當dax表示式內需要對多個表單中的內容進行計算時，需要特別注意上下文的傳遞性。行上下文關係在表之間不具有自動傳播性。例如bike表和sales表之間是一對多的關聯關係，如果想計算每種產品的銷售額，直接使用sales[volume]*bike[price]進行計算時power bi會報錯，提示無法獲取當前bike列中的product值，即兩個表單雖然有關聯關係，但通過行上下文無法從sales表獲取bike表中對應的資訊。此時，必須借助related函式才能將行上下文的過濾條件傳遞給對應表單，從而獲取所需資料進行計算。
與行上下文不同，篩選上下文在表之間存在傳遞關係，在多對一關聯關係中，應用在多的一方的篩選條件可以自動傳播到一的一方對其進行篩選。例如在下面的表集群當中，sales表和bike表是多對一關係，bike表和product category表也是多對一關係，這三張表可以聯合成一張虛擬的大表，這個虛擬表中包含三張表中全部的資料列，使得應用到sales表上的篩選條件，可以傳遞到bike表以及product category表當中，並且通過應用到sales表上的乙個篩選條件，必定可以在bike表和product category表中篩選出唯一一組符合條件的資料。
需要注意的是，如果想利用篩選上下文在多對一關係的表之間具有傳遞性這一特點，通過對乙個表的篩選來過濾另外乙個表中的資料，在all函式的使用上需要特額外小心。例如下面這兩個表示式看似非常相近，但實際上獲得的結果完全不同。
這兩個表示式的區別主要在於，all_column內使用all函式去除了bike表內product列上的篩選條件，之後再篩選』bike』[product] = "mountain bike"的資料，而all_table則用all函式去掉了整個bike表上的篩選條件，然後再篩選』bike』[product] = "mountain bike"的資料。
all_column 表示式計算出錯是由於product列並不存在於product category表中，這樣導致只針對product列上的任何過濾篩選都不會對product category表產生影響，因此，在all_column表示式當中，countrows函式的計算範圍讓然是整個product category表，所以獲得的結果是2，而不是1。
上下文傳遞
上下文傳遞 在傳統的同步 rpc 呼叫時，業務往往通過執行緒變數來傳遞上下文，例如 traceid 會話 session ip 等資訊。非同步化之後，由於潛在的執行緒切換和執行緒被多個訊息交叉復用，通常不建議繼續使用執行緒變數傳遞上下文。非同步化之後，上下文傳遞的建議策略 如果是 lambda 表示...
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