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ALLSELECTED 函数的最佳实践指南

PowerPivot工坊

2025-08-01

本文翻译自Marco Russo & Alberto Ferrari的文章—《ALLSELECTED best practices》来源：SQLBI ALLSELECTED 是一个强大但危险的函数。本文介绍了应遵循的最佳实践，以避免陷入 ALLSELECTED 可能带来的陷阱。

ALLSELECTED 是整个 DAX 语言中最复杂的函数之一。它是唯一一个利用影子筛选上下文（shadow filter contexts）的 DAX 函数。此外，当在 SUMMARIZECOLUMNS 中使用或在迭代器内部使用时，ALLSELECTED 的行为会略有不同。在 SUMMARIZECOLUMNS 中使用 ALLSELECTED 通常能得到预期结果，而在迭代器内部使用时却可能产生异常结果。混合使用这两种方式，很可能会导致报表出现问题！

本文简要介绍了 ALLSELECTED 在两种场景（SUMMARIZECOLUMNS 和迭代器）中的特性，并提供该函数的最佳实践指南，同时通过示例展示混合使用两种行为如何导致意外结果。

ALLSELECTED介绍

ALLSELECTED 的使用方式可以非常直观。例如，考虑以下报表的需求场景：

该报表使用切片器来筛选特定品牌。它显示每个品牌的销售额，以及每个选定品牌占所有已选品牌总销售额的百分比。计算百分比的公式非常简单：

Pct =DIVIDE (    [Sales Amount],    CALCULATE (        [Sales Amount],        ALLSELECTED ( 'Product'[Brand] )    ))

从直观上看，ALLSELECTED 会返回可视化筛选上下文中选定的品牌值——即用户在Adventure Works和Proseware之间选择的品牌。然而，Power BI向DAX引擎发送的查询并不包含"当前可视化"这一概念。因此，DAX度量值中根本不存在所谓的"可视化筛选上下文"（虽然视觉计算是另一个话题，但它与常规度量值无关）。

那么DAX是如何知道切片器和矩阵中选择了什么呢？答案是：它其实并不知道。ALLSELECTED并不会返回可视化外部筛选过的列（或表）的值。它的作用机制完全不同，只是在大多数情况下会"碰巧"产生相同的结果。

ALLSELECTED的行为表现会因其使用场景不同而变化，主要取决于：是否在SUMMARIZECOLUMNS中使用，以及是否存在影子筛选上下文。由于SUMMARIZECOLUMNS是Power BI查询语义模型的主要函数，我们先从ALLSELECTED在SUMMARIZECOLUMNS中的运作机制开始说明。

SUMMARIZECOLUMNS 中的 ALLSELECTED

当在 SUMMARIZECOLUMNS 中使用时，ALLSELECTED 会移除当前迭代分组列的筛选器，恢复由 SUMMARIZECOLUMNS 自身设置的原始筛选条件。举例来说，让我们看一个填充矩阵的简化查询版本：

EVALUATESUMMARIZECOLUMNS (    'Product'[Brand],    TREATAS (        {            "Adventure Works",            "Contoso",            "Fabrikam",            "Litware",            "Northwind Traders",            "Proseware"        },        'Product'[Brand]    ),    "Sales_Amount", 'Sales'[Sales Amount],    "Pct",        DIVIDE (            [Sales Amount],            CALCULATE (                [Sales Amount],                ALLSELECTED ( 'Product'[Brand] )            )        ))

执行该查询后，将生成以下结果：

从查询中可以看出，这里并不存在所谓的"可视化筛选上下文"概念。该查询通过SUMMARIZECOLUMNS同时实现筛选和分组操作：首先预设筛选条件，然后在每行处理时为当前品牌施加筛选，使得[销售额]仅计算当前品牌的数据。当使用ALLSELECTED时，DAX会移除当前品牌的筛选，从而恢复包含所有选定品牌的原始筛选上下文。

值得注意的是，即使筛选并非由SUMMARIZECOLUMNS直接创建，这一机制仍能正常工作。以下查询与我们刚才分析的案例效果等同，尽管其筛选是通过CALCULATETABLE而非SUMMARIZECOLUMNS设置的：

EVALUATECALCULATETABLE (    SUMMARIZECOLUMNS (        'Product'[Brand],        "Sales_Amount", 'Sales'[Sales Amount],        "Pct",            DIVIDE (                [Sales Amount],                CALCULATE ( [Sales Amount], ALLSELECTED ( 'Product'[Brand] ) )            )    ),    TREATAS (        {            "Adventure Works",            "Contoso",            "Fabrikam",            "Litware",            "Northwind Traders",            "Proseware"        },        'Product'[Brand]    ))

由于 Power BI 几乎在所有可视化中都使用 SUMMARIZECOLUMNS，因此这种机制是最常用的。然而，ALLSELECTED 在非 SUMMARIZECOLUMNS 场景下同样适用，此时它会基于影子筛选上下文采用另一种不同的技术原理。

引入影子筛选上下文

影子筛选上下文是一种由迭代器创建的特殊筛选上下文。每当迭代开始时，迭代器会创建一个包含被迭代表行的影子筛选上下文。该筛选上下文处于非活跃状态，这意味着它不会主动筛选任何内容。它将保持休眠状态，直到可能被ALLSELECTED调用。

现在让我们重写上一节中使用过的查询，这次不使用SUMMARIZECOLUMNS：

EVALUATECALCULATETABLE (    ADDCOLUMNS (        VALUES ( 'Product'[Brand] ),        "Sales_Amount", [Sales Amount],        "Pct",            DIVIDE (                [Sales Amount],                CALCULATE (                    [Sales Amount],                    ALLSELECTED ( 'Product'[Brand] )                )            )    ),    TREATAS (        {            "Adventure Works",            "Contoso",            "Fabrikam",            "Litware",            "Northwind Traders",            "Proseware"        },        'Product'[Brand]    ))

这个后续查询的结果与我们之前分析的完全一致。但此时ALLSELECTED之所以能从所有品牌中返回六个品牌，是因为作为迭代器的ADDCOLUMNS创建了影子筛选上下文，而ALLSELECTED激活了这个上下文。

以下是查询执行的详细步骤说明（我们在第三步引入影子筛选上下文概念）：

外层的CALCULATETABLE创建包含六个品牌的筛选上下文
VALUES函数返回六个可见品牌，并将结果传递给ADDCOLUMNS
作为迭代器，ADDCOLUMNS在开始迭代前会创建一个包含VALUES结果的影子筛选上下文
· 影子筛选上下文类似于普通筛选上下文，但处于休眠状态，不会影响任何计算
· 影子筛选上下文只能被ALLSELECTED激活（稍后解释）。现在只需记住：该上下文包含六个被迭代品牌
· 我们将影子筛选上下文与常规筛选上下文区分，称后者为"显式筛选上下文"
迭代过程中，上下文转换会针对当前行创建仅包含该品牌的显式筛选
当Pct度量值调用ALLSELECTED时，它会执行以下操作：恢复参数指定列/表上的最后一个影子筛选上下文（若无参数则恢复所有列）。由于最后的影子筛选上下文包含六个品牌，这些品牌会重新可见

这个简单示例帮助我们理解了影子筛选上下文的概念。上述查询展示了ALLSELECTED如何利用影子筛选上下文来获取当前迭代外的筛选上下文。在SUMMARIZECOLUMNS出现前的早期Power BI版本中，系统使用ADDCOLUMNS等迭代器并依赖影子筛选上下文机制，而非SUMMARIZECOLUMNS的现行方案。时至今日，迭代器仍会生成影子筛选上下文，但度量值主要基于SUMMARIZECOLUMN算法运行。必须注意：这两种机制仍然共存，它们协同工作，但若使用不当就可能导致错误结果。

掌握 ALLSELECTED 的最佳实践

避免 ALLSELECTED 引发问题其实很简单：永远不要在迭代中使用包含 ALLSELECTED 的度量值，并尽可能减少使用含 ALLSELECTED 的度量值。随着度量值复杂度增加，ALLSELECTED 的引用终将难以追踪——最终你会不小心在迭代中调用某个度量值，而该度量值又通过 ALLSELECTED 调用了其他度量值。简言之：只要存在活跃迭代器，就应避免使用 ALLSELECTED。这样能确保只有 Power BI 在查询初始阶段通过 SUMMARIZECOLUMNS 触发的机制会生效。

错误案例演示
下面我们通过示例展示：如果在迭代中混用 ALLSELECTED 而忽视其机制差异，将如何导致数据计算错误。

业务需求
仅计算"重要产品"的销售额。判定标准为：当前筛选上下文中，产品销售额占比超过总销售额的 0.5%。

方案设计

基础度量值：用 ALLSELECTED 创建动态总销售额计算
筛选度量值：迭代产品并应用条件逻辑，仅累计占比 >0.5% 的产品

Total Sales = CALCULATE ( [Sales Amount], ALLSELECTED () )Relevant Sales Wrong =SUMX (    'Product',    IF ( DIVIDE ( [Sales Amount], [Total Sales] ) >= 0.005, [Sales Amount] ))

正如其名称所示，"错误相关销售额"（Relevant Sales Wrong）这一度量值的计算结果并不准确。问题根源在于：该度量值对[产品]进行迭代时，在其内部调用了另一个使用 ALLSELECTED 的度量值。下图展示了该度量值在矩阵视觉对象中的计算结果：

矩阵中的多行数据值都超过了总计行的数值。在深入分析该度量值错误原因之前，我们先展示其正确版本：

Relevant Sales Correct =VAR TotalSales = [Total Sales]RETURNSUMX (    'Product',    IF ( DIVIDE ( [Sales Amount], TotalSales ) >= 0.005, [Sales Amount] ))

错误版本与正确版本度量值的核心差异
"错误相关销售额"(Relevant Sales Wrong)与"正确相关销售额"(Relevant Sales Correct)的唯一区别在于：[总销售额]度量值的调用位置被移至迭代外部。虽然该度量值通过ALLSELECTED改变了筛选上下文，理论上每行迭代应获得相同结果（即不受上下文转换影响），但由于ALLSELECTED的特殊机制，实际差异非常显著。下图展示了使用正确度量值后的矩阵结果：

为清晰对比差异，我们使用简化版查询（包含两个度量值的完整代码）：

DEFINE    MEASURE Sales[TotalSales] =        CALCULATE (            [Sales Amount],            ALLSELECTED ()        )EVALUATESUMMARIZECOLUMNS (    ROLLUPADDISSUBTOTAL (        'Product'[Brand],        "Total"    ),    "Sales Amount", [Sales Amount],    "Wrong",        SUMX (            'Product',            --            --  Inside the iteration, ALLSELECTED restores the shadow filter context            --  created by SUMX, which is iterating over the products of the given brand            --            --  This is the shadow filter context behavior            --            IF (                DIVIDE (                    [Sales Amount],                    [TotalSales]                ) >= 0.005,                [Sales Amount]            )        ),    "Correct",        --        --  Outside of the iteration, ALLSELECTED removes the filter over Product[Brand]        --  and makes all the selected products visible        --        --  This is the SUMMARIZECOLUMNS/ALLSELECTED behavior        --        VAR TotalSales = [TotalSales]        RETURN            SUMX (                'Product',                IF (                    DIVIDE (                        [Sales Amount],                        TotalSales                    ) >= 0.005,                    [Sales Amount]                )            ))

从DAX查询中的注释可见，"错误计算"在迭代产品时从循环内部调用TotalSales度量值，因此它使用了影子筛选上下文机制。由于SUMX在迭代指定品牌的产品，TotalSales计算的是当前显示品牌中所有产品的销售额。

而正确表达式将TotalSales度量值放在迭代外部调用，因此不存在影子筛选上下文，此时ALLSELECTED会采用SUMMARIZECOLUMNS机制——它会移除Product[Brand]上的筛选器，使所有产品可见（若存在切片器筛选，则显示所有被选产品）。

这个示例特意保持简单：仅展示一个在迭代中直接调用含ALLSELECTED度量值的情况。实际场景中，面对包含数百个度量值的语义模型，几乎不可能追踪每个度量值在迭代内外的调用情况。因此规则很简单：ALLSELECTED只能安全用于直接放置在报表中的度量值。您应当避免调用包含ALLSELECTED的度量值，因为其他度量值可能会在不知情的情况下调用您的度量值（而该度量值内部使用了ALLSELECTED）。

结论