“派生表”是一种查询，其结果就像是数据库中的实体表。原生派生表基于您使用 LookML 字词定义的查询。这与基于 SQL 的派生表不同，后者基于您使用 SQL 字词定义的查询。与基于 SQL 的派生表相比，原生派生表在为数据建模时更易于读取和理解。如需了解详情，请参阅 Looker 中的派生表文档的原生派生表和基于 SQL 的派生表部分。
原生表和基于 SQL 的派生表均在 LookML 中使用 视图级别的 derived_table 参数进行定义。不过，对于原生派生表，无需创建 SQL 查询。而是使用 explore_source 参数来指定对派生表、所需的列以及其他所需特征进行探索。
您还可以让 Looker 通过 SQL Runner 查询创建派生表 LookML，如使用 SQL Runner 创建派生表文档页面中所述。
使用“探索”开始定义原生派生表
从“探索”开始，Looker 可以为您派生的所有或大多数表格生成 LookML。只需创建“探索”，然后选择要在派生表中包含的所有字段即可。然后，以生成原生派生表 LookML：
选择 Explore Actions 齿轮菜单，然后选择 Get LookML。
点击 Derived Table 标签页即可查看用于为探索创建原生派生表的 LookML。
复制 LookML。
现在，您已复制生成的 LookML，并将其粘贴到查看文件中：
在 Looker IDE 中点击项目文件列表顶部的 +，然后选择 Create View。或者，您也可以点击文件夹的菜单，然后从菜单中选择创建视图，在文件夹中创建文件。
将视图名称设置为有意义的内容。
（可选）更改列名称、指定派生列和添加过滤条件。
当您在“探索”中使用衡量指标
type: count时，可视化图表会使用视图名称（而非计数）为结果值添加标签。为避免混淆，建议您对视图名称进行复数，在可视化设置中的 Series 下选择 Show Full Field Name，或者使用view_label并采用视图名称的复数形式。
在 LookML 中定义原生派生表
无论您使用 SQL 中声明的派生表还是原生 LookML，derived_table 的查询的输出都是一个包含一组列的表。如果用 SQL 表示派生表，则 SQL 查询会隐含输出列名称。例如，以下 SQL 查询将具有输出列 user_id、lifetime_number_of_orders 和 lifetime_customer_value：
SELECT
user_id
, COUNT(DISTINCT order_id) as lifetime_number_of_orders
, SUM(sale_price) as lifetime_customer_value
FROM order_items
GROUP BY 1
在 Looker 中，查询基于探索，包括测量和维度字段，添加任何适用的过滤器，还可以指定排序顺序。原生派生表包含所有这些元素以及列的输出名称。
下面的简单示例会生成一个包含三列（user_id、lifetime_customer_value 和 lifetime_number_of_orders）的派生表。您无需在 SQL 中手动编写查询，而是使用指定的“探索”order_items 和该“探索”的一些字段（order_items.user_id、order_items.total_revenue 和 order_items.order_count）为您创建查询。
view: user_order_facts {
derived_table: {
explore_source: order_items {
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
column: lifetime_number_of_orders {
field: order_items.order_count
}
column: lifetime_customer_value {
field: order_items.total_revenue
}
}
}
# Define the view's fields as desired
dimension: user_id {
hidden: yes
}
dimension: lifetime_number_of_orders {
type: number
}
dimension: lifetime_customer_value {
type: number
}
}
使用 include 语句启用引用字段
在原生派生表的视图文件中，您可以使用 explore_source 参数指向“探索”，并为原生派生表定义所需的列和其他所需的特征。由于您是在原生派生表的视图文件中指向“探索”，因此您还必须包含包含“探索”定义的文件。探索通常在模型文件内定义，但对于原生派生表，使用 .explore.lkml 文件扩展名创建“探索”的单独文件会更加简洁，如创建探索文件中所述。这样，您就可以在原生派生表视图文件中添加一个探索文件，而非整个模型文件。在这种情况下：
- 原生派生表的视图文件应包含探索文件。例如：
include: "/explores/order_items.explore.lkml" - “探索”的文件应包括所需的视图文件。例如：
include: "/views/order_items.view.lkml"
include: "/views/users.view.lkml" - 模型应包含探索的文件。例如：
include: "/explores/order_items.explore.lkml"
探索文件会监听其包含的模型的连接。如果将模型配置为在连接方式与探索文件的父模型不同的模型时，请考虑这一点。如果包含模型的连接架构与父级模型连接的架构不同，则可能会导致查询错误。
定义原生派生表列
如上述示例所示，您可以使用 column 指定派生表的输出列。
指定列名称
对于 user_id 列，列名称与原始“探索”部分中指定的字段的名称一致。
通常，您需要输出表中的列名称与原始“探索”中的字段名称不同。在上面的示例中，我们使用 order_itemsExplore 计算了用户的生命周期价值。在输出表中，total_revenue 实际上是客户的 lifetime_customer_value。
column 声明支持声明与输入字段不同的输出名称。例如，以下代码显示“从字段 order_items.total_revenue 生成名为 lifetime_value 的输出列”：
column: lifetime_value {
field: order_items.total_revenue
}
隐含列名称
如果 field 形参不在列声明中，系统会假定它是 <explore_name>.<field_name>。例如，如果您已指定 explore_source: order_items，则
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
等效于
column: user_id {}
为计算值创建派生列
您可以添加 derived_column 参数，从而指定 explore_source 参数的“探索”中不存在的列。每个 derived_column 参数都有一个 sql 参数，用于指定如何构造值。
您的 sql 计算可以使用您使用 column 参数指定的任何列。派生列不能包含聚合函数，但它们可以包含可以对表的单个行执行的计算。
下面的示例会生成与之前示例相同的派生表，只是它添加了一个经过计算的 average_customer_order 列，后者是根据原生派生表中的 lifetime_customer_value 和 lifetime_number_of_orders 列计算得出的。
view: user_order_facts {
derived_table: {
explore_source: order_items {
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
column: lifetime_number_of_orders {
field: order_items.order_count
}
column: lifetime_customer_value {
field: order_items.total_revenue
}
derived_column: average_customer_order {
sql: lifetime_customer_value / lifetime_number_of_orders ;;
}
}
}
# Define the view's fields as desired
dimension: user_id {
hidden: yes
}
dimension: lifetime_number_of_orders {
type: number
}
dimension: lifetime_customer_value {
type: number
}
dimension: average_customer_order {
type: number
}
}
使用 SQL 窗口函数
某些数据库方言支持窗口函数，尤其是创建序列号、主键、运行和累积总计以及其他有用的多行计算。执行主要查询后，任何 derived_column 声明都在单独的卡券中执行。
如果您的数据库方言支持窗口函数，那么您可以在原生派生表中使用这些函数。使用包含所需窗口函数的 sql 参数来创建 derived_column 参数。在引用值时，您应该使用原生派生表中定义的列名称。
下面的示例创建了一个包含 user_id、order_id 和 created_time 列的原生派生表。然后，它会使用带有 SQL ROW_NUMBER() 窗口函数的派生列来计算包含客户订单序号的列。
view: user_order_sequences {
derived_table: {
explore_source: order_items {
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
column: order_id {
field: order_items.order_id
}
column: created_time {
field: order_items.created_time
}
derived_column: user_sequence {
sql: ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_time) ;;
}
}
}
dimension: order_id {
hidden: yes
}
dimension: user_sequence {
type: number
}
}
向原生派生表添加过滤条件
假设我们想构建一个客户表，使其在过去 90 天内具有客户价值。我们希望和上文所述的计算一样，但我们只想纳入过去 90 天的购买交易。
我们只需在 derived_table 中添加过滤条件，即可过滤出过去 90 天内的交易。派生表的 filters 参数使用的语法与创建过滤的衡量结果时所用的语法相同。
view: user_90_day_facts {
derived_table: {
explore_source: order_items {
column: user_id {
field: order_items.user_id
}
column: number_of_orders_90_day {
field: order_items.order_count
}
column: customer_value_90_day {
field: order_items.total_revenue
}
filters: [order_items.created_date: "90 days"]
}
}
# Add define view's fields as desired
dimension: user_id {
hidden: yes
}
dimension: number_of_orders_90_day {
type: number
}
dimension: customer_value_90_day {
type: number
}
}
当 Looker 为派生表编写 SQL 时，过滤条件会添加到 WHERE 子句。
此外，您还可以将 explore_source 的 dev_filters 子参数与原生派生表搭配使用。利用 dev_filters 参数，您可以指定 Looker 仅适用于派生表的开发版本上的过滤条件，这意味着您可以构建较小的过滤后表格版本以迭代和测试，而无需在每次更改后构建完整的表格。
dev_filters 参数与 filters 参数结合使用，以便所有过滤条件都应用于表的开发版本。如果 dev_filters 和 filters 均为同一列指定了过滤条件，则 dev_filters 将优先于表的开发版本。
如需了解详情，请参阅在开发模式下更快速地工作。
使用模板化过滤器
您可以使用 bind_filters 添加模板化过滤条件：
bind_filters: {
to_field: users.created_date
from_field: filtered_lookml_dt.filter_date
}
这与在 sql 代码块中使用以下代码基本相同：
{% condition filtered_lookml_dt.filter_date %} users.created_date {% endcondition %}
to_field 是应用过滤条件的字段。to_field 必须是底层 explore_source 中的字段。
from_field 用于指定要从哪个字段获取过滤器（如果在运行时存在过滤器）。
在上面的 bind_filters 示例中，Looker 将任何应用于 filtered_lookml_dt.filter_date 字段的过滤条件，并将其应用于 users.created_date 字段。
您还可以使用 explore_source 的 bind_all_filters 子参数，将“探索”中的所有运行时过滤条件传递到原生派生表子查询。如需了解详情，请参阅 explore_source 参数文档页面。
对原生派生表进行排序和限制
sorts: [order_items.count: desc]
limit: 10
请注意，“探索”功能可能会按与底层排序不同的顺序显示这些行。
将原生派生表转换为不同时区
您可以使用 timezone 子参数指定原生派生表的时区：
timezone: "America/Los_Angeles"
当您使用 timezone 子参数时，原生派生表中的所有基于时间的数据都将转换为您指定的时区。如需查看受支持时区的列表，请参阅 timezone 值文档页面。
如果您未在原生派生表定义中指定时区，则原生派生表不会对基于时间的数据执行任何时区转换，而是会默认采用数据库时区。
如果原生派生表不是永久性的，您可以将时区值设置为 "query_timezone" 以自动使用当前正在运行的查询的时区。