小伙伴们，大家好呀~今天继续和大家分享Power BI知识，最近在学习交流群看到有个小伙伴的问题：为什么切片器里面多了个空白？这类问题我猜大概率是参照完整性的问题，这个问题很典型很多小伙伴遇到这个问题一脸懵，我们一起来看下这个问题的产生已经如何来解决。
假设我们有一个非常简单的数据模型：客户维度表Dim_A，销售事实表Orders，两表之间通过customer_id创建了1对多的关系，当我们把客户维度表Customer的名字拖入切片器后发现图1的情况。
实体完整性用于保证关系数据库中每条记录都是可区分的，唯一的，这种唯一既不能有重复值，也不能有空值，这其实就是主键的作用，因此，从便于记忆的角度，你也可以理解为主键完整性。
用户定义完整性
不同的关系数据库因其应用环境的不同，通常需要针对某一具体字段设置约束条件，这种由使用者基于具体业务逻辑设定的约束条件，就叫做用户定义完整性。比如学生的性别字段只能有男、女两个值，学生考试成绩的范围是 0-100 分。参照完整性参照完整性，又称引用完整性，是相关联的两个表之间的约束，对于建立关系的两个表来说，事实表每条记录中的外键必须是主表中存在的，简单的说，就是事实表的每一行必须在维表中存在对应的记录。
由于Power BI模型设计没有数据库的设计要求那么严格，在Power BI中是允许违反参照完整性设计的存在，例如下图2所示。
很明显维度表Dim_A只有2个客户，Orders销售事实表中有3个，多了CustX，这就明显违反了参照完整性的要求：事实表每条记录的外键必须是维度表中存在。由于Power BI允许违反参照完整性的情况出现，也就是事实表中可以存在与维表不匹配的行，通过维度表的属性汇总数据时，系统将这些不匹配的记录自动映射到空白行。
空白项本身不代表记录数量，有多条不匹配记录，也只显示一个空白行。
如果空白对你分析影响不大，也就是说你只关心你维度表存在的这部分数据，事实表中非维度表的数据你并不关心，这时候可以直接在切片器里面筛选掉空白值即可。 如果希望完整、动态获取全部事实表维度信息，可以通过在Power Query或者写DAX表达式对事实表的维度进行去重处理生成新的表作为维度表。例如，本案例可以使用新建表写DAX表达式提取去重后的客户ID作为维度表。
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