Mit dem LookML-Parameter set
können Sie Ihre LookML-Projekte effizienter und einfacher verwalten. Mit dem Parameter set
können Sie Felder, die sich im gesamten Projekt häufig wiederholen, im Parameter fields
oder in Aufschlüsselungsfeldern gruppieren. Wenn Sie wiederholte Felder in einem Satz gruppieren, erstellen Sie im Modell einen einzigen Ort, an dem diese Gruppe von Feldern verwaltet werden kann.
Diese Seite enthält die folgenden Beispiele für die Verwendung von LookML-Sets, um Ihre LookML-Projekte effizienter und verwaltbarer zu machen:
- Mehreren Messwerten dieselben Aufschlüsselungsfelder hinzufügen: Definieren Sie Aufschlüsselungsfelder für Details, die Nutzer häufig sehen möchten, wenn sie Daten aufschlüsseln.
- Felder in einem Explore ein- oder ausschließen: Sie können die Explore-Oberfläche für Nutzer anpassen und die Liste der Felder vereinfachen, aus denen Nutzer in der Feldauswahl auswählen können.
Produkte
- Der LookML-Parameter
set
- Der LookML-Parameter
fields
(für Explores) - Den LookML-Parameter
drill_fields
(für Felder) - Der LookML-Parameter
drill_fields
(für Ansichten)
Vorbereitung
Beispiel: Mehreren Messwerten dieselben Aufschlüsselungsfelder hinzufügen
Angenommen, Sie möchten, dass Ihre Nutzer Daten aufschlüsseln können, wo sie in Explores, Looks oder Dashboards Verkaufsmesswerte sehen, sodass eine Abfrage für die Felder ID, Stadt, Bundesland und Land geöffnet wird, wenn Sie in der Explore-Benutzeroberfläche einen Wert für den Messwert Anzahl auswählen:
Sie können einen Satz mit dem Namen user_details
erstellen, der die Felder id
, city
, state
und country
enthält, und dann in mehreren Kennzahlen darauf verweisen, damit Nutzer sie genauer untersuchen können:
set: user_details {
fields: [id, city, state, country]
}
Mit dem Set user_details
kann ein Drilldown-Feld für den Messwert count
definiert werden:
measure: count {
type: count
drill_fields: [user_details*]
}
In diesem Beispiel wird die Syntax [set_name*]
verwendet, um anzugeben, dass die Felder in user_details
in den Abfrageergebnissen angezeigt werden, wenn Sie den Messwert Anzahl aufschlüsseln.
Sie können diesen Satz dann wiederverwenden, um weitere Aufschlüsselungsfelder zu erstellen. Sie können beispielsweise den LookML-Code drill_fields: [user_details*]
den Messwerten order_count
, total_sale_price
und average_sale_price
hinzufügen:
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*]
}
Wenn ein Nutzer auf der Explore-Benutzeroberfläche einen Wert für Order Count, Total Sale Price oder Average Sale Price auswählt, öffnet Looker wie beim Messwert Count ein Fenster mit einer Abfrage der Felder ID, City, State und Country.
Wenn Sie die Aufschlüsselungsfelder ändern möchten, z. B. ein Feld hinzufügen oder entfernen, müssen Sie nur den Satz user_details
aktualisieren.
Sie können auch einen Satz im drill_fields
-Parameter einer Datenansicht referenzieren, um Drilldown-Felder für alle Messwerte in dieser Datenansicht zu definieren, für die noch keine Drilldown-Felder auf Feldebene angegeben sind.
Beispiel: Eine Reihe von Feldern in ein Explore aufnehmen oder daraus ausschließen
Angenommen, Sie möchten den Field Picker für Nutzer vereinfachen, indem Sie Felder ausschließen, die für diese Nutzer nicht wichtig sind.
Angenommen, Sie haben die Ansicht users
mit Informationen zu Ihren Kunden, darunter Felder für ID, Vorname, Nachname, E-Mail-Adresse und Alter sowie Standortfelder wie Stadt, Bundesland, Land und Postleitzahl. Die Ansicht users
ist mit dem Explore orders
verbunden:
Wie können Sie die Felder Vorname, Nachname, E-Mail-Adresse, Alter und Geschlecht aus dem Explore für Ihre Nutzer ausschließen? Sie können einen Satz mit dem Namen user_info
erstellen, in dem die Felder aufgelistet sind, die Sie aus dem Explore Orders (Aufträge) ausschließen möchten:
Die LookML für den Satz user_info
würde so aussehen:
set: user_info {
fields: [first_name, last_name, email, age, gender]
}
Wenn Sie ein exploratives Analysetool vom Typ Bestellungen mit dem Label Bestellungen ohne Nutzerdaten definieren möchten, verknüpfen Sie die Datenansicht users
mit dem explorativen Analysetool orders
. Fügen Sie dem Explore orders
den LookML-Code fields: [ALL_FIELDS*, -users.user_info*]
hinzu, um alle Felder außer den Feldern im Satz user_info
aus der Ansicht users
einzubeziehen:
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
}
}
Da die Gruppe user_details
mit der Syntax -users.user_details*
im Parameter fields
der explorativen Datenanalyse orders
aus der explorativen Datenanalyse ausgeschlossen ist, werden in der Ansicht Bestellungen in der explorativen Datenanalyse Bestellungen ohne Nutzerdaten die im Satz users_user.info
aufgeführten Felder nicht in der Feldauswahl der explorativen Datenanalyse angezeigt.
Sie können den user_info
-Satz wiederverwenden, um diese Felder in der Explore-Benutzeroberfläche für alle anderen Explores auszuschließen, mit denen die Ansicht users
verknüpft ist. Wenn Sie etwas am user_info
-Set ändern möchten, z. B. ein Feld hinzufügen oder entfernen, müssen Sie nur das user_info
-Set aktualisieren.