衍生資料表是一種查詢，其結果會當做資料庫中的實體資料表使用。原生衍生資料表是以您使用 LookML 字詞定義的查詢為基礎。這與以 SQL 為基礎的衍生資料表不同，後者是以您使用 SQL 條件定義的查詢為基礎。相較於以 SQL 為基礎的衍生資料表，原生衍生資料表更容易讀取和瞭解，方便您建立資料模型。詳情請參閱「Looker 中的衍生資料表」說明頁面的「原生衍生資料表和以 SQL 為基礎的衍生資料表」一節。
原生和以 SQL 為基礎的衍生資料表，都是在 LookML 中使用檢視區塊層級的 derived_table 參數定義。不過，使用原生衍生資料表時，您不需要建立 SQL 查詢。請改用 explore_source 參數指定要用來做為衍生表格基礎的「探索」、所需資料欄，以及其他所需特徵。
您也可以讓 Looker 從 SQL Runner 查詢建立衍生資料表 LookML，詳情請參閱「使用 SQL Runner 建立衍生資料表」說明文件頁面。
使用探索來開始定義原生衍生資料表
從「探索」開始，Looker 就能為所有或大部分的衍生資料表產生 LookML。只要建立探索，然後選取要納入衍生表格的所有欄位，接著，如要產生原生衍生資料表 LookML，請按照下列步驟操作：
選取「探索動作」齒輪選單，然後選取「取得 LookML」。
按一下「衍生資料表」分頁，即可查看用於建立該探索原生衍生資料表的 LookML。
複製 LookML。
複製產生的 LookML 後，請將其貼入檢視區塊檔案：
在 Looker IDE 中，按一下專案檔案清單頂端的「+」，然後選取「建立檢視區塊」。或者，您也可以按一下資料夾選單，然後從選單中選取「建立檢視畫面」，在資料夾內建立檔案。
將檢視名稱設為有意義的名稱。
視需要變更資料欄名稱、指定衍生資料欄及新增篩選器。
在「探索」中，如果使用
type: count的指標，視覺化會以檢視區塊名稱標示結果值，而不是「計數」一詞。為避免混淆，請將檢視畫面名稱改為複數。如要變更檢視名稱，請在視覺化設定中選取「系列」下方的「顯示完整欄位名稱」，或使用view_label參數，並將檢視名稱改為複數形式。
在 LookML 中定義原生衍生資料表
無論您使用 SQL 中宣告的衍生資料表或原生 LookML，derived_table's 查詢的輸出內容都是一組資料欄的資料表。以 SQL 表示衍生資料表時，輸出資料欄名稱會由 SQL 查詢隱含。舉例來說，下列 SQL 查詢會產生 user_id、lifetime_number_of_orders 和 lifetime_customer_value 輸出資料欄：
SELECT
user_id
, COUNT(DISTINCT order_id) as lifetime_number_of_orders
, SUM(sale_price) as lifetime_customer_value
FROM order_items
GROUP BY 1
在 Looker 中，查詢會以「探索」為基礎，包含指標和維度欄位，並新增所有適用的篩選器，也可能指定排序順序。原生衍生資料表包含所有這些元素，以及資料欄的輸出名稱。
下列簡單範例會產生含有三個資料欄的衍生資料表：user_id、lifetime_customer_value 和 lifetime_number_of_orders。您不必手動以 SQL 撰寫查詢，Looker 會使用指定的「探索」order_items 和該「探索」的部分欄位 (order_items.user_id、order_items.total_revenue 和 order_items.order_count) 為您建立查詢。
view: user_order_facts {
derived_table: {
explore_source: order_items {
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
column: lifetime_number_of_orders {
field: order_items.order_count
}
column: lifetime_customer_value {
field: order_items.total_revenue
}
}
}
# Define the view's fields as desired
dimension: user_id {
hidden: yes
}
dimension: lifetime_number_of_orders {
type: number
}
dimension: lifetime_customer_value {
type: number
}
}
使用 include 陳述式啟用參照欄位
在原生衍生資料表的檢視檔案中，您可以使用 explore_source 參數指向「探索」，並定義原生衍生資料表的資料欄和其他特徵。
在原生衍生資料表的檢視檔案中，您不需要使用 include 參數，指向包含探索定義的檔案。如果沒有 include 陳述式，當您建構原生衍生資料表時，Looker IDE 就不會autosuggest欄位名稱，也不會驗證欄位參照。不過，您可以使用 LookML 驗證工具，驗證原生衍生資料表中參照的欄位。
不過，如果您想在 Looker IDE 中啟用自動建議和即時欄位驗證，或是擁有複雜的 LookML 專案，其中有多個同名的探索或潛在的循環參照，可以使用 include 參數指向探索定義的位置。
探索通常是在模型檔案中定義，但如果是原生衍生資料表，最好為探索建立個別檔案。如「建立探索檔案」說明文件所述，LookML 探索檔案的副檔名為 .explore.lkml。這樣一來，您可以在原生衍生表格檢視檔案中加入單一探索檔案，而非整個模型檔案。
如要建立個別的探索檔案，並使用 include 參數在原生衍生資料表的檢視檔案中指向探索檔案，請確保 LookML 檔案符合下列規定：
- 原生衍生資料表的檢視檔案應包含「探索」檔案。例如：
include: "/explores/order_items.explore.lkml"
- Explore 的檔案應包含所需檢視檔案。例如：
include: "/views/order_items.view.lkml"include: "/views/users.view.lkml"
- 模型應包含「探索」的檔案。例如：
include: "/explores/order_items.explore.lkml"
定義原生衍生資料表資料欄
如上一個範例所示，您可以使用 column 指定衍生資料表的輸出資料欄。
指定資料欄名稱
在 user_id 欄中，欄名與原始探索中指定欄位的名稱相符。
通常，您會希望輸出資料表中的資料欄名稱，與原始探索中的欄位名稱不同。上例使用「探索」order_items，計算出每位使用者的生命週期價值。在輸出表格中，total_revenue 實際上是顧客的 lifetime_customer_value。
column 宣告支援宣告與輸入欄位不同的輸出名稱。舉例來說，下列程式碼會指示 Looker「從欄位 order_items.total_revenue 建立名為 lifetime_value 的輸出資料欄」：
column: lifetime_value {
field: order_items.total_revenue
}
隱含資料欄名稱
如果資料欄宣告中省略 field 參數，系統會假設為 <explore_name>.<field_name>。舉例來說，如果您指定了 explore_source: order_items，則
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
相當於
column: user_id {}
建立衍生資料欄來計算值
您可以新增 derived_column 參數，指定 explore_source 參數的「探索」中不存在的資料欄。每個 derived_column 參數都有一個 sql 參數，用於指定值的建構方式。
您的 sql 計算可以採用您使用 column 參數指定的任何資料欄。衍生資料欄無法包含匯總函式，但可以包含可在資料表單一資料列執行的計算。
下列範例會產生與先前範例相同的衍生資料表，但會新增計算出的 average_customer_order 資料欄，該資料欄是根據原生衍生資料表中的 lifetime_customer_value 和 lifetime_number_of_orders 資料欄計算而來。
view: user_order_facts {
derived_table: {
explore_source: order_items {
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
column: lifetime_number_of_orders {
field: order_items.order_count
}
column: lifetime_customer_value {
field: order_items.total_revenue
}
derived_column: average_customer_order {
sql: lifetime_customer_value / lifetime_number_of_orders ;;
}
}
}
# Define the view's fields as desired
dimension: user_id {
hidden: yes
}
dimension: lifetime_number_of_orders {
type: number
}
dimension: lifetime_customer_value {
type: number
}
dimension: average_customer_order {
type: number
}
}
使用 SQL 視窗函式
部分資料庫方言支援視窗函式，特別是建立序號、主鍵、執行和累計總和，以及其他實用的多列計算。主要查詢執行完畢後，系統會在另一個階段執行所有 derived_column 宣告。
如果資料庫方言支援窗型函式，您就可以在原生衍生資料表中使用這些函式。建立 derived_column 參數，其中包含所需視窗函式的 sql 參數。如要參照值，請使用原生衍生資料表中定義的資料欄名稱。
下列範例會建立原生衍生資料表，其中包含 user_id、order_id 和 created_time 資料欄。接著，使用含有 SQL ROW_NUMBER() 視窗函式的衍生資料欄，計算包含顧客訂單序號的資料欄。
view: user_order_sequences {
derived_table: {
explore_source: order_items {
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
column: order_id {
field: order_items.order_id
}
column: created_time {
field: order_items.created_time
}
derived_column: user_sequence {
sql: ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_time) ;;
}
}
}
dimension: order_id {
hidden: yes
}
dimension: user_sequence {
type: number
}
}
在原生衍生資料表中新增篩選器
假設您想建立過去 90 天的顧客價值衍生資料表，您想執行上一個範例中的相同計算，但只想納入過去 90 天內的交易。
您只要在 derived_table 中新增篩選器，篩選出過去 90 天內的交易即可。衍生資料表的 filters 參數使用的語法，與建立經過篩選的指標時使用的語法相同。
view: user_90_day_facts {
derived_table: {
explore_source: order_items {
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
column: number_of_orders_90_day {
field: order_items.order_count
}
column: customer_value_90_day {
field: order_items.total_revenue
}
filters: [order_items.created_date: "90 days"]
}
}
# Add define view's fields as desired
dimension: user_id {
hidden: yes
}
dimension: number_of_orders_90_day {
type: number
}
dimension: customer_value_90_day {
type: number
}
}
當 Looker 為衍生資料表編寫 SQL 時，篩選條件會新增至 WHERE 子句。
此外，您也可以搭配原生衍生資料表使用 explore_source 的 dev_filters 子參數。dev_filters 參數可讓您指定篩選器，Looker 只會將這些篩選器套用至衍生資料表的開發版本，也就是說，您可以建構較小的篩選版本資料表，以便疊代及測試，而不必在每次變更後等待完整資料表建構完成。
dev_filters 參數會與 filters 參數搭配運作，將所有篩選器套用至資料表的開發版本。如果 dev_filters 和 filters 都為同一欄指定篩選器，則表格的開發版本會優先採用 dev_filters。
詳情請參閱「在開發模式下加快工作速度」。
使用範本篩選器
您可以使用 bind_filters 納入範本篩選器：
bind_filters: {
to_field: users.created_date
from_field: filtered_lookml_dt.filter_date
}
這與在 sql 區塊中使用下列程式碼的效果相同：
{% condition filtered_lookml_dt.filter_date %} users.created_date {% endcondition %}
to_field 是套用篩選器的欄位。to_field 必須是基礎 explore_source 的欄位。
如果執行階段有篩選器，from_field 會指定要從哪個欄位取得篩選器。
在前述 bind_filters 範例中，Looker 會將套用至 filtered_lookml_dt.filter_date 欄位的任何篩選器，套用至 users.created_date 欄位。
您也可以使用 explore_source 的 bind_all_filters 子參數，將探索中的所有執行階段篩選器傳遞至原生衍生資料表子查詢。詳情請參閱 explore_source 參數說明文件頁面。
排序及限制原生衍生資料表
sorts: [order_items.count: desc]
limit: 10
請注意，探索可能會以不同於基礎排序的順序顯示資料列。
將原生衍生資料表轉換為不同時區
您可以使用 timezone 子參數，為原生衍生資料表指定時區：
timezone: "America/Los_Angeles"
使用 timezone 子參數時，原生衍生資料表中的所有時間資料都會轉換為您指定的時區。如需支援的時區清單，請參閱 timezone 值說明文件頁面。
如果您未在原生衍生資料表定義中指定時區，原生衍生資料表就不會對時間資料執行任何時區轉換，而是預設為資料庫時區。
如果原生衍生資料表不是持續性，您可以將時區值設為 "query_timezone"，自動使用目前執行查詢的時區。