上节课的ALL函数在今后的课程上还会经常拿出来讲，大家需要慢慢吸收。本节课的知识，只要你遵循数据库原理，表格都是1对多关系，1端主键不为空不重复，且1端主键元素数大于等于多端外键的元素去重后的个数（数据库：实时参照完整性），可以当本节课就是在浪费时间。只是《The Definitive Guide to DAX》举了例子，国内就有人依此抬扛，并且组建了DAX原理大军。

图1-9-1

如图1-9-1，1端表姓名有3个人，多端表姓名有4个人，这是1对多，但它是典型的实时参照不匹配。接下来我们主要是在这种情况下举例：

VALUES与DISTINCT函数都是表函数，返回的都是一张表参数有两种情况：VALUES(列) 、 VALUES(表)DISINCT(列) 、DISTINCT(表)我们先来看参数是列的情况：DISTINCT(列)：对某列去重，返回一张单列的表，他不会考虑表之间的关系问题。我们分别对多端表和一端表，使用【新建表】：表1 = DISTINCT('开房记录表'[姓名])表2 = DISTINCT('某女男朋友'[姓名])

VALUES(列)：对某列去重，返回一张单列的表，他会判断是否关系正常，如果实时参照不匹配会返回空行。会有两种情况：1.如果这两张表没有关系，效果等同于DISTINCT(列)表3 = Values('开房记录表'[姓名])表4 = Values('开房记录表'[姓名])2.如果这两张表是正常的一对多关系，这时又会有两种情况情况1：一端姓名3个人，多端姓名3个人，一端主键人数大于等于多端姓名人数。效果等同于DISTINCT(列)表5 = Values('开房记录表'[姓名])表6 = Values('开房记录表'[姓名])【重点】情况2：一端主键小于多端外键数量，例如1端只有3个人，而多端有4个人。某女男朋友分别是张三，李四，王五，但是她突然与一个不认识的人叫吴刷的开房了，这种情况，他们的关系有问题，是否违法，需由有关部门调查。我们讨论的不是法律问题，而是遇到这种问题时，谁来发出预警？答：Values表7 = Values('开房记录表'[姓名])表8 = Values('某女男朋友'[姓名])其实，绕了这么一大圈就是表8出问题了。这里多了一个空，而这个空，就是告诉你，有一个或多个跟她开过房的人其实她们并不认识。请有关部门调查。当你的表出现这种情况时，就是告诉你，你的1对多关系中，出现了实时参照不匹配的情况，请检查表格。假设，你开一个小卖部，你只卖食品，你的商品表中也只登记了这相关食品，但是你在销售记录中发现了「骨灰盒」、「寿衣」之类的销售时，赶快抽自己一个大嘴巴，上班要迟到了。再举个例子，华为专卖店，只卖华为产品，你拿着一台新买的小米手机，让他们用POS扫一下，看看它多少钱？扫描结果是没有此商品，因为人家一端表中没有小米手机的信息。我在2020年6月《PowerBI基础篇重制版》里面跟大家说，建议使用SQL拿到一张干净的表，你就可以避开99%的原理。如果不是多表连线，这两个函数在参数是列的时候就没有区别。接下来，我们看一下他的应用：

大家都知道聚合函数CountRows参数是一张表，之前我们可以用Filter筛选表或ALL全选表，通过缩小或扩大表的范围后放到CountRows(表)里面计算行数。

如果我们只想计算某个表中的某个列它去重之后的行数。这个时候我们就用到了Values或DISTINCT。我们以实时参照不匹配举例：

新建度量值，并放到矩阵中：D行数 = countrows(DISTINCT('某女男朋友'[姓名]) )V行数 = countrows(VALUES('某女男朋友'[姓名]) )

如上图，当矩阵行标题是多端表中的姓名时，多端不能筛选一端，所有度量值没有筛选功能，但是由于Values检测到实时参照不匹配的情况，多了一个空行，它的总行数就是4，而DISTINCT的总行数就是3。

如上图，当矩阵行标题是一端表中的姓名时，可以筛选了，Values检测到实时参照不匹配的情况，多了一个空行，它的总行数就是4，筛选后每个人都是1，而DISTINCT的总行数就是3。

当出现实时参照不匹配的时候，如果我们需要不显示这个空行，就会用到DISTINCT(列)。

开始时就告诉大家，ALL函数以后要讲的地方多了去了，这节课我们就再讲讲，其它ALL(列)与Values(列)只是功能不同，前者是全选，后者是去重。但是，它们有一个共同点：都会考虑是否出现了实时参照不匹配情况，如果出现了，就会在你all(一端表[列名])时，出现空行。

我们可以使用《火力全开》笔记第8课讲的ALLNOBLANKROW函数处理空行问题。

ALL(列) 与 ALLNOBLANKROW(列)

Values(列) 与 DISTINCT(列)

左边函数会检测空行，右边函数会忽略检测。

我们写两个度量值：

all行数 = countrows(all('某女男朋友'[姓名]) )

ALLNOBLANKROW行数 = countrows(ALLNOBLANKROW('某女男朋友'[姓名]) )

如上图所示，我们使用卡片图展示两个度量值的结果，all行数 =4，因为它检测到了实时参照不匹配，产生了一个空行。而ALLNOBLANKROW行数忽略了检测，返回的就是3。

这里给大家讲一个故事：2020年10月7日我20岁生日当天晚上，DAX原理之父某枫讲师1分钟内在我的powerbI所有视频下留言，称我不讲原理是坑人误导人。后来我看了一下他讲的内容，完全是看完《The Definitive Guide to DAX》着魔了，书中确实是这样讲的，但是在实际工作中，一对多关系，是要遵循实际参照完整性的，没有意义的事情我何必在新手小白的课程中反复强调呢？数据库的基础知识很重要，不懂数据库，必会走火入魔。

并不是所有事都可以拿来抬扛，我曾经在知乎上给部分讲师讲过一个道理：

假设有一个叫吴刷的人，正在被警方围剿，这时他突然原地起飞，飞出地球之外。注意细节，他是原地起飞。高度不影响经纬度。那么他这种行为，在没有改变经纬度的情况算不算逃跑呢？如果是罗老师讲法，我们可以研究探讨。如果今天要执行抓捕行动，你问领导遇到这种情况，我可不可以采取必要措施，领导可能会说你科幻电影看多了。

刚才我们说了参数为列的情况，现在我们说说参数为表的情况：DISTINCT(表) ：只有每个列都重复，才会去重。DISTINCT表 = countrows(DISTINCT('开房记录表'))

《The Definitive Guide to DAX》上面的解释翻译成中文：对表去重但是不考虑空行。

刚才你们是否发现了一个问题，Values(1端表[列]) 才会有空行的问题，Values(多端表[列])没有空行问题，因为检测实时参照不匹配的问题，是从一端检测多端的。

我们只会将DISTINCT函数用到多端表上，一端特点是什么？答：主键不为空不重复。那么你用DISTINCT(1端表)和直接用这张1端表有什么区别呢？根本就没有重复，谈何去重？既然我们不应用到一端，又谈何检测实时参照不匹配呢？

总结：DISTINCT(表) ：只有每个列都重复，才会去重。

这就是喜欢英语和喜欢数学的区别，拥有逻辑思维的人，不会全信任何书籍，要自己测试，依据事实说话。

Values(表) :复制一张表，但是当参数是一端表时，会考虑实时参照不匹配。反之，参数是多端时就不会考虑了。VALUES表 =Countrows(VALUES('某女男朋友'))

你看出现空行了吧？同理，ALL(表)也会遇到同样问题，我们会使用ALLNOBLANKROW(表)处理,详见《火力全开》笔记第8课

忠告：别研究这些没用的东西，你只要正确建立表和表关系，一对多关系，主键不为空不重复，一端主键永远不小于多端外键。满足了这个条件后，原理就变简单了，就可以用以下语言代替：Values和Distinct当参数为列时，都是返回去重后的单列表。

（指定多列去重我们以后再讲，这两个函数只支持一个参数，不支持指定多列去重）

Values（表）：复制一张表。Distinct（表）：所有列都重复才去重并返回去重后的表。让所有关于这两个函数的原理，灰飞烟灭吧！