Comment Looker génère du code SQL

Si vous venez d'utiliser Looker après avoir suivi le langage SQL, vous vous demandez probablement comment Looker génère le langage SQL. Looker est essentiellement un outil qui génère des requêtes SQL et les envoie via une connexion à une base de données. Looker formule des requêtes SQL basées sur un projet LookML qui décrit la relation entre les tables et les colonnes de la base de données. En comprenant comment Looker génère des requêtes, vous comprendrez mieux comment votre code LookML se traduit par des requêtes SQL efficaces.

Chaque paramètre LookML contrôle un aspect de la façon dont Looker génère le code SQL, en modifiant la structure, le contenu ou le comportement de la requête. Cette page décrit les principes de génération de SQL par Looker, mais ne couvre pas tous les éléments LookML en détail. Le guide de référence rapide de LookML est un bon point de départ pour en savoir plus sur les paramètres LookML.

Afficher la requête

Dans une présentation enregistrée ou une exploration, vous pouvez utiliser l'onglet SQL du panneau Données pour voir ce que Looker envoie à la base de données pour obtenir les données. Vous pouvez également utiliser les liens Ouvrir dans l'exécuteur SQL et Expliquer dans l'exécuteur SQL au bas de l'onglet SQL pour afficher votre requête dans SQL Runner ou consulter le plan d'explication de la base de données.

Pour en savoir plus sur SQL Runner, consultez la page de documentation Principes de base de SQL Runner. Pour en savoir plus sur l'optimisation d'une requête à l'aide de SQL Runner, consultez le post destiné à la communauté Comment optimiser SQL avec EXPLAIN.

Forme canonique d'une requête Looker

Les requêtes SQL de Looker se présentent toujours sous la forme suivante.

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>

Le projet LookML définit toutes les dimensions, mesures, explorations et vues référencées dans la requête SQL. Les expressions de filtre sont spécifiées dans Looker par l'utilisateur pour façonner les requêtes ad hoc. Les expressions de filtre peuvent également être déclarées directement dans le code LookML pour être appliquées à toutes les requêtes.

Composants fondamentaux d'une requête Looker

Toutes les requêtes Looker sont représentées par ces paramètres fondamentaux appliqués à un projet LookML, comme illustré dans l'exemple de requête précédent.

Looker utilise les paramètres suivants pour générer une requête SQL complète:

• model: nom du modèle LookML à cibler, qui spécifie la base de données cible
• explore: nom de l'exploration à interroger, qui renseigne la clause SQL FROM.
• Champs: paramètres dimension et measure à inclure dans la requête, qui renseignent la clause SQL SELECT
• filter: expressions de filtre Looker à appliquer à zéro ou plusieurs champs, qui renseignent les clauses SQL WHERE et HAVING
• Ordre de tri: champ utilisé pour le tri et ordre de tri, qui renseigne la clause SQL ORDER BY.

Ces paramètres sont précisément les éléments qu'un utilisateur spécifie lorsqu'il crée une requête sur la page Explorer de Looker. Ces mêmes éléments apparaissent dans tous les modes d'exécution des requêtes avec Looker: dans le code SQL généré, dans l'URL qui représente la requête, dans l'API Looker, etc.

Qu'en est-il des vues spécifiées par les clauses LEFT JOIN ? Les clauses JOIN sont renseignées en fonction de la structure du modèle LookML, qui spécifie la manière dont les vues s'associent aux explorations. Lors de la création de requêtes SQL, Looker n'inclut les clauses JOIN que lorsque cela est nécessaire. Lorsque les utilisateurs créent une requête dans Looker, ils n'ont pas à spécifier comment les tables s'assemblent, car ces informations sont encodées dans le modèle : l'un des plus grands avantages de Looker pour les utilisateurs professionnels.

Un exemple de requête et le code SQL obtenu

Créons une requête dans Looker pour montrer comment elle est générée selon le modèle précédent. Prenons l'exemple d'une boutique d'e-commerce qui possède une base de données contenant deux tables, orders (commandes) et users (utilisateurs), permettant de suivre les utilisateurs et les commandes.

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)

Recherchons le nombre de commandes (ORDERS Count) regroupées par état (USERS State) et filtrées par date de création de la commande (ORDERS Created Date) dans une exploration Looker.

Pour afficher la requête SQL générée et exécutée par Looker, cliquez sur l'onglet SQL dans le panneau Données.

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

Notez la similitude avec la formule de requête canonique. Le langage SQL de Looker présente certaines caractéristiques du code généré automatiquement (par exemple, COALESCE(users.state,'') AS "_g1"), mais correspond toujours à la formule.

Testez davantage de requêtes dans Looker pour vous prouver que leur structure est toujours la même.

Exécuter du code SQL brut dans l'exécuteur SQL de Looker

Looker inclut une fonctionnalité appelée SQL Runner qui vous permet d'exécuter n'importe quelle requête SQL sur les connexions de base de données que vous avez configurées dans Looker.

Étant donné que chaque requête générée par Looker débouche sur une commande SQL complète et fonctionnelle, vous pouvez utiliser SQL Runner pour étudier ou jouer avec la requête.

Les requêtes SQL brutes exécutées dans l'exécuteur SQL produisent le même ensemble de résultats. Si le code SQL contient des erreurs, l'exécuteur SQL met en évidence l'emplacement de la première erreur dans la commande SQL et indique la position de l'erreur dans le message d'erreur.

Remarque :Si vos paramètres de connexion spécifient un fuseau horaire de base de données, Looker émettra une erreur SET TIMEZONE lors de la connexion, ce qui peut affecter les résultats.

Examen des composants de requête dans l'URL étendue

Après avoir exécuté une requête dans Looker, vous pouvez examiner l'URL étendue pour voir les composants fondamentaux d'une requête Looker. Commencez par sélectionner Partager dans le menu représenté par une roue dentée de l'exploration pour ouvrir le menu Partager des URL.

Remarque :Si vous partez d'une présentation, cliquez sur le lien Explorer à partir d'ici pour ouvrir la requête dans une exploration.

L'URL étendue fournit suffisamment d'informations pour recréer la requête. Cet exemple d'URL étendue fournit les informations suivantes:

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

model	e_thelook
exploration	events
à interroger et afficher	fields=users.state,users.count
trier le champ et l'ordre	sorts=users.count+desc
Filtrer les champs et les valeurs	f[users.created_year]=2020

Comment Looker structure les jointures

Dans l'exemple de requête précédent, notez que l'exploration orders apparaît dans la clause FROM principale et que les vues jointes apparaissent dans les clauses LEFT JOIN. Les jointures Looker peuvent être écrites de différentes manières. Pour en savoir plus, consultez la page Utiliser des jointures en LookML.

Les blocs SQL spécifient des clauses SQL personnalisées

Tous les éléments d'une requête Looker ne sont pas générés automatiquement. À un moment donné, le modèle de données doit fournir des détails spécifiques pour que Looker puisse accéder aux tables sous-jacentes et calculer les valeurs dérivées. Dans LookML, les blocs SQL sont des extraits de code SQL fournis par le modèle de données, que Looker utilise pour synthétiser des expressions SQL complètes.

Le paramètre de bloc SQL le plus courant est sql. Il est utilisé dans les définitions de dimension et de mesure. Le paramètre sql spécifie une clause SQL permettant de référencer une colonne sous-jacente ou d'exécuter une fonction d'agrégation. En général, tous les paramètres LookML commençant par sql_ attendent une expression SQL d'une certaine forme. Par exemple: sql_always_where, sql_on et sql_table_name. Consultez la documentation de référence sur LookML pour en savoir plus sur chaque paramètre.

Exemples de blocs SQL de dimensions et de mesures

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de blocs SQL pour les dimensions et les mesures. L'opérateur de substitution LookML ($) fait apparaître ces déclarations sql de manière trompeuse comme SQL. Cependant, après la substitution, la chaîne obtenue est du SQL pur, que Looker injecte dans la clause SELECT de la requête.

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}) ;;
}

Comme le montre les deux dernières dimensions de cet exemple, les blocs SQL peuvent utiliser des fonctions compatibles avec la base de données sous-jacente (telles que les fonctions MySQL CONCAT et DATEDIFF dans ce cas). Le code que vous utilisez dans les blocs SQL doit correspondre au dialecte SQL utilisé par la base de données.

Exemple de bloc SQL destiné à des tables dérivées

Les tables dérivées utilisent également un bloc SQL pour spécifier la requête qui dérive la table. En voici un exemple :

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
  }
}

Exemple de bloc SQL permettant de filtrer une exploration

Les paramètres LookML sql_always_where et sql_always_having vous permettent de restreindre les données disponibles pour une requête en injectant un bloc SQL dans les clauses SQL WHERE ou HAVING. Dans cet exemple, l'opérateur de substitution LookML ${view_name.SQL_TABLE_NAME} permet de référencer une table dérivée:

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});;
}