Mit Sammlungen den Überblick behalten
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Stufen sind eine gute Möglichkeit, Werte zu gruppieren. Bei LookML-Dimensionen vom Typ type: tier sind diese Bucket jedoch vordefiniert und statisch. Manchmal möchten Sie eine dynamische Stufe erstellen, mit der Nutzer die Bucket-Größe ändern können. In Looker können Sie dazu Nur-Filter-Felder (parameter-Parameter) in Kombination mit einer Vorlagensprache (Liquid) verwenden.
Erstellen Sie einen Parameter vom Typ type: number, der als Filterfeld auf der Benutzeroberfläche dient, in das der Nutzer die gewünschte numerische Bucket-Größe eingeben kann.
Erstellen Sie eine Dimension, die mit der Liquid-Variablen {% parameter parameter_name %} auf den Parameterwert verweist. Anhand dieser Dimension werden die verschiedenen Bucket-Größen bestimmt. Die Bucket-Größe wird dynamisch auf den Wert geändert, den der Nutzer im Filterfeld auf der Benutzeroberfläche (parameter-Parameter) eingegeben hat.
Ein Entwickler erstellt beispielsweise eine dynamische Altersstufe, mit der Nutzer Alterswerte in benutzerdefinierte Bereiche unterteilen können:
Die SQL-Syntax für das folgende Beispiel muss möglicherweise an Ihren Datenbankdialekt angepasst werden.
Nutzer können jetzt Stufenwerte für die Spalte Alter in einem Explore auswählen. Ein Nutzer möchte beispielsweise sehen, wie die Altersgruppen in 10-Jahres-Intervalle unterteilt sind. Er gibt dazu den Wert 10 in den Filter Altersgruppe – Bucket-Größe ein:
Im SQL-Ausdruck in der Dimension dynamic_age_tier wird ein Alterswert aus der zugrunde liegenden Spalte ${TABLE}.age – z. B. 25 – durch den Parameterwert 10 geteilt. Das Ergebnis ist 2,5. Der Wert 2,5 wird von der Funktion TRUNCATE auf 2 gekürzt und mit dem Parameterwert 10 multipliziert, was 20 ergibt. 20 wird zum Bucket. Alle Alterswerte zwischen 20 und 29 werden in den Bucket 20 aufgenommen.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-07-31 (UTC)."],[],[],null,["# Creating dynamic tiers\n\nTiers can be a great way to bucket values. However, with LookML [`type: tier`](/looker/docs/reference/param-dimension-filter-parameter-types#tier) dimensions, those buckets are predefined and static. Sometimes you may want to create a dynamic tier that lets users change the bucket size. You can do this in Looker using filter-only fields (called [`parameter` parameters](/looker/docs/reference/param-field-parameter)) in conjunction with a templating language (called [Liquid)](/looker/docs/liquid-variable-reference).\n\n\nYou can also use [custom binning](/looker/docs/custom-fields#custom_binning) to create dynamic tiers natively in Explores when you have [permission to create or edit custom fields](/looker/docs/admin-panel-users-roles#create_custom_fields).\n\n\nTo create a dynamic tier:\n\n1. Create a parameter of `type: number` to serve as the frontend filter field where the user can enter the numerical bucket size they would like.\n2. Create a dimension that references the parameter value with the Liquid variable [`{% parameter parameter_name %}`](/looker/docs/liquid-variable-reference#liquid_variable_definitions). This dimension determines the various buckets and will dynamically change the bucket size to the value entered by the user in the frontend filter field (the `parameter` parameter).\n\n\nFor example, a developer creates a dynamic age tier that lets users bucket age values by custom ranges:\nThe SQL syntax for the following example may need to be adapted to suit your database dialect. \n\n```\n parameter: age_tier_bucket_size {\n type: number\n }\n\n dimension: dynamic_age_tier {\n type: number\n sql: TRUNCATE(${TABLE}.age / {% parameter age_tier_bucket_size %}, 0)\n * {% parameter age_tier_bucket_size %} ;;\n }\n```\n\n\nA user can now choose tier values for the **Age** column in an Explore. For example, a user might want to see ages grouped into 10-year buckets and so enter the value **10** in the **Age Tier Bucket Size** filter:\n\n\nThe SQL expression in the `dynamic_age_tier` dimension divides an age value from the underlying `${TABLE}.age` column --- for example, 25 --- by the parameter value of 10, resulting in 2.5. The value 2.5 is truncated to 2 by the `TRUNCATE` function and is multiplied by the parameter value 10, resulting in 20. 20 becomes the bucket; any age value between 20 and 29 is included in the **20** bucket.\n\n\u003cbr /\u003e"]]
