如何在 Looker 中将测量维度化

作为 SQL 中的一般规则（乃至 Looker），您不能按聚合函数（在 Looker 中表示为测量）的结果对查询进行分组。 您只能按未汇总的字段（在 Looker 中表示为维度）进行分组。 如果您尝试在 Looker 中汇总某项测量，则会看到以下错误： 

Measures with Looker aggregations (sum, average, min, max, list types) may not reference other measures.

如果您需要一种方法来将测量值（COUNT、SUM、AVG、MAX 等）更改为维度，以便按该维度进行分组以对其进行聚合（例如 COUNT 的总和或 SUM 的 AVG），在“探索”中按该测量进行过滤（在 WHERE 子句中，而不是在 HAVING 子句中）或对它的 pivot，该怎么办？

使用派生表指定测量的维度

在 Looker 内部，该解决方案称为维度化。这是因为您将测量重新定义为一个 维度。这是通过创建一个派生表（其中包含您要在其 SQL 定义中维度化的测量）而实现的。

流程

以下示例基于一个示例电子商务数据集。本示例的目标是在现有总收入 type: sum 衡量的基础上创建 type: average 衡量。

以下步骤概述了如何生成基于 SQL 的派生表。您可以选择创建基于 LookML 的派生表（也称为原生派生表 (NDT)）作为 SQL 的替代方案。
  1. 首先，设置探索查询。 选择相应的字段，包括要维度化的测量。

    在示例用例中，“探索数据”表格包含按用户状态和用户 ID 分组的总收入：

  2. 从数据表的 SQL 标签页中选择在 SQL Runner 中打开，以在 SQL Runner 中打开查询：

  3. 在 SQL Runner 中运行查询（通过点击运行按钮）并确认结果后，从 SQL Runner 齿轮菜单中选择添加到项目 (Add to Project) 选项，以打开添加到项目 (Add to Project) 弹出式窗口。此时，您需要移除派生表 SQL 中的任何行数上限子句，以确保查询中包含所有需要的结果。

    您还可以从菜单中选择 Get Derived Table LookML，以手动将生成的 LookML 复制并粘贴到项目中。
  4. 从 Add to Project 弹出式窗口中，从 Project 下拉列表中选择项目名称，为派生表视图文件输入名称，然后选择 Add。
  5. 现在，派生表位于视图文件中，接下来您可以创建汇总维度测量的测量。例如，您现在可以为新的总收入维度 order_items_total_revenue 创建 type: average 衡量。 
          dimension: order_items_total_revenue {
        type:  number
        sql: ${TABLE}.order_items.total_revenue ;;
        value_format_name: usd
      }

      measure: average_revenue {
        type:  average
        sql:  ${order_items_total_revenue} ;;
        value_format_name: usd
      }
  6. 仔细检查派生表中是否定义了主键。
  7. 加入新视图并加入原始探索（或创建新的探索），以便使用新字段创建查询和内容。

总结

使用 Looker 派生的表对衡量指标进行维度化分析可释放新功能潜能，并让您能够通过数据深入分析。通过按维度化测量分组 ，在 WHERE 子句（而非 HAVING）中按该测量值进行过滤、对其进行透视以及基于该测量创建其他维度，您就可以将探索查询和内容转到下一个维度。

如需详细了解如何创建和使用派生表，以及注意事项和效果优化提示，请访问派生表文档页面。