Para criar um LookML eficiente, você precisa fazer referência a dimensões, medições, visualizações ou tabelas derivadas existentes, mesmo que não estejam no escopo atual. Você também precisa fazer referência a colunas na tabela subjacente e usar as chamadas de função do dialeto do seu banco de dados para manipular esses valores.
Operador de substituição ($)
O operador de substituição $
torna o código LookML mais reutilizável e modular, permitindo referenciar outras visualizações e tabelas derivadas, colunas em uma tabela SQL ou dimensões e medições do LookML. Isso é bom por dois motivos. Primeiro, talvez você já tenha trabalhado com uma dimensão ou medida muito complicada e não precise escrever toda a complexidade novamente. Segundo, se você mudar algo em uma dimensão ou medida, essa alteração pode se propagar para todo o restante que depende dela.
Há várias maneiras de usar o operador de substituição:
${TABLE}.column_name
faz referência a uma coluna na tabela conectada à visualização em que você está trabalhando. Exemplo:
dimension: customer_id {
type: number
sql: ${TABLE}.customer_id ;;
}
${field_name}
faz referência a uma dimensão ou medida na visualização em que você está trabalhando. Exemplo:
measure: total_population {
type: sum
sql: ${population} ;;
}
${view_name.field_name}
faz referência a uma dimensão ou medida de outra visualização. Exemplo:
dimension: lifetime_orders {
type: number
sql: ${user_order_facts.lifetime_orders} ;;
}
${view_name.SQL_TABLE_NAME}
faz referência a outra visualização ou tabela derivada. Observe que, nesta referência, SQL_TABLE_NAME
é uma string literal. não é necessário substituí-lo por nada. Exemplo:
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});;
}
${view_name.SQL_TABLE_NAME}
não funciona com o parâmetrosql_trigger
usado com grupos de dados.
Escopo e nomenclatura
Você pode nomear "Análises", visualizações, campos e conjuntos. Esses identificadores do Looker são escritos sem aspas.
Os campos e conjuntos do LookML têm nomes completos e nomes curtos:
- Os nomes completos têm o formato
<view>.<field-name | set-name>
. O lado esquerdo indica o escopo, que é a visualização que contém o campo ou conjunto. O lado direito especifica o campo específico ou o nome do conjunto. - Os nomes curtos assumem o formato
<field-name | set-name>
, sem separações período O Looker expande nomes curtos para nomes completos usando o escopo em que eles são usados.
Confira a seguir um exemplo que mostra várias formas de nomes e escopo. Esse grupo de campos não é realista, mas é mostrado para demonstrar várias expressões de escopo possíveis.
view: orders { # "orders" becomes the containing scope
measure: count { # short name, equivalent to orders.count
type: count
}
dimension: customer_id { # short name, equivalent to orders.customer_id
type: number
sql: ${TABLE}.customer_id ;;
}
dimension: customer_address { # short name, equivalent to orders.customer_address
sql: ${customer.address} ;; # full name, references a field defined in the "customer" view
}
set: drill_fields { # short name, equivalent to orders.drill_fields
fields: [
count, # short name, equivalent to orders.count
customer.id # full name, references a field defined in the "customer" view
]
}
}
Na declaração dimension: customer_address
, a visualização do bloco SQL (customer
) é diferente do escopo da visualização que o contém (orders
). Isso pode ser útil quando você precisa comparar campos entre duas visualizações diferentes.
Quando uma visualização (vamos chamá-la de "visualização A") se refere a um campo definido em uma visualização diferente (vamos chamá-la de "visualização B"), há algumas coisas a serem lembradas:
- O arquivo da visualização B precisa ser incluído no mesmo modelo da visualização A usando o parâmetro
include
. - A visualização B precisa ser unida para visualizar A em uma ou mais Análises. Consulte a página Como trabalhar com mesclagens no LookML para aprender sobre mesclagens.
Dialeto SQL
O Looker oferece suporte a muitos tipos de bancos de dados, como MySQL, Postgres, Redshift, BigQuery e outros. Cada banco de dados é compatível com um conjunto de recursos ligeiramente diferente com nomes de funções diferentes, conhecido como dialeto SQL.
O LookML foi projetado para funcionar com todos os dialetos SQL, e o LookML não prefere um dialeto em vez do outro. No entanto, você precisará incluir expressões de código SQL (conhecidas como blocos SQL) em determinados parâmetros do LookML. Com esses parâmetros, o Looker transmite a expressão SQL diretamente para o banco de dados. Portanto, é necessário usar o dialeto SQL que corresponde ao seu banco de dados. Por exemplo, se você usar uma função SQL, ela deve ser uma função compatível com seu banco de dados.
Blocos de SQL
Alguns parâmetros do LookML exigem que você forneça expressões SQL brutas para que o Looker entenda como recuperar dados do banco de dados.
Os parâmetros do LookML que começam com sql_
esperam uma expressão SQL de algum formato. Por exemplo: sql_always_where
, sql_on
e sql_table_name
. O parâmetro LookML mais comum para blocos SQL é sql
, usado nas definições de campo de dimensão e medição para especificar a expressão SQL que define a dimensão ou medida.
O código especificado em um bloco SQL pode ser tão simples quanto um nome de campo único ou complexo como uma subseleção correlacionada. O conteúdo pode ser bastante complexo, atendendo a quase todas as necessidades que você possa ter para expressar a lógica da consulta personalizada em SQL bruto. O código usado nos blocos SQL precisa corresponder ao dialeto SQL usado pelo banco de dados.
Exemplos de blocos SQL para dimensões e medições
Veja a seguir exemplos de blocos SQL para dimensões e medidas. O operador de substituição LookML ($) pode fazer com que essas declarações sql
pareçam ser diferentes do SQL. No entanto, após a substituição, a string resultante é um SQL puro, que o Looker injeta na cláusula SELECT
da consulta.
dimension: id {
primary_key: yes
sql: ${TABLE}.id ;; # Specify the primary key, id
}
measure: average_cost {
type: average
value_format: "0.00"
sql: ${order_items.cost} ;; # Specify the field that you want to average
}
dimension: name {
sql: CONCAT(${first_name}, ' ', ${last_name}) ;;
}
dimension: days_in_inventory {
type: int
sql: DATEDIFF(${sold_date}, ${created_date}) ;;
}
Conforme mostrado nas duas últimas dimensões, os blocos SQL podem usar funções compatíveis com o banco de dados subjacente (como as funções CONCAT
e DATEDIFF
do MySQL neste exemplo).
Exemplo de bloco SQL com uma subseleção correlacionada
É possível colocar qualquer instrução SQL no bloco SQL de um campo, incluindo uma subseleção correlacionada. Veja um exemplo abaixo.
view: customers {
dimension: id {
primary_key: yes
sql: ${TABLE}.id ;;
}
dimension: first_order_id {
sql: (SELECT MIN(id) FROM orders o WHERE o.customer_id=customers.id) ;;
# correlated subselect to derive the value for "first_order_id"
}
}
Exemplo de bloco de SQL para tabelas derivadas
As tabelas derivadas usam o bloco SQL para especificar a consulta que deriva a tabela. Veja um exemplo abaixo.
view: user_order_facts {
derived_table: {
sql: # Get the number of orders for each user
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
}
}
Referências de tipo de campo do LookML
Ao referenciar um campo do LookML já existente em outro campo, é possível instruir o Looker a tratar o campo referenciado como um tipo de dados específico usando dois-pontos duplos (::
) seguidos pelo tipo desejado. Por exemplo, se você referenciar a dimensão orders.created_date
em outro campo, poderá usar a sintaxe ${orders.created_date::date}
para garantir que o campo created_date
seja tratado como um campo de data no SQL gerado pelo Looker, em vez de ser convertido como uma string.
O tipo de dados que você pode usar em uma referência depende do tipo de dados do campo original ao qual você está referenciando. Por exemplo, se você estiver fazendo referência a um campo de string, o único tipo de dado que poderá ser especificado será ::string
. Veja a lista completa de referências de tipo de campo permitidas que podem ser usadas para cada tipo:
- Em uma referência a um campo de string, você pode usar
::string
. - Em uma referência a um campo numérico, você pode usar
::string
e::number
. - Em uma referência a um campo de data ou hora, você pode usar
::string
,::date
e::datetime
.As referências que usam::string
e::date
retornam dados no fuso horário da consulta. Já as referências que usam::datetime
retornam dados no fuso horário do banco de dados. - Em uma referência a um campo simno, é possível usar
::string
,::number
e::boolean
. As referências de campo que usam o tipo::boolean
não estão disponíveis para dialetos de banco de dados que não oferecem suporte ao tipo de dados booleano. - Em uma referência a um campo de local, é possível usar
::latitude
e::longitude
.
Como usar referências de tipo de campo do LookML com campos de data
Por exemplo, suponha que você tenha uma dimensão enrollment_month
e uma graduation_month
, ambas criadas em grupos de dimensões de type: time
. Neste exemplo, a dimensão enrollment_month
é produzida pelo seguinte grupo de dimensões de type: time
:
dimension_group: enrollment {
type: time
timeframes: [time, date, week, month, year, raw]
sql: ${TABLE}.enrollment_date ;;
}
Da mesma forma, a dimensão graduation_month
é criada pelo seguinte grupo de dimensões de type: time
:
dimension_group: graduation {
type: time
timeframes: [time, date, week, month, year, raw]
sql: ${TABLE}.graduation_date ;;
}
Usando as dimensões enrollment_month
e graduation_month
, é possível calcular quantos meses ou anos se passaram entre a matrícula e a graduação de um estudante, criando um grupo de dimensão de type: duration
. No entanto, como alguns campos de data são convertidos como strings no SQL gerado pelo Looker, definir as dimensões enrollment_month
e graduation_month
como os valores sql_start
e sql_end
pode resultar em erro.
Para evitar um erro resultante desses campos de horário sendo convertidos como strings, uma opção é criar um grupo de dimensões de type: duration
, referenciando os períodos raw
dos grupos de dimensões enrollment
e graduation
nos parâmetros sql_start
e sql_end
:
dimension_group: enrolled {
type: duration
intervals: [month, year]
sql_start: ${enrollment_raw} ;;
sql_end: ${graduation_raw} ;;
}
Na interface do recurso Explorar, isso gera um grupo de dimensões chamado Duração da inscrição, com dimensões individuais Meses de inscrição e Anos de inscrição.
Uma alternativa mais simples ao usar o período raw
em um grupo de dimensões de type: duration
é especificar o tipo de referência ::date
ou ::datetime
para os campos referenciados nos parâmetros sql_start
e sql_end
.
dimension_group: enrolled {
type: duration
intervals: [month, year]
sql_start: ${enrollment_month::date} ;;
sql_end: ${graduation_month::date} ;;
}
Neste exemplo, o LookML também cria um grupo de dimensões Duração inscrita, mas o uso da referência ::date
permite que as dimensões enrollment_month
e graduation_month
sejam usadas sem usar um período de tempo raw
ou transmiti-las como strings com SQL.
Para outro exemplo de como as referências de tipo de campo do LookML podem ser usadas para criar grupos de dimensões personalizadas de type: duration
, consulte a página de documentação do parâmetro dimension_group
.
Essa sintaxe não está disponível com medidas de
type: list
, que não podem ser referenciadas a partir do Looker 6.8.
Constantes do LookML
O parâmetro constant
permite especificar uma constante que pode ser usada em um projeto do LookML. Com as constantes do LookML, você pode definir um valor uma vez e referenciá-lo em qualquer parte do projeto em que as strings sejam aceitas, reduzindo a repetição no código do LookML.
As constantes precisam ser declaradas em um arquivo de manifesto do projeto, e o valor de uma constante precisa ser uma string. Por exemplo, você pode definir uma constante city
com o valor "Okayama"
desta maneira:
constant: city {
value: "Okayama"
}
A constante city
pode ser referenciada em todo o projeto usando a sintaxe @{city}
. Por exemplo, você pode usar a constante city
com o parâmetro label
na Análise users
:
explore: users {
label: "@{city} Users"
}
Em seguida, o Looker mostra Okama Users no menu Análise e no título da Análise, em vez da opção padrão Usuários.
Para mais informações e exemplos de como usar constantes do LookML para escrever código reutilizável, consulte a página de documentação do parâmetro constant
.