失敗を減らすための仕草
タイムインテリジェンス関数の<dates>パラメータには日付テーブルの日付列を使用する。

Warm up

FIRSTDATE function (DAX)

FIRSTDATE(<dates>)

戻り値は 1列(日付列)のテーブル
戻り値は 2行以上にならない。
戻り値に含まれる値はMINX( Dates, Dates[Date])と同じ。

LASTDATE function (DAX)

LASTDATE(<dates>)

戻り値は 1列(日付列)のテーブル
戻り値は 2行以上にならない
戻り値に含まれる値はMAXX( Dates, Dates[Date])と同じ

Workout-1

DAX クエリ

EVALUATE
FIRSTDATE( Dates[Date] )

Date
2020-01-01

日付テーブルの Date列(日付列)が 2020-01-01 からだから。

DAX クエリ

EVALUATE
LASTDATE( Dates[Date] )

Date
2022-12-31

日付テーブルの Date列(日付列)が 2022-12-31 までだから。

DAX クエリ

EVALUATE
CALCULATETABLE(
	FIRSTDATE( Dates[Date] ),
	YEAR( Dates[Date] ) = 2021,
	MONTH( Dates[Date] ) = 7
)

Date
2021-07-01

DAX クエリ

EVALUATE
CALCULATETABLE(
	LASTDATE( Dates[Date] ),
	YEAR( Dates[Date] ) = 2021,
	MONTH( Dates[Date] ) = 7
)

Date
2021-07-31

DAX クエリ

EVALUATE
CALCULATETABLE(
	FIRSTDATE( Dates[Date] ),
	Dates[Date] = dt"2021-07-15"
)

DAX クエリ

EVALUATE
CALCULATETABLE(
	LASTDATE( Dates[Date] ),
	Dates[Date] = dt"2021-07-15"
)

いずれのクエリも同じ結果(テーブル)を返した。

Date
2021-07-15

DAX クエリ

EVALUATE
{
	ISEMPTY(
		CALCULATETABLE(
			FIRSTDATE( Dates[Date] ),
			YEAR( Dates[Date] ) = 2000
		)
	)
}

DAX クエリ

EVALUATE
{
	ISEMPTY(
		CALCULATETABLE(
			LASTDATE( Dates[Date] ),
			YEAR( Dates[Date] ) = 2000
		)
	)
}

いずれのクエリも同じ結果を返した。

Value
True

日付テーブルに含まれる日付には2000年の日付が含まれていないから。

Workout-2

戻り値がテーブルである。
戻り値がテーブルだからCALCULATE 関数の <filter> パラメータで使用する。

DAX クエリ

EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
	Dates[Year],
	"Sales amount FirstDate",
	CALCULATE(
		[Sales amount],
		FIRSTDATE( Dates[Date] )
	)
)

ORDER BY
	Dates[Year]

日付テーブルに含まれる日付の各Dates[Year]ごとでもっとも過去の日付で評価される

DAX クエリ

EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
	Dates[Year],
	"Sales amount LastDate",
	CALCULATE(
		[Sales amount],
		LASTDATE( Dates[Date] )
	)
)

ORDER BY
	Dates[Year]

日付テーブルに含まれる日付の各Dates[Year]ごとでもっとも最新の日付で評価される

Workout-3

期待しない結果になる例 : 戻り値をスカラ値として使用する。

EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
	Dates[Year],
	"Sales amount",
	VAR _Date = FIRSTDATE( Dates[Date] )	// ❌
//	VAR _Date = LASTDATE( Dates[Date] )		// ❌
	RETURN
	CALCULATE(
		[Sales amount],
		Dates[Date] = _Date					// ❌
	)
)

ORDER BY
	Dates[Year]

よくない例 : 日付テーブル以外の日付時刻列で使う。

EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
	Dates[Year],
	"Sales amount",
	CALCULATE(
		[Sales amount],
		FIRSTDATE( Sales[受注日] )			// ❌
	)
)

ORDER BY
	Dates[Year]

Workout-4

MINX / MIN / MAXX / MAX との動作の違いを知る。
SE(Storage engine)で集計する/集計しないの違いがあるんだぜ。

日付テーブル以外の日付時刻列で FIRSTDATE / LASTDATE 関数を使わない理由
日付テーブルの日付列でも FIRSTDATE / LASTDATE 関数を使わないときもある理由

DAX クエリ

EVALUATE
FIRSTDATE( Dates[Date] )

Import(xmSQL)

SET DC_KIND="AUTO";
SELECT
'Dates'[Date]
FROM 'Dates';

DirectQuery(T-SQL)

SELECT 
TOP (1000001) [t1].[Date]
FROM [Dates] AS [t1]
GROUP BY [t1].[Date]

DAX クエリ

EVALUATE
{ MIN( Dates[Date] ) }

Import(xmSQL)

-- メタデータから取得

DirectQuery(T-SQL)

SELECT MIN([t1].[Date])
 AS [a0]
FROM [Dates] AS [t1]

DAX クエリ

EVALUATE
{
	CALCULATE(
		MIN( Dates[Date] ),
		Dates[Date] <= dt"9999-12-31"
	)
}

Import(xmSQL)

SET DC_KIND="AUTO";
SELECT
MIN ( 'Dates'[Date] )
FROM 'Dates'
WHERE
	 ( PFCASTCOALESCE ( 'Dates'[Date] AS  REAL ) <= COALESCE ( 2958465.000000 )  ) ;

DirectQuery(T-SQL)

SELECT MIN([t1].[Date])
 AS [a0]
FROM [Dates] AS [t1]
WHERE 
([t1].[Date] <= CAST( '9999-12-31 00:00:00' AS datetime))

Workout-5

Context transition
FIRSTDATE / LASTDATE (タイムインテリジェンス関数)の <dates> パラメータに日付列を使用するときにはコンテキストトランジションが発生する。CALCULATETABLE( DISTINCT( Dates[Date] ) )

DAX クエリ

EVALUATE
ADDCOLUMNS(
    Dates,
    "LastDate", LASTDATE( Dates[Date] ),
    "MaxDate",
        MAXX(
            Dates,
            Dates[Date]
        ),
    "Calculate_MaxDate",
        CALCULATE(
            MAXX(
                Dates,
                Dates[Date]
            )
        )
)

LastDate 列と MaxDate 列は同じ評価結果にはならない。

思ったこと🙄

同じ結果が得られるからといって、なんでもよいというわけではない。
記述したメジャーが含まれる DAX クエリで最善を探るとよい。
動作について知ることがスタート地点。

その他