1. Conventions de nommage cohérentes
Adoptez une convention de nommage claire et cohérente dans tout le modèle :
-- Mesures : noms clairs et descriptifs
CA Total
Taux de Croissance %
_MesureInterne (underscore pour mesures helper)
-- Variables : underscore obligatoire
VAR _Resultat = ...
VAR _TableTemporaire = ...
2. Formater systématiquement le code avec DAX Formatter
Utilisez un formatage cohérent avec indentation, fonctions en majuscules et lignes séparées pour une meilleure lisibilité. L'outil gratuit DAX Formatter automatise cette tâche.
CA Année Précédente =
CALCULATE(
[CA Total],
SAMEPERIODLASTYEAR(Calendrier[Date])
)
3. Utiliser des variables pour clarifier la logique
Décomposez les calculs complexes en étapes simples et nommez clairement chaque étape intermédiaire. Cela améliore drastiquement la compréhension du code.
Taux de Croissance =
VAR _CAActuel = [CA Total]
VAR _CAPrecedent = [CA Année Précédente]
VAR _Croissance = DIVIDE(_CAActuel - _CAPrecedent, _CAPrecedent)
RETURN _Croissance
4. Commenter les formules complexes
Documentez la logique métier et les règles de calcul pour faciliter la maintenance future et la compréhension par les autres développeurs.
CA Ajusté =
-- Calcule le CA en excluant les retours et promotions
VAR _CABrut = SUM(Ventes[Montant])
VAR _Retours = CALCULATE(SUM(Retours[Montant]))
VAR _Remises = SUM(Ventes[Remise])
RETURN _CABrut - _Retours - _Remises
5. Découper les mesures complexes
Créez des mesures intermédiaires réutilisables plutôt qu'une formule monolithique. Organisez-les dans des dossiers d'affichage pour une meilleure structure.
6. Toujours préfixer les colonnes avec le nom de table
Cette pratique améliore la lisibilité et évite toute ambiguïté dans le code.
-- Correct
Total = SUM(Ventes[Montant])
-- À éviter
Total = SUM([Montant])
7. Utiliser DISTINCT() et VALUES() de manière cohérente
Comprenez la différence entre ces deux fonctions :
DISTINCT() n'inclut pas les blancs ajoutés pour violations d'intégrité référentielle VALUES() inclut un blanc si violation d'intégrité Choisissez en fonction du besoin métier et restez cohérent.
8. Préférer ADDCOLUMNS à SUMMARIZE pour les colonnes d'extension
ADDCOLUMNS est systématiquement plus performant que SUMMARIZE pour créer des colonnes calculées. SUMMARIZE doit être utilisé uniquement pour le regroupement de données.
Outils
1. Utiliser les outils d'analyse de performance
Trois outils indispensables :
DAX Studio : analyse des requêtes, plans d'exécution, métriques détaillées Performance Analyzer dans Power BI Desktop : mesure du temps d'exécution des visuels Best Practice Analyzer : évalue automatiquement selon plus de 60 règles 2. Tester et valider systématiquement
Vérifiez que les formules donnent les résultats attendus, mesurez les performances avant et après optimisation, et identifiez les erreurs tôt dans le processus de développement.
Ressources de référence essentielles
SQLBI : Référence absolue pour DAX (Marco Russo et Alberto Ferrari) Microsoft Learn : Guide officiel d'optimisation Power BI DAX Guide : Documentation complète de toutes les fonctions DAX DAX Patterns : Patterns réutilisables pour cas d'usage courants Livre "Optimizing DAX" par SQLBI : État de l'art de l'optimisation DAX Ces bonnes pratiques vous permettront de créer des modèles DAX performants, lisibles et maintenables à long terme, tout en garantissant une expérience utilisateur optimale dans vos rapports Power BI.
