Solução de problemas comuns de sugestão de filtro

As sugestões de filtro são uma ferramenta eficiente do Looker. É essencial entender de onde elas vêm e como funcionam para resolver problemas com eficiência quando as sugestões de filtro não funcionarem como esperado. Nesta página, explicamos como as sugestões de filtro funcionam, por que podem estar erradas e por que podem não ser preenchidas.

Como funcionam as sugestões de filtro?

As sugestões de filtro economizam tempo quando os usuários inserem valores nos filtros e garantem que os usuários escolham as opções que existem nos dados. Quando os usuários selecionam uma caixa de filtro, uma lista de sugestões aparece abaixo do campo. Neste exemplo, selecionar a caixa de um filtro no campo Status na Análise de pedidos mostra uma lista suspensa com os valores "cancelled", "complete" e "pending". como opções.

De onde vem essa lista de sugestões?

O Looker executa uma consulta SELECT distinct <field> no banco de dados para recuperar todas as opções possíveis para esse campo. A consulta é semelhante ao seguinte SQL: 

SELECT DISTINCT <field_name>
FROM <table>
WHERE (<field_name> LIKE '%' OR <field_name> LIKE '% %')
GROUP BY 1
ORDER BY 1
LIMIT 1000

Quando os usuários digitam caracteres na caixa de filtro, o Looker substitui as condições apropriadas na cláusula WHERE para filtrar os resultados. Em seguida, o Looker mostra os 100 primeiros resultados nas sugestões de filtro.

Posso mudar quais sugestões são preenchidas?

Os desenvolvedores podem usar vários parâmetros do LookML para alterar e personalizar as sugestões mostradas. Consulte a página de documentação Como mudar as sugestões de filtro para saber mais.

As sugestões são armazenadas em cache?

Por padrão, o Looker armazena em cache os resultados da consulta por uma hora. É possível usar o parâmetro LookML suggest_persist_for para personalizar o tamanho do cache para sugestões de filtro. O parâmetro suggest_persist_for tem um valor padrão de "6 horas". As sugestões têm seu próprio cache, que não pode ser apagado manualmente em uma página de exploração. Se for necessário limpar o cache para sugestões, veja algumas opções:

  • Se a Análise for armazenada em cache usando um grupo de dados com um sql_trigger, você poderá redefinir o cache de todo o grupo manualmente na página Grupos de dados no painel Administrador do Looker, mas isso vai atualizar o cache para todas as consultas mantidas usando esse grupo de dados.
  • É possível usar o parâmetro suggest_persist_for no nível do campo e defini-lo como "0 segundo" para bloquear o cache de sugestões de filtro para esse campo.
    O cache é global para todos os usuários. A atualização do cache de sugestões de um usuário vai afetar os resultados que os outros usuários vão acessar.

Por que as sugestões de filtro estão erradas?

Agora que você sabe como as sugestões de filtro são preenchidas, pode determinar por que elas estão erradas. A explicação mais comum é que os dados foram alterados ou atualizados entre o momento em que as sugestões de filtro foram armazenadas em cache e o momento em que os resultados incorretos foram percebidos.

Por exemplo, suponha que o usuário A execute uma Análise logo pela manhã. O usuário A seleciona alguns valores de filtro da lista suspensa de sugestões. O processo ETL do banco de dados termina cerca de meia hora depois. Em seguida, o usuário B exibe a mesma Análise que o usuário A executou anteriormente. O usuário B se pergunta por que as sugestões de filtro estão incorretas. O motivo da disparidade é que a consulta de sugestões armazenada em cache não foi atualizada com o processo de ETL recém-concluído do banco de dados e, portanto, mostrou resultados inesperados.

Se esse for o caso, atualize o cache de sugestões usando os métodos descritos na seção As sugestões são armazenadas em cache? anteriormente nesta página.

Por que as sugestões de filtro não estão sendo preenchidas?

Há vários motivos para as sugestões de filtro não serem preenchidas. As etapas de solução de problemas abaixo destacam as possíveis causas:

  1. Confira o tipo de filtro.
  2. Verifique se há uma access_filter ou uma sql_always_where restringindo as sugestões.
  3. Verifique se há um suggest_dimension parameter.
  4. Verifique se há uma tentativa de carregar sugestões quando um usuário seleciona ou insere texto no filtro.
  5. Verifique o console de rede do Chrome.
  6. Encontre evidências da consulta de sugestões que o Looker está tentando executar.

Verificar o tipo de filtro

Se for para um filtro do painel do LookML, verifique se o tipo de filtro é Campo. Os outros tipos de filtro não preencherão as sugestões.

Verifique se há uma access_filter ou uma sql_always_where restringindo as sugestões.

Normalmente, ao usar sql_always_where ou access_filter, as sugestões de filtro são restritas para essa Análise. Isso evita que os usuários vejam uma sugestão de filtro que eles não podem acessar. Se você tiver certeza de que não há valores possíveis em um campo de dimensão ou filtro específico que possa revelar informações sensíveis, use bypass_suggest_restrictions para reativar as sugestões de filtro.

Verificar se há um suggest_dimension parameter

Quando o parâmetro suggest_dimension é usado, as sugestões de filtro não são preenchidas, a menos que a dimensão sugerida esteja sendo referenciada em uma Análise com a visualização dessa dimensão definida como a visualização base da Análise.

Para Análises em que a visualização da dimensão sugerida não é a base, adicione o parâmetro suggest_explore, fazendo referência à Análise em que essa visualização é a base.

Verifique se há uma tentativa de carregar sugestões ao selecionar ou inserir texto no filtro.

Confira se o Looker aparece para tentar carregar sugestões quando você seleciona ou digita texto na caixa de filtro. O Looker deve mostrar um círculo de carregamento giratório no lado direito da caixa de filtro.

Caso contrário, o Looker não está tentando preencher sugestões. Verifique se as condições descritas na primeira etapa foram atendidas e se as sugestões não estão desativadas nos níveis field, view ou Explorar (com sql_always_where ou access_filter) no LookML. Observe que os dialetos do Hadoop vão adicionar suggestions: no em todos os arquivos de visualização por padrão.

Se houver uma tentativa de carregar sugestões, siga as instruções para verificar o console de rede do Chrome.

Verifique o console de rede do Chrome

O console de rede do Chrome pode destacar um erro da consulta ou mostrar se há resultados retornados. do cache.

  1. Abra a guia "Rede" no navegador com o atalho Ctrl + Shift + J (no Windows) ou Command + Option + J (no Mac) ou selecione Visualizar > Desenvolver > Ferramentas do desenvolvedor na barra de opções do Chrome, na parte superior do navegador.
  2. Selecione a caixa de filtro no Look, na Análise ou no dashboard.
  3. O painel "Ferramentas para desenvolvedores" vai mostrar uma solicitação de sugestões de filtro, que pode ser selecionada para conferir mais informações.
  4. Os cabeçalhos exibem a solicitação de API interna que o Looker está fazendo para recuperar os valores de sugestão. Neste exemplo, suponha que o Looker esteja fazendo a seguinte solicitação de API, em que <yourinstance> representa o URL da instância: 

    <yourinstance>/api/internal/models/the_look/views/order_items/fields/users.state/suggestions?term=
  5. Na solicitação de API, verifique se o modelo listado após /models/ existe. Neste exemplo, o modelo é chamado de the_look.
  6. Embora o URL seja /views/, ele se refere à Análise de origem do campo. Verifique se a Análise listada após /views/ existe. Neste exemplo, a Análise é chamada de order_items.
  7. Verifique se o campo listado após /fields/ existe. Neste exemplo, o campo é users.state.

A resposta para essa solicitação de API vai mostrar a mensagem de erro exata. Por exemplo, o código de status das sugestões é 404 Not Found:

Selecione a resposta dessa solicitação para mais detalhes.

Nesse caso, é possível ver que as sugestões estão falhando porque o campo não foi encontrado com base na resposta à solicitação: 

{"class":"FieldNotFound","text":"Field not found."}

Se não houver erros, mas também não houver sugestões quando esperado, verifique se a consulta de sugestão está sendo extraída do cache (cache: true no console de rede). Isso pode sugerir que o cache precisa ser bloqueado, usando um parâmetro suggest_persist_for na dimensão que está exibindo sugestões.

Encontrar evidências da consulta de sugestões que o Looker está tentando executar

Confira a página Consultas no painel Administrador do Looker para garantir que a consulta que está gerando o filtro (o campo Origem na página Consultas mostra Sugestão de filtro) não está gerando um erro. Selecione o botão Detalhes da consulta e a opção Abrir no SQL Runner. Verifique se o SQL está sintaticamente correto. Se você notar anomalias como nomes de campos ausentes ou caracteres especiais errôneos, verifique se não está usando parâmetros líquidos ou filtros com modelo.

  • Se a consulta exigir uma entrada de filtro com modelo para ser executada, nenhuma sugestão de filtro será preenchida.
  • Se a consulta usar um parâmetro com um default_value, esse valor será inserido na consulta de sugestão de filtro. Nesse cenário, a consulta de sugestão de filtro não será atualizada dinamicamente com base na entrada do usuário. Dependendo do valor padrão, isso pode causar a ausência de sugestões de filtro ou sugestões de filtro incorretas. Em vez disso, use filtros vinculados em um painel.