GOC644 · Kapitola 01

Úvod do použití jazyka DAX

Kde se DAX používá, jeho historie a vztah k jiným jazykům

⏱ 45–60 minut 🗂 Kapitola 01

Po této kapitole budete umět

Vyjmenovat prostředí, kde lze DAX používat
Vysvětlit historický kontext vzniku DAX
Popsat vztah DAX k jazykům Excel, SQL a MDX
Nainstalovat a otevřít Power BI Desktop

1.1

Kde se DAX používá?

DAX (Data Analysis Expressions) je funkcionální jazyk pro práci s daty, který se používá v celé rodině Microsoft BI nástrojů. Všechna tato prostředí sdílí stejný Tabular engine — engine, který rozumí datovému modelu a vyhodnocuje DAX výrazy.

Power BI Desktop je primární prostředí pro moderní BI řešení. DAX se zde používá pro:

Tvorbu measures (měřítek) pro vizualizace
Definici calculated columns (počítaných sloupců) v tabulkách
Tvorbu calculated tables (počítaných tabulek)
Pravidla Row Level Security (RLS)
Visual calculations — nová funkce od 2024

ℹ️

Ukázky v tomto kurzu probíhají primárně v Power BI Desktop. Drobné odlišnosti

📝

Na blogu Jiřího Neorala: Analysis services – výběr vhodného typu modelu — výběr správného typu Analysis Services modelu

při použití v SSAS nebo Power Pivot budou zmíněny u každého tématu.

SQL Server Analysis Services Tabular (SSAS) je serverová platforma pro enterprise BI řešení. DAX zde plní stejnou roli jako v Power BI, navíc:

Model se nasazuje centrálně na server
Více nástrojů může sdílet jeden model (Power BI, Excel, Reporting Services)
Vývoj probíhá ve Visual Studio s rozšířením Analysis Services Projects
Azure varianta: Azure Analysis Services nebo Microsoft Fabric

💡

V tomto kurzu se SSAS věnujeme v kapitole 9. Základní syntax DAX je totožná — prostředí se liší způsobem vývoje a nasazení.

Power Pivot pro Microsoft Excel byl prvním prostředím, kde DAX vznikl (2009–2010). Dnes se doporučuje přechod na Power BI, ale Power Pivot stále funguje pro:

Uživatele, kteří nemohou opustit Excel prostředí
Jednoduché modely nad existujícími Excel tabulkami
Propojení s Power BI — model lze importovat do Desktopu

⚠️

Power Pivot nepodporuje Visual calculations, Calculation groups ani Field parameters — tyto funkce jsou dostupné pouze v Power BI a novějším SSAS.

1.2

Historie DAX

Pochopení historie jazyka pomáhá vysvětlit, proč DAX funguje tak, jak funguje — a proč je v mnoha ohledech překvapivě chytrý.

📅 2000 — Vznik Analysis Services a MDX ▼

SQL Server 7.0 (1998) přinesl OLAP Services — první Microsoft OLAP engine s multidimenzionálním modelem a jazykem MDX. SQL Server 2000 engine přejmenoval na Analysis Services a výrazně ho rozšířil (data mining, plnější MDX podpora). MDX byl mocný, ale obtížně učitelný jazyk s velmi strmou křivkou učení.

📅 2010 — DAX poprvé v PowerPivot pro Excel 2010 ▼

Microsoft vydal Power Pivot jako bezplatný doplněk pro Excel 2010 (jaro 2010 v rámci SQL Server 2008 R2, interní codename Gemini). S ním přišel nový jazyk DAX — navržený tak, aby byl blíže Excelovým vzorcům, ale s schopnostmi pracovat s relačními daty. Hlavním architektem jazyka byl Jeffrey Wang z Microsoft produktového týmu. Alberto Ferrari a Marco Russo (SQLBI) jsou dodnes největšími externími experty a autory referenční knihy The Definitive Guide to DAX.

📅 2012 — SSAS Tabular jako serverová platforma ▼

SQL Server 2012 přinesl SSAS Tabular — serverovou variantu modelu, kde DAX nahradil MDX pro Tabular modely. VertiPaq engine zajistil extrémně rychlé zpracování díky sloupcovému ukládání dat v paměti.

📅 2015–dnes — Power BI a moderní éra ▼

Power BI Desktop (2015) přinesl DAX do širší komunity. Od té doby přibývají každý měsíc nové funkce — Visual calculations (2024), Calculation groups, Field parameters, NETWORKDAYS a desítky dalších. DAX je dnes plnohodnotný jazyk pro enterprise BI.

📚

Nejlepší zdroj pro studium DAX: dax.guide (kompletní reference) a sqlbi.com (articles, patterns, videa od největších externích expertů na DAX). Zdroj: SQLBI.com

1.3

Inspirace z jiných jazyků

DAX se při návrhu inspiroval třemi existujícími jazyky. Pochopení těchto kořenů objasňuje syntaxi a způsob uvažování v DAX.

Jazyk	Co si DAX půjčil	Příklad
Excel vzorce	Matematika, text, datum/čas, logika, finanční funkce. Syntaxe funkcionálního volání.	`IF()`, `LEFT()`, `DATE()`
SQL	Relační algebra — spojování tabulek přes relace, filtrování dat	Implicitní JOIN přes relace v modelu
MDX	Koncept measures (agregovatelné výpočty), kontext výpočtu	Measures jsou vždy v kontextu filtru

Excel uživatelé rychle najdou mnoho známých funkcí:

DAX — funkce jako v Excelu

-- Stejné jako v Excelu:
IF([Prodej] > 1000, "Velký", "Malý")
LEFT(DimProduct[EnglishProductName], 3)
YEAR(DimDate[FullDateAlternateKey])
SUMIF -- v DAX nahrazeno přes CALCULATE + FILTER

Místo SQL JOIN používá DAX relace definované v datovém modelu — ty fungují jako implicitní joiny:

DAX vs SQL

-- SQL JOIN:
SELECT p.EnglishProductName, SUM(s.SalesAmount)
FROM FactInternetSales s
JOIN DimProduct p ON s.ProductKey = p.ProductKey

-- DAX ekvivalent (relace je definovaná v modelu):
[Prodej] = SUMX(FactInternetSales, FactInternetSales[SalesAmount])
-- DimProduct je dostupný přes relaci automaticky

Z MDX pochází klíčový koncept: measure se vždy vyhodnocuje v kontextu filtru — tedy záleží na tom, co je viditelné v daný moment (rok, produkt, region).

💡

Toto je nejdůležitější rozdíl od Excelu: DAX measure nemá pevnou hodnotu — závisí na tom, jaký filtr je právě aktivní ve vizualizaci. Tomu se říká filtrový kontext (probíráme v kapitole 5).

1.4

Prostředí a nástroje

V tomto kurzu budeme pracovat v následujícím prostředí:

Nástroj	Účel	Kde najdeme
Power BI Desktop	Hlavní nástroj pro tvorbu modelu, DAX a reportů	Předinstalován na kurzovním PC
SSMS (SQL Server Management Studio)	Správa AdventureWorks DW databáze	Předinstalován na kurzovním PC
DAX Studio	Dotazování, ladění a optimalizace DAX	daxstudio.org — předinstalován
AdventureWorks DW 2019	Demo databáze pro všechna cvičení	SQL Server na kurzovním PC

🗄️

AdventureWorks Data Warehouse 2019 — klíčové tabulky, které budeme používat:

FactInternetSales — internetové prodeje (fakta)
FactResellerSales — prodeje přes resellery (fakta)
DimDate — dimenze datumů (kalendář)
DimProduct — dimenze produktů
DimCustomer — dimenze zákazníků
DimGeography — dimenze zeměpisné polohy
DimSalesTerritory — obchodní území