其他 LookML 基础知识

本页将介绍 LookML 中较为常见的模式。

为字段（以及界面中的名称）添加标签

Looker 会将常规粗细字体的视图名称与以粗体显示的字段简称合并在一起，将 LookML 字段名称转换为界面中显示的字符串。例如，订单视图中名为金额的字段在界面中显示为“订单金额”。在这个页面上，页面以粗体显示，视图名称采用首字母大写形式（订单金额），以便进行更清晰的讨论。

如果您希望字段的名称与表格中的列名称不同，只需更改字段名称并声明其 sql: 关联即可。在下面的示例中，有一个表为 airports，列为 cntrl_twr。Looker 将生成以下声明：

view: airports {
  dimension: cntrl_twr {        # full name: airports.cntrl_twr
    type: yesno                 # default name: AIRPORT Cntrl Twr (Yes/No)
    sql: ${TABLE}.cntrl_twr ;;  # the sql expression for this field
  }
}

我们会将 cntrl_twr 维度重命名为人类可读懂的格式。

view: airports {
  dimension: has_control_tower {  # full name: airports.has_control_tower
    type: yesno                   # aliased name: AIRPORTS Has Control Tower (Yes/No)
    sql: ${TABLE}.cntrl_twr ;;    # the sql expression for this field
  }
}

按维度过滤计数

很容易按维度分组并统计实体，只需按用户所在国家/地区分组，订单数就能按国家/地区显示订单的来源。不过，构建一个按某个维度值过滤的计数通常很有用。例如，您可以创建一个新测量：ORDERS France Count：

view: users {
  dimension: country {}
}
view: orders {
  dimension: id {
    primary_key: yes
    sql: ${TABLE}.id ;;
  }
  measure: count {
    type: count
    drill_fields: [detail]
  }
  measure: france_count {
    type: count   # COUNT(CASE WHEN users.country = 'France' THEN 1 ELSE NULL END)
    filters: [users.country: "France"]
  }
}

过滤器可以使用任何表达式。如果您需要一个统计欧盟用户数量的字段，则可以使用如下代码：

measure: eu_count {
  type: count   # COUNT(CASE WHEN users.countrycode IN 'UK','FR','ES' THEN 1 ELSE NULL END)
  drill_fields: [detail]
  filters: [users.countrycode: "UK,FR,ES"]
}

如果您想使用数学表达式进行过滤，请务必用英文双引号将其括起来：

measure: total_orders_above_100_dollars {
  type: sum   # SUM(CASE WHEN order.value > 100 THEN order.value ELSE NULL END)
  sql: ${order.value} ;;
  drill_fields: [detail]
  filters: [order.value: ">100"]
}

百分比

许多关键绩效指标都以百分比形式表示，例如“已退货商品所占百分比”、“促成销售的电子邮件所占百分比”或“占 Y 的 X 比例”。在 LookML 中，设计模式是为两个条件创建计数，并创建第三个字段来计算两个条件之间的百分比。

dimension: returned {
  type: yesno
}
measure: count {   # total count of items
  type: count_distinct
  sql: ${TABLE}.id ;;
  drill_fields: [detail]
}
measure: returned_count {   # count of returned items
  type: count_distinct
  sql: ${TABLE}.id ;;
  drill_fields: [detail]
  filters: [returned: "Yes"]
}
measure: percent_returned {
  type: number
  sql: 100.0 * ${returned_count} / NULLIF(${count}, 0) ;;
  value_format: "0.00"
}

计算百分比时，请使用以下表单。在 Postgres 中，计数是整数，整数之间的除法会产生整数。乘以 100.0 会将第一个计数转换为浮点数，从而将表达式的其余部分转换为浮点数。为避免除以零错误，NULLIF(value, 0) 会将零值转换为 null，使结果为 null 并避免错误。

100.0 * ${returned_count} / NULLIF(${count}, 0)

使用参数集展开细目

Looker 最强大的功能之一是能够深入研究数据，了解构成计数或其他衡量指标的基础实体。

当点击 Looker 界面上的某个测量值时，系统会创建一个新的查询，将该测量值的数据集本地化。系统会将表格中每一行维度的每个值都添加到当前过滤条件中。

为了显示详情，Looker 需要一个指定的训练字段列表，以便在测量值被点击时显示。当您生成模型时，生成器通常会为您创建一些初始训练字段。此外，您还可以自己添加钻研字段。例如，假设我们在上周按用户状态衡量了订单数。在 Looker 中，查询应如下所示：

用户状态订单数
加利福尼亚24
德克萨斯5
科罗拉多4
佛罗里达4
伊利诺伊4

如果点击 California 行中的 24，我们预期会看到 24 个来自加利福尼亚州的订单。

Looker 负责添加“用户状态：加利福尼亚州”这个过滤器，但 Looker 并不知道您要在订单中显示哪些字段。您需要使用集来声明模型中的这些字段。

在 LookML 中，集是一个字段（维度、衡量和过滤条件）名称列表。集用于告知 Looker 哪些字段：

  • 您希望在深入统计计数或其他衡量指标时显示
  • 联接视图时导入
  • 已在“探索”标签页中编入索引

同一集合可在模型的许多位置使用，因此 Looker 提供了多种创建集合的方式。

字面量集

集最简单的形式是字面量集。如需创建字面量集，只需将集合声明为数组即可。您可以使用“[]”来声明字面量集。

举个例子：

view: customers {
  dimension: id {
    primary_key: yes
  }
  measure: count {
    type: count
  }
  dimension: city {}
  dimension: state {}
  dimension: name {}
}

我们想要显示的字段包括 id、name 和 city。

在测量中，我们只需声明一个字面量数组。

measure: count {
  type: count
  drill_fields: [id, name, city]
}

对于仅使用一次的集合，从字面上声明它们的过程非常简单，也易于理解。

已命名集

假设我们有以下两种计数：CUSTOMERS Count 和 CUSTOMERS in California Count。深入分析这些计数时，我们希望显示 id、name 和 city 字段。如果按字面声明字段，我们可以：

view: customers {
  measure: count {
    type: count
    drill_fields: [id, name, city]
  }
  measure: in_california_count {
    type: count
    filters: [state: "California"]
  }
}

如果要添加新的字段（例如字段 customers.state），则必须修改这两个列表。不过，LookML 提供了一种方法来创建命名集，我们可以在一处集中维护它并在多个位置使用。

以下代码会创建一组 customers.detail，并将这两项都指向同一组字段。

view: customers {
  set: detail {
    fields: [id, name, city]      # creates named set customers.detail
  }

  measure: count {
    type: count
    drill_fields: [detail*]       # show fields in the set "customers.detail"
  }
  measure: in_california_count {
    type: count
    filters: [state: "California"]
  }
}

LookML 集非常强大：

  • 重新声明集是可累加的 - 如果您在多个位置声明一个集，那么 Looker 会包含在所有位置为集声明的所有字段。
  • 您可以在其他集中嵌入集，方法是：输入其他集的名称，后跟星号，例如 setname*。
  • 您甚至可以在字段名称前面添加一个连字符，将其从集合中移除，例如 -fieldname。

阅读完整的集合参考

自定义深入分析可视化图表

如果您的 Looker 管理员启用了可视化深入分析实验室功能，则“探索”和“探索”深入分析可视化图表并不总是默认显示数据表格。在这种情况下，您可以使用 link 参数中的 Liquid 变量来自定义显示的可视化图表，如 link 参数文档页面和功能更强大的数据深入分析页面中所示。

信息中心支持使用 link 参数进行可视化深入分析，而无需启用可视化深入分析功能。

过滤结果集

LookML 提供了一组可应用于字段的过滤器操作，探索功能可在将结果集返回给用户之前对其进行过滤。

“探索”上的always_filter

使用 always_filter 始终为“探索”中运行的任何查询应用一组过滤条件。这些过滤条件会显示在 Looker 界面中，虽然用户可以更改您提供的默认过滤条件值，但他们无法移除过滤条件。这些过滤器通常用于移除您通常不希望包含的数据。例如，假设订单探索中我们只想查看已完成或待处理的订单。我们可以添加以下内容：

explore: orders {
  view_name: order
    filters: [status: "complete,pending"]
  }
}

如果用户想查看处于其他状态值的订单，可以在界面中将 ORDERS 状态设置为 %。

“探索”上的sql_always_where

如果您想应用用户无法更改的查询限制，可以使用 sql_always_where。除了人工用户运行的查询之外，此限制将应用于依赖于该“探索”的信息中心、预定外观和嵌入信息。sql_always_where 条件不会向用户显示，除非该用户查看了其创建的任何查询的底层 SQL。

以下示例可以阻止用户在 2012 年 1 月 1 日之前查看订单：

# Using Looker references
explore: order {
  sql_always_where: ${created_date} >= '2012-01-01' ;;
}

# Using raw SQL
explore: order {
  sql_always_where: DATE(created_time) >= '2012-01-01' ;;
}

“探索”上的conditionally_filter

非常大的表在查询时需要考虑一些事项，因为无限的查询可能会很快使数据库变得过于繁琐。LookML 以 conditionally_filter 的形式解决此问题。

您可以使用 conditionally_filter 参数向查询应用过滤条件，除非用户已为 unless 部分中列出的某个字段添加过滤条件。

以下示例对用户的一个或多个字段应用了过滤条件：created_date、shipped_time、shipped_date、orders.id 或 customer.name，因此不会对用户的查询进行任何更改。如果用户未针对上述任何字段进行过滤，Looker 将于 orders.created_time自动添加 1 天的过滤条件。

  filters: [orders.created_time: "1 day"]
  unless: [created_date, shipped_time, shipped_date, orders.id, customer.name]
}