Una tabella derivata è una query i cui risultati vengono utilizzati come se la tabella derivata fosse una tabella fisica nel database. Una tabella derivata nativa si basa su una query che definisci utilizzando i termini LookML. Si differenzia da una tabella derivata basata su SQL, che si basa su una query definita con termini SQL. Rispetto alle tabelle derivate basate su SQL, le tabelle derivate native sono molto più facili da leggere e comprendere durante la modellazione dei dati. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Tabelle derivate native e tabelle derivate basate su SQL della pagina della documentazione Tabelle derivate in Looker.
Le tabelle derivate native e basate su SQL sono definite in LookML utilizzando il parametro derived_table a livello di visualizzazione. Tuttavia, con le tabelle derivate native, non è necessario creare una query SQL. Utilizzi invece il parametro explore_source per specificare l'esplorazione su cui basare la tabella derivata, le colonne desiderate e altre caratteristiche desiderate.
Puoi anche chiedere a Looker di creare la tabella derivata LookML da una query SQL Runner, come descritto nella pagina di documentazione Utilizzo di SQL Runner per creare tabelle derivate.
Utilizzare un'esplorazione per iniziare a definire le tabelle derivate native
A partire da un'esplorazione, Looker può generare LookML per tutta o la maggior parte della tabella derivata. Ti basta creare un'esplorazione e selezionare tutti i campi che vuoi includere nella tabella derivata. Poi, per generare il codice LookML della tabella derivata nativa, segui questi passaggi:
Seleziona il menu a forma di ingranaggio Esplora azioni e seleziona Ottieni LookML.
Fai clic sulla scheda Tabella derivata per visualizzare il codice LookML per la creazione di una tabella derivata nativa per l'esplorazione.
Copia il LookML.
Ora che hai copiato il codice LookML generato, incollalo in un file di visualizzazione:
In modalità di sviluppo, vai ai file di progetto.
Fai clic su + nella parte superiore dell'elenco dei file di progetto nell'IDE di Looker e seleziona Crea vista. In alternativa, puoi fare clic sul menu di una cartella e selezionare Crea visualizzazione dal menu per creare il file all'interno della cartella.
Imposta un nome significativo per la visualizzazione.
Se vuoi, puoi modificare i nomi delle colonne, specificare le colonne derivate e aggiungere filtri.
Quando utilizzi una misura di
type: countin un'esplorazione, la visualizzazione etichetta i valori risultanti con il nome della vista anziché con la parola Conteggio. Per evitare confusione, metti al plurale il nome della visualizzazione. Puoi modificare il nome della visualizzazione selezionando Mostra nome completo del campo in Serie nelle impostazioni di visualizzazione o utilizzando il parametroview_labelcon una versione al plurale del nome della visualizzazione.
Definizione di una tabella derivata nativa in LookML
Indipendentemente dal fatto che utilizzi tabelle derivate dichiarate in SQL o LookML nativo, l'output di una query di derived_table è una tabella con un insieme di colonne. Quando la tabella derivata è espressa in SQL, i nomi delle colonne di output sono impliciti nella query SQL. Ad esempio, la seguente query SQL avrà le colonne di output user_id, lifetime_number_of_orders e lifetime_customer_value:
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
In Looker, una query si basa su un'esplorazione, include campi di misure e dimensioni, aggiunge eventuali filtri applicabili e può anche specificare un ordinamento. Una tabella derivata nativa contiene tutti questi elementi più i nomi di output per le colonne.
Il seguente semplice esempio produce una tabella derivata con tre colonne: user_id, lifetime_customer_value e lifetime_number_of_orders. Non devi scrivere manualmente la query in SQL. Looker crea la query per te utilizzando l'esplorazione order_items specificata e alcuni dei campi di questa esplorazione (order_items.user_id, order_items.total_revenue e order_items.order_count).
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
}
}
Utilizzo delle istruzioni include per attivare i campi di riferimento
Nel file di visualizzazione della tabella derivata nativa, utilizzi il parametro explore_source per indicare un'esplorazione e definire le colonne e altre caratteristiche della tabella derivata nativa.
Nel file di visualizzazione della tabella derivata nativa, non è necessario utilizzare il parametro include per indicare il file che contiene la definizione dell'esplorazione. Se non hai l'istruzione include, l'IDE di Looker non autosuggest i nomi dei campi né verificherà i riferimenti ai campi durante la creazione della tabella derivata nativa. Puoi invece utilizzare lo strumento di convalida LookML per verificare i campi a cui fai riferimento nella tabella derivata nativa.
Tuttavia, se vuoi attivare il suggerimento automatico e la verifica immediata dei campi nell'IDE di Looker o se hai un progetto LookML complesso con più esplorazioni con lo stesso nome o con la possibilità di riferimenti circolari, puoi utilizzare il parametro include per indicare la posizione della definizione dell'esplorazione.
Le esplorazioni vengono spesso definite all'interno di un file modello, ma nel caso di tabelle derivate native, è più pulito creare un file separato per l'esplorazione. I file Explore LookML hanno l'estensione .explore.lkml, come descritto nella documentazione relativa alla creazione di file Explore. In questo modo, nel file di visualizzazione della tabella derivata nativa puoi includere un singolo file di esplorazione e non l'intero file del modello.
Se vuoi creare un file Esplora separato e utilizzare il parametro include per indirizzare al file Esplora nel file di visualizzazione della tabella derivata nativa, assicurati che i file LookML soddisfino i seguenti requisiti:
- Il file della visualizzazione della tabella derivata nativa deve includere il file di Esplora. Ad esempio:
include: "/explores/order_items.explore.lkml"
- Il file di Explore deve includere i file di visualizzazione necessari. Ad esempio:
include: "/views/order_items.view.lkml"include: "/views/users.view.lkml"
- Il modello deve includere il file dell'esplorazione. Ad esempio:
include: "/explores/order_items.explore.lkml"
Definizione delle colonne della tabella derivata nativa
Come mostrato nell'esempio precedente, utilizzi column per specificare le colonne di output della tabella derivata.
Specificare i nomi delle colonne
Per la colonna user_id, il nome della colonna corrisponde al nome del campo specificato nell'esplorazione originale.
Spesso, nella tabella di output vuoi un nome di colonna diverso da quello dei campi nell'esplorazione originale. L'esempio precedente ha prodotto un calcolo del lifetime value per utente utilizzando l'esplorazione order_items. Nella tabella di output, total_revenue è in realtà il lifetime_customer_value di un cliente.
La dichiarazione column supporta la dichiarazione di un nome di output diverso dal campo di input. Ad esempio, il seguente codice indica a Looker di "creare una colonna di output denominata lifetime_value dal campo order_items.total_revenue":
column: lifetime_value {
field: order_items.total_revenue
}
Nomi delle colonne impliciti
Se il parametro field viene omesso da una dichiarazione di colonna, si presume che sia <explore_name>.<field_name>. Ad esempio, se hai specificato explore_source: order_items,
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
è equivalente a
column: user_id {}
Creare colonne derivate per i valori calcolati
Puoi aggiungere derived_column parametri per specificare colonne che non esistono nell'esplorazione del parametro explore_source. Ogni parametro derived_column ha un parametro sql che specifica come costruire il valore.
Il calcolo di sql può utilizzare qualsiasi colonna specificata utilizzando i parametri column. Le colonne derivate non possono includere funzioni di aggregazione, ma possono includere calcoli che possono essere eseguiti su una singola riga della tabella.
L'esempio seguente produce la stessa tabella derivata dell'esempio precedente, ma aggiunge una colonna average_customer_order calcolata, che viene calcolata dalle colonne lifetime_customer_value e lifetime_number_of_orders nella tabella derivata nativa.
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
}
}
Utilizzo delle funzioni finestra SQL
Alcuni dialetti di database supportano le funzioni finestra, in particolare per creare numeri di sequenza, chiavi primarie, totali parziali e cumulativi e altri utili calcoli su più righe. Dopo l'esecuzione della query principale, tutte le dichiarazioni derived_column vengono eseguite in un passaggio separato.
Se il dialetto del database supporta le funzioni finestra, puoi utilizzarle nella tabella derivata nativa. Crea un parametro derived_column con un parametro sql che contenga la funzione finestra desiderata. Quando fai riferimento ai valori, devi utilizzare il nome della colonna definito nella tabella derivata nativa.
L'esempio seguente crea una tabella derivata nativa che include le colonne user_id, order_id e created_time. Poi, utilizzando una colonna derivata con una funzione finestra SQL ROW_NUMBER(), calcola una colonna che contiene il numero di sequenza dell'ordine di un cliente.
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
}
}
Aggiungere filtri a una tabella derivata nativa
Supponiamo che tu voglia creare una tabella derivata del valore di un cliente negli ultimi 90 giorni. Vuoi gli stessi calcoli eseguiti nell'esempio precedente, ma vuoi includere solo gli acquisti degli ultimi 90 giorni.
Ti basterà aggiungere un filtro al derived_table che filtri le transazioni degli ultimi 90 giorni. Il parametro filters per una tabella derivata utilizza la stessa sintassi che utilizzi per creare una misura filtrata.
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
}
}
I filtri verranno aggiunti alla clausola WHERE quando Looker scrive l'SQL per la tabella derivata.
Inoltre, puoi utilizzare il parametro secondario dev_filters di explore_source con una tabella derivata nativa. Il parametro dev_filters ti consente di specificare i filtri che Looker applica solo alle versioni di sviluppo della tabella derivata, il che significa che puoi creare versioni più piccole e filtrate della tabella per eseguire iterazioni e test senza attendere la creazione della tabella completa dopo ogni modifica.
Il parametro dev_filters agisce in combinazione con il parametro filters in modo che tutti i filtri vengano applicati alla versione di sviluppo della tabella. Se sia dev_filters che filters specificano filtri per la stessa colonna, dev_filters ha la precedenza per la versione di sviluppo della tabella.
Per saperne di più, consulta la sezione Lavorare più velocemente in modalità di sviluppo.
Utilizzo di filtri basati su modelli
Puoi utilizzare bind_filters per includere filtri basati su modelli:
bind_filters: {
to_field: users.created_date
from_field: filtered_lookml_dt.filter_date
}
È essenzialmente lo stesso che utilizzare il seguente codice in un blocco sql:
{% condition filtered_lookml_dt.filter_date %} users.created_date {% endcondition %}
to_field è il campo a cui viene applicato il filtro. to_field deve essere un campo del explore_source sottostante.
from_field specifica il campo da cui ottenere il filtro, se presente un filtro in fase di runtime.
Nell'esempio bind_filters precedente, Looker prenderà qualsiasi filtro applicato al campo filtered_lookml_dt.filter_date e lo applicherà al campo users.created_date.
Puoi anche utilizzare il parametro secondario bind_all_filters di explore_source per passare tutti i filtri di runtime da un'esplorazione a una sottoquery di tabella derivata nativa. Per saperne di più, consulta la pagina della documentazione del parametro explore_source.
Ordinamento e limitazione delle tabelle derivate native
Se vuoi, puoi anche ordinare e limitare le tabelle derivate:
sorts: [order_items.count: desc]
limit: 10
Ricorda che un'esplorazione può mostrare le righe in un ordine diverso rispetto all'ordinamento sottostante.
Conversione di tabelle derivate native in fusi orari diversi
Puoi specificare il fuso orario per la tabella derivata nativa utilizzando il sottoparametro timezone:
timezone: "America/Los_Angeles"
Quando utilizzi il parametro secondario timezone, tutti i dati basati sul tempo nella tabella derivata nativa vengono convertiti nel fuso orario specificato. Per un elenco dei fusi orari supportati, consulta la pagina della documentazione relativa ai valori di timezone.
Se non specifichi un fuso orario nella definizione della tabella derivata nativa, quest'ultima non eseguirà alcuna conversione del fuso orario sui dati basati sul tempo, che verranno invece impostati per impostazione predefinita sul fuso orario del database.
Se la tabella derivata nativa non è persistente, puoi impostare il valore del fuso orario su "query_timezone" per utilizzare automaticamente il fuso orario della query attualmente in esecuzione.