Como maximizar a reutilização do código com o DRY LookML: como definir listas reutilizáveis de campos com o parâmetro definido

Observação: esta página faz parte do livro de receitas do Looker: como maximizar a reutilização de código com o DRY LookML.

Uma maneira de tornar os projetos do LookML mais eficientes e fáceis de manter é usar o parâmetro set do LookML. Com o parâmetro set, é possível agrupar campos que costumam ser repetidos no projeto no parâmetro fields ou nos campos de detalhamento. Se você usar um conjunto para agrupar campos repetidos, vai criar um único lugar no modelo em que esse grupo de campos poderá ser mantido.

Esta página inclui os seguintes exemplos de uso de conjuntos do LookML para tornar seus projetos mais eficientes e fáceis de manter:

• Adicionar os mesmos campos de detalhamento a várias medidas: defina campos de detalhamento para detalhes que os usuários geralmente querem ver ao acessar agregações.
• Incluir ou omitir um conjunto de campos de uma Análise detalhada: personalize a experiência da Análise detalhada para os usuários e simplifique a lista de campos que eles podem escolher no seletor de campos.

Importante :se você usar o parâmetro set em uma visualização para referenciar um campo de uma segunda visualização, confira se a segunda visualização está associada à Análise em que a set está sendo usada. Use a sintaxe view_name.field_name para referenciar campos de uma visualização mesclada em um conjunto.

Componentes

• Parâmetro set do LookML
• O parâmetro fields do LookML (para análises)
• O parâmetro drill_fields do LookML (para campos)
• O parâmetro drill_fields do LookML (para visualizações)

Pré-requisitos

• Um projeto do LookML configurado.
• Permissões para desenvolver o LookML

Exemplo: adicionar os mesmos campos de detalhamento a várias medidas

Suponha que você queira que os usuários possam consultar detalhes mais granulares sempre que virem métricas de vendas em Análises, Looks ou dashboards. Assim, a seleção de um valor para a medida Contagem na interface da Análise abrirá uma consulta nos campos ID, Cidade, Estado e País:

É possível criar um conjunto com o nome user_details que inclui os campos id, city, state e country e, em seguida, referenciá-los em várias medições para que seus usuários possam analisar:

set: user_details {
  fields: [id, city, state, country]
}

O conjunto user_details pode ser usado para definir um campo de detalhamento para a medida count:

measure: count {
  type: count
  drill_fields: [user_details*]
}

Neste exemplo, a sintaxe [set_name*] é usada para especificar que os campos em user_details vão aparecer nos resultados da consulta quando você analisar a medida Count.

Você pode reutilizar esse conjunto para criar outros campos de detalhamento. Por exemplo, é possível adicionar o código LookML drill_fields: [user_details*] às medidas order_count, total_sale_price e average_sale_price:

measure: order_count {
  view_label: "Orders"
  type: count_distinct
  description: "Number of orders"
  sql: ${order_id} ;;
  drill_fields: [user_details*]

}

measure: total_sale_price {
  type: sum
  value_format_name: usd
  sql: ${sale_price} ;;
  drill_fields: [user_details*]
}

measure: average_sale_price {
  type: average
  value_format_name: usd
  sql: ${sale_price} ;;
  drill_fields: [user_details*]
}

Assim como na métrica Contagem, quando um usuário seleciona um valor para Contagem de pedidos, Preço total de venda ou Preço médio de venda na interface de análise detalhada, o Looker abre uma janela com uma consulta nos campos ID, Cidade, Estado e País.

Para fazer mudanças nos campos de detalhamento, como adicionar ou remover um campo, basta atualizar o conjunto user_details.

Também é possível referenciar um conjunto no parâmetro drill_fields de uma visualização para definir campos de detalhamento para todas as medidas nessa visualização que ainda não tenham campos de detalhamento especificados no nível do campo.

Exemplo: incluir ou omitir um conjunto de campos de uma Análise

Suponha que você queira simplificar o seletor de campo "Explorar" para os usuários excluindo campos que não são cruciais para eles.

Por exemplo, suponha que você tenha uma vista da propriedade users com informações sobre seus clientes, incluindo campos para ID, Nome, Sobrenome, E-mail e Idade, além de campos de local como Cidade, Estado, País e CEP. A visualização users é mesclada à Análise do orders:

E se você quiser excluir os campos Nome, Sobrenome, E-mail, Idade e Gênero da seção "Explorar" para seus usuários? É possível criar um conjunto chamado user_info que liste os campos que você quer excluir da Análise Orders:

O LookML para o conjunto user_info vai ficar assim:

set: user_info {
  fields: [first_name, last_name, email, age, gender]
}

Para definir uma análise detalhada de pedidos com o rótulo Pedidos sem dados do usuário, una a visualização users à análise detalhada orders. Adicione o código do LookML fields: [ALL_FIELDS*, -users.user_info*] à Análise orders para incluir todos os campos, exceto os campos no conjunto user_info da visualização users:

explore: orders {
  fields: [ALL_FIELDS*, -users.user_info*]
  label: "Orders Without User Data"
  join: users {
    type: left_outer
    sql_on: ${orders.user_id} = ${users.id} ;;
    relationship: many_to_one
  }
}

Como o conjunto user_details é excluído da Análise detalhada com a sintaxe -users.user_details* no parâmetro fields da análise detalhada orders, a visualização Pedidos na análise detalhada Pedidos sem dados do usuário omite os campos listados no conjunto users_user.info do seletor de campos da Análise detalhada.

É possível reutilizar o conjunto user_info para omitir esses campos da interface de qualquer outra Análise a que a visualização users seja mesclada. Se você quiser mudar algo no conjunto user_info, como adicionar ou remover um campo, basta atualizar o conjunto user_info.