：用 ALLNOBLANKROW 排除意外值和空白
使用 ALLNOBLANKROW 只保留父表中存在的有效商品：
dax
总销售额_ALLNOBLANKROW = CALCULATE(SUM('销售表'[销售额]),ALLNOBLANKROW('商品表'[商品ID]) // 清除筛选，只保留父表中存在的非空白值（101、102、103）
)
- 结果：仅包含
101、102、103对应的销售额（自动排除意外值 999 和空白值）。
延伸场景：计算 “有效商品的销售占比”
当需要计算 “某商品销售额占所有有效商品总销售额的比例” 时，ALLNOBLANKROW 能确保分母是 “有效商品的总销售额”，避免意外值干扰：
dax
有效商品销售占比 = DIVIDE(SUM('销售表'[销售额]), // 分子：当前筛选商品的销售额CALCULATE(SUM('销售表'[销售额]),ALLNOBLANKROW('商品表'[商品ID]) // 分母：所有有效商品的总销售额)
)
- 逻辑：分母仅包含父表中存在的商品（101、102、103）的销售额，排除了 999 和空白的无效数据，确保占比计算准确。
为什么 ALLNOBLANKROW 能解决这个问题？
- 关联逻辑：在 Power BI 模型中，当子表的关联键（如
销售表[商品ID]）在父表中不存在时，会自动生成 “空白行” 或 “意外值行”（如 999 对应的父表记录为空）。 ALLNOBLANKROW的特性：它返回的是 “父表中实际存在的非空白值集”（即101、102、103），自动忽略子表中存在但父表中没有的关联值（999）和空白值。
总结
当子表（事实表）存在父表（维度表）中没有的 “意外值” 或空白值时，ALLNOBLANKROW 的核心作用是：
- 清除筛选上下文，确保计算范围不受当前筛选影响；
- 仅保留父表中存在的有效非空白值，排除因数据不匹配产生的无效数据；
- 适用于计算 “有效维度的总基准值”“占比分析” 等场景，保证结果基于规范的维度数据。
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ALL('商品表'[商品ID])为什么会把销售表的两个多余值算上？
ALL('商品表'[商品ID]) 会包含销售表中的 “多余值”（如 999、空白），核心原因在于 ALL 函数的作用范围和表关系的默认行为。具体可以从以下 3 个层面理解：
一、先明确：ALL 函数的本质是 “清除筛选”，而非 “限定范围”
ALL('商品表'[商品ID]) 的功能是 “清除当前对 商品表[商品ID] 的所有筛选条件”，让计算上下文包含 商品表 中所有的 [商品ID]（即父表的全部有效值，如 101、102、103）。
但它不会主动过滤子表（销售表）中与父表无关的记录—— 这是关键！
二、子表的 “多余值”（如 999、空白）属于 “孤儿记录”，不受父表筛选控制
在 Power BI 中，当子表（销售表）的关联字段（如 [商品ID]）存在父表（商品表）中没有的值时（如 999），或为空（BLANK）时，这些记录被称为 “孤儿记录”（Orphan Records）。
这类记录的特点是：
- 它们在父表（商品表）中没有匹配的行（因为 999 不在商品表中，空白也没有对应的商品）；
- 父表的筛选（包括
ALL函数）无法影响这些孤儿记录，因为它们与父表没有关联关系。
三、ALL 函数的计算逻辑：默认包含所有子表记录（包括孤儿记录）
当你用 CALCULATE(SUM('销售表'[销售额]), ALL('商品表'[商品ID])) 时，逻辑是：
ALL('商品表'[商品ID])清除了对父表商品ID的筛选，让父表的所有有效值（101、102、103）都进入计算上下文；- 但子表（销售表）的计算范围是 “所有与父表有效值关联的记录 + 所有孤儿记录”—— 因为孤儿记录不依赖父表的筛选，无论父表如何筛选，它们都会被默认包含。
因此，最终的计算结果会包含：
- 父表中存在的商品（101、102、103）的销售额；
- 子表中存在但父表中没有的商品（999）的销售额；
- 子表中的空白值对应的销售额。
综上所述：为什么 ALLNOBLANKROW 能排除这些多余值？
ALLNOBLANKROW('商品表'[商品ID]) 不仅会清除父表的筛选，还会 强制将计算范围限定在 “父表中存在的非空白值”。
它的逻辑是：只保留子表中与父表有效值（101、102、103）关联的记录，主动排除所有孤儿记录（999、空白），因为这些记录在父表中没有匹配项。