Looker 如何生成 SQL

如果您之前有 SQL 经验，那么您可能很想知道 Looker 如何生成 SQL。从根本上讲，Looker 是一种生成 SQL 查询并针对数据库连接提交这些查询的工具。Looker 会根据 LookML 项目制定 SQL 查询，该项目描述了数据库中表和列之间的关系。了解 Looker 如何生成查询有助于您更好地了解 LookML 代码如何转换为高效的 SQL 查询。

每个 LookML 参数都会通过更改查询的结构、内容或行为来控制 Looker 生成 SQL 的方式。本页介绍了 Looker 生成 SQL 的原理，但未详细介绍所有 LookML 元素。如需了解 LookML 参数，不妨先查看 LookML 快速参考文档页面。

查看查询

在已保存的 Look 或探索中，您可以使用数据面板中的 SQL 标签页，查看 Looker 向数据库发送了哪些内容来获取数据。您还可以使用 SQL 标签页底部的在 SQL Runner 中打开和在 SQL Runner 中说明链接，在 SQL Runner 中查看查询，或查看数据库针对该查询的执行计划。

如需详细了解 SQL Runner，请参阅 SQL Runner 基础知识文档页面。如需详细了解如何使用 SQL Runner 优化查询，请参阅如何使用 EXPLAIN 优化 SQL 社区帖子。

Looker 查询的规范形式

Looker 的 SQL 查询始终采用以下形式。

SELECT
   <dimension>, <dimension>, ...
   <measure>, <measure>, ...
FROM <explore>
LEFT JOIN <view> ON ...
LEFT JOIN <view> ON ...
WHERE (<dimension_filter_expression>) AND (<dimension_filter_expression>) AND ...
GROUP BY <dimension>, <dimension>, <dimension>, ...
HAVING <measure_filter_expression> AND <measure_filter_expression> AND ...
ORDER BY <dimension> | <measure>
LIMIT <limit>

LookML 项目定义了 SQL 查询中引用的所有维度、度量、Explore 和视图。过滤表达式由用户在 Looker 中指定，用于调整临时查询。您也可以直接在 LookML 中声明过滤条件表达式，以将其应用于所有查询。

Looker 查询的基本组成部分

所有 Looker 查询都由应用于 LookML 项目的这些基本参数表示，如上一个示例查询所示。

Looker 使用以下参数生成完整的 SQL 查询：

• model：要定位的 LookML 模型的名称，用于指定目标数据库
• explore：要查询的探索的名称，用于填充 SQL FROM 子句
• 字段：要包含在查询中的 dimension 和 measure 参数，用于填充 SQL SELECT 子句
• filter：要应用于零个或多个字段的 Looker 过滤条件表达式，用于填充 SQL WHERE 和 HAVING 子句
• 排序顺序：要排序的字段和排序顺序，用于填充 SQL ORDER BY 子句

这些参数正是用户在 Looker 探索页面上构建查询时指定的元素。这些相同的元素会出现在 Looker 执行查询的所有模式中，例如在生成的 SQL 中、在表示查询的网址中以及在 Looker API 中。

那么 LEFT JOIN 子句指定的视图呢？JOIN 子句会根据 LookML 模型的结构进行填充，该结构指定了视图如何联接到探索。构建 SQL 查询时，Looker 仅在需要时才包含 JOIN 子句。当用户在 Looker 中构建查询时，无需指定表的联接方式，因为此信息已编码在模型中，这是 Looker 为业务用户带来的最强大的优势之一。

示例查询和生成的 SQL

我们来在 Looker 中构建一个查询，以演示如何根据之前的模式生成查询。假设某电子商务商店的数据库包含两个表，即 orders 和 users，用于跟踪用户和订单。

orders
id INT
created_at DATETIME
users_id INT
status VARCHAR(255)
traffic_source VARCHAR(15)

users
id INT
email VARCHAR(255)
first_name VARCHAR(255)
last_name VARCHAR(255)
created_at DATETIME
zip INT
country VARCHAR(255)
state VARCHAR(255)
city VARCHAR(255)
age INT
traffic_source VARCHAR(15)

我们来查找 Looker 探索中按州 (USERS State) 分组并按订单创建日期 (ORDERS Created Date) 过滤的订单数量 (ORDERS Count)。

如需查看 Looker 生成和执行的 SQL 查询，请点击数据面板中的 SQL 标签页。

SELECT COALESCE(users.state, ' ') AS "_g1",
   users.state AS 'users.state',
   COUNT(DISTINCT orders.id) AS 'orders.count'
FROM orders
LEFT JOIN users ON orders.user_id = users.id

WHERE
  orders.created_at BETWEEN (CONVERT_TZ(DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL -29 day), 'America/Los_Angeles', 'UTC',)) AND (CONVERT_TZ(DATE_ADD(DATE_ADD(DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL -29 day), INTERVAL 30 day), INTERVAL -1 second), 'America/Los_Angeles', 'UTC'))
GROUP BY 1
ORDER BY COUNT(DISTINCT orders.id) DESC
LIMIT 500

请注意，此公式与规范查询公式非常相似。Looker SQL 表现出一些机器生成代码的特征（例如 COALESCE(users.state,'') AS "_g1"），但始终符合公式。

在 Looker 中尝试更多查询，以证明查询结构始终相同。

在 Looker 的 SQL Runner 中运行原始 SQL

Looker 包含一项名为 SQL Runner 的功能，您可以使用该功能针对在 Looker 中设置的数据库连接运行任何所需的 SQL。

由于 Looker 生成的每个查询都会生成一个完整且可正常运行的 SQL 命令，因此您可以使用 SQL Runner 来调查或试用该查询。

在 SQL Runner 中执行的原始 SQL 查询会生成相同的结果集。如果 SQL 包含任何错误，SQL Runner 会突出显示 SQL 命令中第一个错误的位置，并在错误消息中包含错误的位置。

注意： 如果您的连接设置指定了数据库时区，Looker 会在连接时发出 SET TIMEZONE，这可能会影响结果。

检查展开的网址中的查询组件

在 Looker 中运行查询后，您可以检查展开的网址，了解 Looker 查询的基本组成部分。首先，从“探索”的齿轮菜单中选择分享，以打开分享网址菜单。

注意： 如果您是从 Look 开始的，请点击 Look 的从此处探索链接，以在探索中打开查询。

展开的网址提供了足够的信息来重现查询。例如，以下展开的网址示例提供了以下信息：

https://<Looker instance URL>.cloud.looker.com/explore/e_thelook/events?fields=users.state,users.count
&f[users.created_year]=2020&sorts=users.count+desc&limit=500

模型	e_thelook
探索	events
要查询和显示的字段	fields=users.state,users.count
排序字段和顺序	sorts=users.count+desc
过滤字段和值	f[users.created_year]=2020

Looker 如何构建 JOIN

在上述示例查询中，请注意，orders Explore 会显示在主 FROM 子句中，而联接的视图会显示在 LEFT JOIN 子句中。Looker 联接可以采用多种不同的方式编写，如需了解详情，请参阅在 LookML 中使用联接页面。

SQL 块用于指定自定义 SQL 子句

并非 Looker 查询的所有元素都是由机器生成的。在某个时间点，数据模型需要提供具体细节，以便 Looker 访问底层表格并计算派生值。在 LookML 中，SQL 块是数据建模者提供的 SQL 代码片段，Looker 使用这些代码片段来合成完整的 SQL 表达式。

最常见的 SQL 块参数是 sql，用于维度和指标定义中。sql 参数用于指定 SQL 子句，以引用基础列或执行聚合函数。一般来说，所有以 sql_ 开头的 LookML 参数都需要某种形式的 SQL 表达式。例如：sql_always_where、sql_on 和 sql_table_name。如需详细了解每个参数，请参阅 LookML 参考文档。

维度和指标的 SQL 块示例

以下代码示例提供了一些维度和指标的 SQL 块示例。借助 LookML 替换运算符 ($)，这些 sql 声明看起来与 SQL 截然不同。不过，在替换发生后，生成的字符串是纯 SQL，Looker 会将其注入到查询的 SELECT 子句中。

dimension: id {
  primary_key: yes
  sql: ${TABLE}.id ;;  # Specify the primary key, id
}
measure: average_cost {
  type: average
  value_format: "0.00"
  sql: ${cost} ;;      # Specify the field that you want to average
                       # The field 'cost' is declared elsewhere
}
dimension: name {
  sql: CONCAT(${first_name}, ' ', ${last_name}) ;;
}
dimension: days_in_inventory {
  type: number
  sql: DATEDIFF(${sold_date}, ${created_date}) ;;
}

如本示例中的最后两个维度所示，SQL 块可以使用底层数据库支持的函数（例如本例中的 MySQL 函数 CONCAT 和 DATEDIFF）。您在 SQL 代码块中使用的代码必须与数据库使用的 SQL 方言相匹配。

派生表的 SQL 块示例

派生表还使用 SQL 块来指定派生表的查询。以下是一个基于 SQL 的派生表示例：

view: user_order_facts {
  derived_table: {
    sql:
      SELECT
        user_id
        , COUNT(*) as lifetime_orders
      FROM orders
      GROUP BY 1 ;;
  }

  # later, dimension declarations reference the derived column(s)…
  dimension: lifetime_orders {
    type: number
  }
}

用于过滤探索的 SQL 代码块示例

借助 sql_always_where 和 sql_always_having LookML 参数，您可以通过将 SQL 块注入到 SQL WHERE 或 HAVING 子句中来限制查询可用的数据。在此示例中，LookML 替换运算符 ${view_name.SQL_TABLE_NAME} 用于引用派生表：

explore: trips {
  view_label: "Long Trips"
  # This will ensure that we only see trips that are longer than average!
  sql_always_where: ${trips.trip_duration}>=(SELECT tripduration FROM ${average_trip_duration.SQL_TABLE_NAME});;
}