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常見的 LookML 模式

本頁面說明 LookML 中常見的下列模式：

標籤欄位 (和 UI 中的名稱)
依維度篩選計數
百分比
使用集合深入瞭解詳細資料
篩選結果集

標記欄位 (和 UI 中的名稱)

Looker 會將 LookML 欄位名稱轉換為 UI 顯示的字串，方法是將一般權重的檢視區塊名稱與粗體欄位簡稱合併。舉例來說，「訂單」檢視畫面中名為「金額」的欄位，在使用者介面中會顯示為「訂單金額」。為清楚說明，本頁面會將欄位名稱加粗，並將檢視區塊名稱大寫 (ORDERS Amount)。

如要讓欄位的名稱與資料表中的資料欄名稱不同，請變更欄位名稱，並使用 sql 參數將欄位連結至資料表中的適當資料欄。在下列範例中，airports 資料表具有 cntrl_twr 資料欄。Looker 會產生下列宣告：

view: airports {
  dimension: cntrl_twr {        # full name: airports.cntrl_twr
    type: yesno                 # default name: AIRPORT Cntrl Twr (Yes/No)
    sql: ${TABLE}.cntrl_twr ;;  # the sql expression for this field
  }
}

您可以將 cntrl_twr 維度重新命名為使用者可解讀的名稱：

view: airports {
  dimension: has_control_tower {  # full name: airports.has_control_tower
    type: yesno                   # aliased name: AIRPORTS Has Control Tower (Yes/No)
    sql: ${TABLE}.cntrl_twr ;;    # the sql expression for this field
  }
}

依維度篩選次數

您可以依維度分組並計算實體數量，例如依「使用者國家/地區」分組，即可瞭解訂單的來源國家/地區。不過，根據某些維度值篩選計數通常很有用。舉例來說，您可以建立名為「ORDERS France Count」的新指標：

view: users {
  dimension: country {}
}
view: orders {
  dimension: id {
    primary_key: yes
    sql: ${TABLE}.id ;;
  }
  measure: count {
    type: count
    drill_fields: [detail]
  }
  measure: france_count {
    type: count   # COUNT(CASE WHEN users.country = 'France' THEN 1 ELSE NULL END)
    filters: [users.country: "France"]
  }
}

篩選器可以使用任何運算式。如果您想要計算歐盟地區的使用者人數，可以使用類似下列的欄位：

measure: eu_count {
  type: count   # COUNT(CASE WHEN users.countrycode IN 'UK','FR','ES' THEN 1 ELSE NULL END)
  drill_fields: [detail]
  filters: [users.countrycode: "UK,FR,ES"]
}

如要使用數學運算式進行篩選，請務必將運算式放在雙引號內：

measure: total_orders_above_100_dollars {
  type: sum   # SUM(CASE WHEN order.value > 100 THEN order.value ELSE NULL END)
  sql: ${order.value} ;;
  drill_fields: [detail]
  filters: [order.value: ">100"]
}

百分比

許多關鍵績效指標都會以百分比表示，例如「退貨商品百分比」、「促成銷售的電子郵件百分比」，或是其他「Y 的 X 百分比」的例子。在 LookML 中，設計模式是為這兩個條件建立計數，並建立第三個欄位來計算兩者之間的百分比。

dimension: returned {
  type: yesno
}
measure: count {   # total count of items
  type: count_distinct
  sql: ${TABLE}.id ;;
  drill_fields: [detail]
}
measure: returned_count {   # count of returned items
  type: count_distinct
  sql: ${TABLE}.id ;;
  drill_fields: [detail]
  filters: [returned: "Yes"]
}
measure: percent_returned {
  type: number
  sql: 100.0 * ${returned_count} / NULLIF(${count}, 0) ;;
  value_format: "0.00"
}

請使用下列格式計算百分比。在 Postgres 中，計數是整數，整數之間的除法會產生整數。乘以 100.0 會將第一個計數轉換為浮點數，因此運算式的其餘部分也會轉換為浮點數。為避免除以零的錯誤，NULLIF(value, 0) 會將零值轉換為空值，使結果為空值，避免發生錯誤。

100.0 * ${returned_count} / NULLIF(${count}, 0)

使用集合深入瞭解詳細資料

Looker 最強大的功能之一，就是能夠深入瞭解資料，查看構成計數或其他指標的基礎實體。

在使用者介面中點選指標時，Looker 會建立新的查詢，以找出構成指標的資料集。表格中資料列的每個維度值都會新增至

如要顯示詳細資料，Looker 需要指定鑽取欄位清單，以便在點選指標值時顯示。產生模型時，產生器通常會為您建立一些初始的下鑽欄位。此外，您也可以自行新增下鑽欄位。舉例來說，假設您要評估上週的訂單數量 (依使用者狀態)。在 Looker 中，查詢會類似於下列內容：

使用者所在州/省	訂單數
加州	24
德州	5
科羅拉多州	4
佛羅里達州	4
伊利諾州	4

如果您按一下「加州」列中的「24」，您可能會看到來自加州的 24 筆訂單。雖然 Looker 會新增「USERS State: California」篩選器，但 Looker 不知道您要在訂單中顯示哪些欄位。您必須先使用集合在模型中宣告這些欄位。

在 LookML 中，「集合」是欄位 (維度、指標和篩選器) 名稱的清單。您可以使用集合向 Looker 提供下列資訊：

您想在深入瞭解計數或其他指標時顯示的欄位
在彙整檢視畫面時要匯入的欄位
要在探索中建立索引的欄位

由於模型中的許多位置都可以使用同一組，因此 Looker 提供多種建立集合的方法。

常值集

定義 LookML 中的集合時，如果集合只會使用一次，建議採用字面值集合。如要建立字面值集，請將該集宣告為陣列。您可以使用 [] 宣告字面值集。

請見如下範例：

view: customers {
  dimension: id {
    primary_key: yes
  }
  measure: count {
    type: count
  }
  dimension: city {}
  dimension: state {}
  dimension: name {}
}

在本範例中，您要顯示的欄位是 id、name 和 city。

在度量中，您可以宣告常值陣列，如下所示：

measure: count {
  type: count
  drill_fields: [id, name, city]
}

已命名的集合

假設 customers 檢視畫面中定義了兩個計數：count 和 in_california_count。當使用者在「探索」中深入瞭解「Count」欄位或「In California Count」欄位時，您想要顯示 id、name 和 city 欄位。

一開始，直接宣告這些欄位似乎就足夠：

view: customers {
  measure: count {
    type: count
    drill_fields: [id, name, city]
  }
  measure: in_california_count {
    type: count
    filters: [state: "California"]
    drill_fields: [id, name, city]
  }
}

不過，如果您想新增欄位 (例如 customers.state)，就必須編輯這兩份清單，除非您使用 set 參數建立具名集合，以便集中維護並在多處使用。

下列程式碼會建立一組 customers.detail，並將兩個計數都指向同一組欄位。

view: customers {
  set: detail {
    fields: [id, name, city]      # creates named set customers.detail
  }

  measure: count {
    type: count
    drill_fields: [detail*]       # show fields in the set "customers.detail"
  }
  measure: in_california_count {
    type: count
    filters: [state: "California"]
    drill_fields: [detail*]      # show fields in the set "customers.detail"
  }
}

LookML 集具有下列強大功能：

重新宣告集合時，會以附加方式新增。如果您在多個位置宣告集合，Looker 會納入所有位置中為集合宣告的所有欄位。
如要將一組項目嵌入其他組別，請輸入其他組別的名稱，然後加上星號，例如 setname*。
如要從集合中移除元素，請在欄位名稱前加上連字號，例如 -fieldname。

自訂細查圖表

如果 Looker 管理員已啟用「視覺化向下鑽取」實驗室功能，系統就不會一律以資料表顯示 Look 和探索的向下鑽取視覺化內容。在這種情況下，您可以在 link 參數中使用 Liquid 變數，自訂顯示的視覺化效果，如 link 參數說明文件和「更強大的資料鑽取功能」最佳做法頁面所示。

資訊主頁支援使用 link 參數進行視覺鑽取，不需啟用「視覺鑽取」實驗室功能。

篩選結果集

LookML 提供一組篩選作業，可套用至欄位和探索，在結果集傳回給使用者前進行篩選。

「探索」頁面上的 `always_filter`

使用 always_filter，對在探索中執行的任何查詢一律套用一組篩選器。篩選器會顯示在 Looker 使用者介面中，使用者可以變更您提供的預設篩選條件值，但無法移除篩選器。一般來說，這些篩選器是用來移除您通常不想納入的資料。舉例來說，假設您只想在「訂單」探索中查看已完成或待處理的訂單，您可以新增下列 LookML 程式碼：

explore: orders {
  view_name: order
    filters: [status: "complete,pending"]
  }
}

如果使用者想查看其他狀態值的訂單，可以在 UI 中將「ORDERS Status」(訂單狀態) 設為「%」。

「探索」頁面上的 `sql_always_where`

如要套用使用者無法變更的查詢限制，可以使用 sql_always_where。除了使用者執行的查詢外，這項限制也適用於資訊主頁、排程 Look 圖表，以及依據該探索建立的內嵌資訊。除非使用者查看自己建立的任何查詢的基礎 SQL，否則不會看到 sql_always_where 條件。

以下範例可防止使用者查看 2012 年 1 月 1 日之前的訂單：

# Using Looker references
explore: order {
  sql_always_where: ${created_date} >= '2012-01-01' ;;
}

# Using raw SQL
explore: order {
  sql_always_where: DATE(created_time) >= '2012-01-01' ;;
}

「探索」頁面上的 `conditionally_filter`

查詢非常大的資料表時，需要經過一些思考，因為無限制的查詢很快就會對資料庫造成過度負擔。LookML 提供 conditionally_filter 形式的解決方法。

除非使用者已為 unless 區段列出的其中一個欄位新增篩選器，否則您可以使用 conditionally_filter 參數將篩選器套用至查詢。

如果使用者對下列一或多個欄位套用篩選器，下列範例就不會對使用者的查詢進行任何變更：created_date、shipped_time、shipped_date、orders.id 或 customer.name。如果使用者未篩選任何這些欄位，Looker 會自動在 orders.created_time 上新增 1 天的篩選器。

  filters: [orders.created_time: "1 day"]
  unless: [created_date, shipped_time, shipped_date, orders.id, customer.name]
}

常見的 LookML 模式 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。