DAX RT度量值：按切片器所选日期计算累计值的性能优化

你的性能判断完全准确。现有累计值度量值未限定计算的时间边界，执行时会扫描全表所有满足'X'[Time rounded] <= Max('X'[Time rounded])的行做聚合：

• 选择较早日期时，满足条件的行仅为数据集起始到该日期的少量数据，计算速度快
• 选择近期日期时，需要扫描全表90天的全部行完成聚合，耗时随选中日期的后移线性增长
  该问题和数据量倾斜没有关联。

核心调整是给累计计算增加筛选上下文下界限制，让引擎仅计算当前切片器/筛选器选中时间范围内的累计值，完全跳过选中范围外的无关数据扫描。
优化后的完整度量值如下：

// 平均销售额度量值改用DIVIDE做安全除法，原有计算逻辑不变
Average Sales =
DIVIDE( 'Measure Table X'[RT Sales], 'Measure Table X'[RT Rows] )

// 优化后累计销售额
RT Sales = 
VAR CurrentContextMinTime = MIN( 'X'[Time rounded] )
VAR CurrentContextMaxTime = MAX( 'X'[Time rounded] )
RETURN
CALCULATE(
    SUM( 'X'[Sales] ),
    'X'[Time rounded] >= CurrentContextMinTime,
    'X'[Time rounded] <= CurrentContextMaxTime,
    REMOVEFILTERS( 'X'[Time rounded] )
)

// 优化后累计行数
RT Rows = 
VAR CurrentContextMinTime = MIN( 'X'[Time rounded] )
VAR CurrentContextMaxTime = MAX( 'X'[Time rounded] )
RETURN
CALCULATE(
    COUNTA( 'X'[Time rounded] ),
    'X'[Time rounded] >= CurrentContextMinTime,
    'X'[Time rounded] <= CurrentContextMaxTime,
    REMOVEFILTERS( 'X'[Time rounded] )
)

• 新增的CurrentContextMinTime变量会读取当前筛选条件下的最小时间点，把累计计算的下边界卡在筛选范围内，不会扫描选中日期之前的无关历史数据
• REMOVEFILTERS用来清除时间列上默认的行级筛选，保证累计计算可以在选中的时间区间内正常逐行聚合
• 替换原直接除法为DIVIDE函数，可自动处理分母为0的边界场景，避免可视化报错
• 优化后无论选中哪个时间段的数据，单次计算最多仅扫描选中范围内的行，计算耗时不会随选中日期的时间位置出现明显波动，性能表现稳定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kinggpuu