Cómo Looker genera SQL

Si vienes a Looker con experiencia en SQL, probablemente te interese cómo Looker genera SQL. En esencia, Looker es una herramienta que genera consultas en SQL y las envía a través de una conexión de base de datos. Looker formula consultas en SQL basadas en un proyecto de LookML que describe la relación entre las tablas y las columnas de la base de datos. Cuando comprendas cómo Looker genera consultas, comprenderás mejor cómo se traduce tu código de LookML en consultas en 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.

Visualiza 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 el Ejecutor de SQL, consulta la página de documentación Conceptos básicos del Ejecutor de SQL. Para obtener más información sobre cómo optimizar una consulta con el Runner de SQL, lee la publicación de Comunidad Cómo optimizar SQL con 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 en 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, los cuales 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 de clasificación: El campo para ordenar y el orden de clasificación, que propaga la cláusula ORDER BY de SQL

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

¿Qué ocurre con las vistas especificadas por las cláusulas LEFT JOIN? Las cláusulas JOIN se propagan según la estructura del modelo de LookML, que especifica cómo se unen las vistas a las exploraciones. Cuando se crean consultas en 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 importantes de Looker para los usuarios empresariales.

Una consulta de ejemplo y el SQL resultante

Creemos una consulta en Looker para demostrar cómo se genera la consulta según el patrón anterior. Considera una tienda de comercio electrónico que tiene una base de datos con dos tablas, orders y users, para realizar 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 (Recuento de PEDIDOS) agrupados por estado (Estado de los USUARIOS) y filtrados por la fecha de creación del pedido (FECHA de creación de PEDIDOS) en una exploración de Looker.

La tabla Explorar datos muestra un recuento de pedidos agrupados por estado del usuario para los pedidos realizados en los últimos 30 días.

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

Ten en cuenta la similitud con la fórmula de consulta canónica. El SQL de Looker exhibe 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, con la que puedes ejecutar cualquier SQL que desees en las conexiones de bases de datos que configuraste en Looker.

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

Las consultas en 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.

Examina los componentes de 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.

La URL expandida proporciona suficiente información para recrear la consulta. 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
model e_thelook
exploración events
para consultar y mostrar fields=users.state,users.count
campo de clasificación y orden sorts=users.count+desc
filtrar campos y valores f[users.created_year]=2020

Cómo Looker estructura las JOIN

En la consulta de ejemplo anterior, observa que la exploración de 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 son generados por máquinas. 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 y 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 dimensión y medición. El parámetro sql especifica una cláusula de SQL para hacer referencia a una columna subyacente o realizar una función agregada. 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

A continuación, se muestran algunos ejemplos de bloques de SQL para dimensiones y mediciones. El operador de sustitución de LookML ($) hace que estas declaraciones sql parezcan engañosamente distintas 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 de la tabla. A continuación, se incluye un ejemplo:

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
  }
}

Bloque de SQL de ejemplo 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});;
}