过滤后的DistinctCount度量和MDX不能提供与SQL相同的结果。

过滤后的DistinctCount度量和MDX不能提供与SQL相同的结果是因为在云计算领域中，不同的数据处理和查询语言有不同的实现方式和语法规则，导致在某些情况下它们的结果可能会有差异。

在SQL中，通过使用DISTINCT关键字可以对查询结果进行去重，而COUNT函数可以统计某个字段或表达式的非空值数量。当对某个字段进行DISTINCT和COUNT操作时，SQL会先进行去重操作，然后再统计数量。

而在MDX（多维表达式）中，用于OLAP（联机分析处理）的查询语言，DistinctCount度量是一种用于计算多维数据集中某个维度的唯一值数量的度量。它类似于SQL中的COUNT(DISTINCT)操作，但在实现方式上有所不同。

由于SQL和MDX是不同的查询语言，它们对于DistinctCount度量的处理方式和语法规则也不同，因此在某些情况下它们的结果可能会有差异。

对于这个问题，可以通过以下方式来解决：

1. 确认需求：首先需要明确具体的需求是什么，以及对结果的精确性要求是多少。根据实际需求来选择合适的查询语言和相应的度量方式。
2. 数据模型设计：在设计数据模型时，需要考虑到不同查询语言的差异，并根据实际情况选择合适的度量方式和维度设计，以尽量减少结果差异。
3. 数据处理和转换：如果需要在不同查询语言之间进行数据转换或处理，可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具或自定义脚本来实现。
4. 数据一致性验证：在进行数据查询和分析时，可以使用不同查询语言进行对比，验证结果的一致性，并根据实际情况进行调整和修正。

总之，过滤后的DistinctCount度量和MDX在某些情况下可能无法提供与SQL相同的结果，这是由于不同的查询语言和实现方式导致的差异。在实际应用中，需要根据具体需求和数据模型设计来选择合适的查询语言和相应的度量方式，并进行数据一致性验证和调整。