许多刚开始使用DAX的小伙伴在使用LASTDATE搜索某个时间段内的最后日期。或者他们使用NEXTDAY检索给定日期之后的日期。尽管这些函数可以实现它们所承诺的功能，但它们并不打算在简单的表达式中使用。相反，它们是设计用于时间智能计算的表函数。错误地使用它们会导致代码效率低下。此外，以未设计的方式使用这些功能是一个明显的信号，表明开发人员仍未掌握DAX的某些细节。
在本文中，我们将详细介绍该主题，以便了解这些时间智能功能的作用。我们还想了解在日期上将它们与简单的数学混淆如此容易的原因。我们想通过例子来详细阐述这个话题。因此，我们从无聊的理论开始，而不是从一个计算开始，尽管这种计算工作得很好，但它本质上是错误的。
计算给定选择中包含的天数，并生成如下所示的报告。
计算DaysInPeriod很简单：天数是时间段中第一个日期和最后一个日期之间的差。DAX提供了两个功能：FIRSTDATE和LASTDATE，这似乎是完美的候选者：
Days in period := INT ( LASTDATE ( 'Date'[Date] ) - FIRSTDATE ( 'Date'[Date] ) )
这项措施可以正常工作并产生正确的结果。因此，我们很高兴！对？错误。我们不满意，因为我们使用LASTDATE来检索一个时间段内最后一个可见日期的值。LASTDATE完全执行此作业，但它返回一个包含最后日期的表-不仅是日期。让我重复一遍：它不返回日期。它返回一个包含日期的表。
这样做的原因是LASTDATE是时间智能功能。其主要目的是用作CALCULATE中的过滤器参数。CALCULATE过滤器参数是表。因此，要使函数在以下度量中使用，它需要返回一个表：
SalesOfLastDay = CALCULATE ( [Sales Amount], LASTDATE ( 'Date'[Date] ) )
您可以使用DAX Studio 再次检查LASTDATE的结果。LASTDATE返回一个表。这就是为什么您可以在EVALUATE语句中使用它的原因，该语句需要一个表作为结果。
如您所见，结果是一个表，其中包含一列（Date）和最后一个日期的值。
在DAX中，可以使用仅包含一行和一列的表（即您从LASTDATE获得的结果）代替内部的值。实际上，单行一列的表仅包含一个值。这就是DAX允许您将表自动转换为值的原因。这也是您可以在我们的度量中减去两个表的原因：
Days in period := INT ( LASTDATE ( 'Date'[Date] ) - FIRSTDATE ( 'Date'[Date] ) )
实际上，LASTDATE和FIRSTDATE都返回表。因为我们使用的是减法运算符，所以DAX会将两个表转换为标量值，然后计算表内包含的值之间的差。
尽管此行为是透明的，但它是有代价的。表示先前计算的一种更好的方法是使用标量函数，例如MIN而不是FIRSTDATE和MAX而不是LASTDATE。MIN和MAX不返回表：它们返回第一个和最后一个日期的值。因此，以下是对措施的更好表述：
Days in period MIN MAX := INT ( MAX ( 'Date'[Date] ) - MIN ( 'Date'[Date] ) )
同样，您可以使用DAX Studio 再次检查MIN和MAX的结果。如果您尝试使用MAX而不是LASTDATE作为EVALUATE语句的结果，则会出现错误。
为了获得EVALUATE的结果，您需要构建一个包含最大日期的表。例如，您可以使用表构造函数执行此操作。
如前所述，DAX自动将具有一行和一列的表转换为值。但是这种行为是有代价的。此外，LASTDATE和FIRSTDATE都在查找第一个和最后一个日期之前执行上下文转换。此行为不会影响我们的简单示例，但是仅由于此方面，在更复杂的情况下性能可能会很差。
本文是DAX 101；因此，它应该在这里结束。但是，当然，我们不禁为您中最好奇的人提供更多详细信息。您如何检查公式的两个版本之间的行为差异？
通过使用DAX Studio，您可以分析此查询的服务器时间：
-- -- This version uses FIRSTDATE and LASTDATE -- EVALUATE SUMMARIZECOLUMNS ( 'Date'[Year Month], "Days in period", [Days in period] )
尽管速度非常快，但是可以从服务器计时中看到引擎必须两次实现Date表：一次用于Date [Date]列，一次用于两列Date [Date]和Date [Calendar Year Month]，生成两个具有2,556行的数据缓存。公式引擎（FE）随后扫描这些数据缓存以计算所需的结果。
通过这种简单的计算，当查询使用优化版本MIN MAX内的天数 时，查询不会更快。仍然，在实现方面要好得多，因为将整个计算下推到存储引擎（SE），该引擎将生成具有87行的单个数据缓存：与查询结果相同的行数。因此，期间MIN MAX中的天数将通过SE执行的完整计算产生最佳实现。在较大的模型或更复杂的场景中，实现上的这种微小差异可能会产生巨大的影响。
请注意，大多数时间智能功能（例如FIRSTDATE，LASTDATE，NEXTDAY，PREVIOUSDAY …）都显示相同的行为：它们返回一个可以自动转换为标量值的表。但是转换的代价是不值得付出的。
了解函数的一些本质也是变相的改善报告的性能，就也是为什么我在之前的文章中一再强调某些函数是如何运算，可能很多小伙伴只注重结果正确而忽略了一些细节。