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了解对称聚合

Looker 中的对称聚合是一项非常强大的功能。但是，由于对称聚合看起来有点令人望而却步，并且大多发生在后台，因此遇到它们可能会让人感到有点困惑。本页面提供了有关对称聚合的以下信息：

为什么需要对称聚合
对称聚合的工作原理
为什么对称聚合看起来很复杂

为什么需要对称聚合

SQL 是一种数据分析语言，它的功能极其强大。但能力越大，责任也越大，分析师有责任避免意外计算错误的汇总，例如总和、平均值和计数。

这些计算不正确执行起来轻而易举，这些类型的计算不正确可能会给分析人员带来极大困扰。以下示例说明了出错的原因。

假设您有两个表：orders 和 order_items。order_items 表会按顺序为每件商品记录一行，因此表之间的关系是一对多的。这种关系是一对多的，因为一个订单可以包含多个商品，但每件商品只能属于一个订单。如需获得有关如何确定正确联接关系的指导，请参阅正确处理关系参数页面。

在此示例中，假设 orders 表如下所示：

`order_id`	`user_id`	`total`	`order_date`
1	100	$ 50.36	2017-12-01
2	101	24.12 美元	2017-12-02
3	137	$ 50.36	2017-12-02

在此 orders 表中，total 列 (SUM(total)) 中的值总和等于 124.84。

假设 order_items 表包含六行：

`order_id`	`item_id`	`quantity`	`unit_price`
1	50	1	23.00 美元
1	63	2	13.68
2	63	1	13.68
2	72	1	$ 5.08
2	79	1	5.36 美元
3	78	1	$ 50.36

获取已订商品的数量很简单。quantity 列中的值总和 (SUM(quantity)) 为 7。

现在，假设您使用共享列 order_id 联接 orders 表和 order_items 表。生成下表：

`order_id`	`user_id`	`total`	`order_date`	`item_id`	`quantity`	`unit_price`
1	100	$ 50.36	2017-12-01	50	1	23.00 美元
1	100	$ 50.36	2017-12-01	63	2	13.68
2	101	24.12 美元	2017-12-02	63	1	13.68
2	101	24.12 美元	2017-12-02	72	1	$ 5.08
2	101	24.12 美元	2017-12-02	79	1	5.36 美元
3	137	$ 50.36	2017-12-02	78	1	$ 50.36

上表提供了新信息，例如两件商品在 12 月 1 日订购了（order_date 列中的 2017-12-01），四件商品在 12 月 2 日（2017-12-02）订购了。之前的部分计算（如 SUM(quantity) 计算）仍然有效。不过，如果您尝试计算总支出，则会遇到问题。

如果使用之前的计算 (SUM(total))，对于 order_id 值为 1 的行，新表中的总值 50.36 将计算两次，因为订单包含两个不同的项（item_id 的值为 50 和 63）。order_id 为 2 的行的 24.12 总数将计算三次，因为该顺序包含三个不同的项。因此，此表格的 SUM(total) 计算结果为 223.44，而不是正确答案（即 124.84）。

虽然在使用两个微小的示例表时很容易避免这种错误，但在现实生活中，有很多表和大量数据来解决这个问题就要复杂得多。这正是人们在没有意识到的情况下可能做出的错误计算。这就是对称聚合解决的问题。

对称聚合的工作原理

对称聚合可防止分析师以及使用 Looker 的其他任何人意外错误计算汇总值，例如求和值、平均值和计数。对称聚合有助于减轻分析人员的巨大负担，因为分析人员可以相信，用户不会因数据不正确而提前收费。对称聚合的作用是确保计算每个事实的正确次数，并跟踪您要计算的内容。

在前面的示例中，对称聚合函数识别出 total 是 orders（而非 order_items）的属性，因此只需要将每个订单的总额统计一次即可得出正确答案。该函数使用分析师在 Looker 中定义的唯一主键来实现这一点。这意味着，在对联接的表进行计算时，Looker 会认识到，即使有两行 order_id 的值为 1，它不应计算两次，因为该总数已包含在计算中，并且它应该只对这三行 order_id 值为 2 的行统计一次。

值得注意的是，对称聚合依赖于唯一主键以及在模型中指定的正确联接关系。因此，如果您看到的结果看起来不对，请与分析师联系，确保所有设置正确无误。

为什么对称聚合看起来很复杂

对称聚合物的外观可能有些神秘。如果没有对称聚合，Looker 通常会编写功能完善的 SQL，如以下示例所示：

SELECT
  order_items.order_id AS "order_items.order_id",
  order_items.sale_price AS "order_items.sale_price"
FROM order_items AS order_items

GROUP BY 1,2
ORDER BY 1
LIMIT 500

使用对称聚合时，SQL Looker 写入操作可能如以下示例所示：

SELECT
  order_items.order_id AS "order_items.order_id",
  order_items.sale_price AS "order_items.sale_price",
  (COALESCE(CAST( ( SUM(DISTINCT (CAST(FLOOR(COALESCE(users.age ,0)
  *(1000000*1.0)) AS DECIMAL(38,0))) +
  CAST(STRTOL(LEFT(MD5(CONVERT(VARCHAR,users.id )),15),16) AS DECIMAL(38,0))
  * 1.0e8 + CAST(STRTOL(RIGHT(MD5(CONVERT(VARCHAR,users.id )),15),16) AS DECIMAL(38,0)) )
  - SUM(DISTINCT CAST(STRTOL(LEFT(MD5(CONVERT(VARCHAR,users.id )),15),16) AS DECIMAL(38,0))
  * 1.0e8 + CAST(STRTOL(RIGHT(MD5(CONVERT(VARCHAR,users.id )),15),16) AS DECIMAL(38,0))) ) AS DOUBLE PRECISION)
  / CAST((1000000*1.0) AS DOUBLE PRECISION), 0)
  / NULLIF(COUNT(DISTINCT CASE WHEN users.age IS NOT NULL THEN users.id
  ELSE NULL END), 0)) AS "users.average_age
FROM order_items AS order_items
LEFT JOIN users AS users ON order_items.user_id = users.id

GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 500

对称聚合采用的确切格式取决于 Looker 编写的 SQL 方言，但所有格式的基本作用相同：如果多行具有相同的主键，对称聚合函数只会将其计数一次。它通过使用 SQL 标准中鲜为人知的 SUM DISTINCT 和 AVG DISTINCT 函数来实现此目的。

要了解这种情况是如何发生的，可以运用您之前的计算，然后使用对称汇总进行计算。在联接表的七列中，您只需要两列：要汇总的列 (total) 和订单的唯一主键 (order_id)。

`order_id`	`total`
1	$ 50.36
1	$ 50.36
2	24.12 美元
2	24.12 美元
2	24.12 美元
3	50.26

对称聚合会接受主键（在本例中为 order_id），并为每个键创建一个非常大的数字，确保该数字具有唯一性，并且始终针对同一输入提供相同的输出。（通常使用哈希函数执行此操作，其详细信息不在本页面的讨论范围内）。结果将如下所示：

`big_unique_number`	`total`
802959190063912	$ 50.36
802959190063912	$ 50.36
917651724816292	24.12 美元
917651724816292	24.12 美元
917651724816292	24.12 美元
110506994770727	$ 50.36

然后，Looker 会针对每个行执行以下操作：

SUM(DISTINCT big_unique_number + total) - SUM(DISTINCT big_unique_number)

这样可以可靠地获得正确汇总的总数，从而准确地计算每个总数。Looker 对称汇总函数无法被重复的行或具有相同总数的多个订单所欺骗。您可以尝试自行计算，更好地了解对称聚合的工作原理。

执行此操作所需的 SQL 并不漂亮：使用 CAST()、md5()、SUM(DISTINCT) 和 STRTOL() 时，您肯定不想手动编写 SQL。但幸运的是，您不一定非要这么做，Looker 可以为您编写 SQL。

如果聚合在不需要对称聚合的情况下正常运行，则 Looker 会自动检测到这种情况，并且不会使用该函数。由于对称聚合会产生一些性能成本，Looker 能够辨别何时使用以及何时不使用，对称聚合可以进一步优化 Looker 生成的 SQL，使其尽可能高效，同时仍然保证正确答案。