Cómo Looker genera SQL

Si llegas a Looker con experiencia en SQL, es probable que te preguntes cómo Looker genera SQL. En esencia, Looker es una herramienta que genera consultas de SQL y las envía a una conexión de base de datos. Looker formula consultas de SQL en función de un proyecto de LookML que describe la relación entre las tablas y las columnas de la base de datos. Si comprendes cómo Looker genera consultas, comprenderás mejor cómo tu código de LookML se traduce en consultas de SQL eficientes.

Cada parámetro de LookML controla algún aspecto de la forma en que Looker genera SQL, ya que altera la estructura, el contenido o el comportamiento de la consulta. En esta página, se describen los principios de cómo Looker genera SQL, pero no se abarcan todos los elementos de LookML en detalle. La página de documentación de referencia rápida de LookML es un buen punto de partida para obtener información sobre los parámetros de LookML.

Cómo ver la consulta

En una vista guardada o en una Exploración, puedes usar la pestaña SQL en el panel Datos para ver qué envía Looker a la base de datos y obtener los datos. También puedes usar los vínculos Abrir en el Runner de SQL y Explicar en el ejecutor de SQL en la parte inferior de la pestaña SQL para ver tu consulta en el Ejecutor de SQL o para ver el plan de explicación de la base de datos para la consulta.

Para obtener más información sobre SQL Runner, consulta la página de documentación Conceptos básicos de SQL Runner. Para obtener más información sobre cómo optimizar una consulta con SQL Runner, consulta la publicación de la comunidad How to optimize SQL with EXPLAIN.

Forma canónica de una consulta de Looker

Las consultas en SQL de Looker siempre tienen la siguiente forma.

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>

El proyecto de LookML define todas las dimensiones, mediciones, exploraciones y vistas a las que se hace referencia en la consulta de SQL. El usuario especifica las expresiones de filtro en Looker para dar forma a consultas ad hoc. Las expresiones de filtro también se pueden declarar directamente en LookML para aplicarlas a todas las consultas.

Componentes fundamentales de una consulta de Looker

Todas las consultas de Looker están representadas por estos parámetros fundamentales aplicados a un proyecto de LookML, como se ve en la consulta de ejemplo anterior.

Looker usa los siguientes parámetros para generar una consulta en SQL completa:

• model: Es el nombre del modelo de LookML al que se orientará, que especifica la base de datos de destino.
• explore: Es el nombre de la exploración para consultar, que propaga la cláusula FROM de SQL.
• Campos: Son los parámetros dimension y measure que se incluirán en la consulta, que propagan la cláusula SELECT de SQL.
• filter: Expresiones de filtro de Looker para aplicar a cero o más campos, que propagan las cláusulas WHERE y HAVING de SQL
• Orden: Es el campo por el que se debe ordenar y el orden, que propaga la cláusula ORDER BY de SQL.

Estos parámetros son precisamente los elementos que un usuario especifica cuando crea una consulta en la página Explorar de Looker. Estos mismos elementos se muestran en todos los modos de ejecución de consultas con Looker, como en el SQL generado, en la URL que representa la consulta y en la API de Looker.

¿Qué ocurre con las vistas especificadas por las cláusulas LEFT JOIN? Las cláusulas JOIN se propagan en función de la estructura del modelo de LookML, que especifica cómo se unen las vistas a las exploraciones. Cuando se construyen consultas de SQL, Looker incluye cláusulas JOIN solo cuando es necesario. Cuando los usuarios crean una consulta en Looker, no tienen que especificar cómo se unen las tablas, ya que esta información está codificada en el modelo, uno de los beneficios más potentes de Looker para los usuarios empresariales.

Una consulta de ejemplo y el SQL resultante

Construyamos una consulta en Looker para demostrar cómo se genera según el patrón anterior. Considera una tienda de comercio electrónico que tiene una base de datos con dos tablas, pedidos y usuarios, para hacer un seguimiento de los usuarios y los pedidos.

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)

Busquemos la cantidad de pedidos (COUNT ORDERS) agrupados por estado (USERS State) y filtrados por la fecha de creación del pedido (ORDERS Created Date) en una exploración de Looker.

Para ver la consulta en SQL que genera y ejecuta Looker, haz clic en la pestaña SQL del panel Datos.

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

Observa la similitud con la fórmula de consulta canónica. El SQL de Looker presenta algunas características del código generado por máquinas (por ejemplo, COALESCE(users.state,'') AS "_g1"), pero siempre se ajusta a la fórmula.

Experimenta con más consultas en Looker para demostrarte que la estructura de las consultas es siempre la misma.

Ejecuta SQL sin procesar en el Runner de SQL de Looker

Looker incluye una función llamada SQL Runner, en la que puedes ejecutar cualquier sentencia SQL que desees en las conexiones de base de datos que configuraste en Looker.

Dado que cada consulta que genera Looker genera un comando SQL completo y funcional, puedes usar SQL Runner para investigar o jugar con la consulta.

Las consultas de SQL sin procesar que se ejecutan en el Ejecutor de SQL producen el mismo conjunto de resultados. Si el SQL contiene algún error, el ejecutor de SQL destacará la ubicación del primer error en el comando de SQL e incluirá la posición del error en el mensaje de error.

Nota: Si la configuración de conexión especifica una zona horaria de la base de datos, Looker emitirá un SET TIMEZONE cuando se establezca la conexión, lo que podría afectar los resultados.

Examina los componentes de la consulta en la URL expandida

Después de ejecutar una consulta en Looker, puedes examinar la URL expandida para ver los componentes fundamentales de una consulta de Looker. Primero, selecciona Compartir en el menú de ajustes de Explorar para abrir el menú Compartir URLs.

Nota: Si comienzas desde una vista, haz clic en el vínculo Explorar desde aquí de la vista para abrir la consulta en una exploración.

La URL expandida proporciona información suficiente para volver a crear la búsqueda. Por ejemplo, este ejemplo de URL expandida proporciona la siguiente información:

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

modelo	e_thelook
exploración	events
para consultar y mostrar	fields=users.state,users.count
campo de clasificación y orden	sorts=users.count+desc
campos y valores de filtro	f[users.created_year]=2020

Cómo Looker estructura las JOIN

En la consulta del ejemplo anterior, observa que la función Explorar orders aparece en la cláusula FROM principal y las vistas unidas aparecen en las cláusulas LEFT JOIN. Las uniones de Looker se pueden escribir de muchas maneras diferentes, lo que se explica con más detalle en la página Trabaja con uniones en LookML.

Los bloques de SQL especifican cláusulas de SQL personalizadas

No todos los elementos de una consulta de Looker se generan automáticamente. En algún momento, el modelo de datos deberá proporcionar detalles específicos para que Looker acceda a las tablas subyacentes y calcule los valores derivados. En LookML, los bloques de SQL son fragmentos de código SQL que proporciona el modelador de datos, que Looker usa para sintetizar expresiones SQL completas.

El parámetro de bloque de SQL más común es sql, que se usa en las definiciones de dimensiones y medidas. El parámetro sql especifica una cláusula SQL para hacer referencia a una columna subyacente o para realizar una función de agregación. En general, todos los parámetros de LookML que comienzan con sql_ esperan una expresión SQL de alguna forma. Por ejemplo, sql_always_where, sql_on y sql_table_name. Consulta la Referencia de LookML para obtener más información sobre cada parámetro.

Ejemplos de bloques de SQL para dimensiones y mediciones

En la siguiente muestra de código, se proporcionan algunos ejemplos de bloques de SQL para dimensiones y medidas. El operador de sustitución de LookML ($) hace que estas declaraciones sql parezcan engañosamente diferentes de SQL. Sin embargo, después de que se produce la sustitución, la cadena resultante es SQL puro, que Looker inserta en la cláusula SELECT de la consulta.

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}) ;;
}

Como se muestra en las dos últimas dimensiones de este ejemplo, los bloques de SQL pueden usar funciones que son compatibles con la base de datos subyacente (como las funciones CONCAT y DATEDIFF de MySQL en este caso). El código que usas en los bloques de SQL debe coincidir con el dialecto SQL que usa la base de datos.

Bloque de SQL de ejemplo para tablas derivadas

Las tablas derivadas también usan un bloque de SQL para especificar la consulta que deriva en la tabla. Este es un ejemplo de tabla derivada basada en SQL:

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
  }
}

Ejemplo de bloque de SQL para filtrar una exploración

Los parámetros de LookML sql_always_where y sql_always_having te permiten restringir los datos disponibles para una consulta mediante la inserción de un bloque de SQL en las cláusulas WHERE o HAVING de SQL. En este ejemplo, el operador de sustitución de LookML ${view_name.SQL_TABLE_NAME} se usa para hacer referencia a una tabla derivada:

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});;
}