SQL-Einbindung und Verweise auf LookML-Objekte

Um leistungsstarken LookML-Code zu schreiben, müssen Sie auch dann auf vorhandene Dimensionen, Messwerte, Ansichten oder abgeleitete Tabellen verweisen können, wenn sie nicht zum aktuellen Scope gehören. Außerdem müssen Sie auf Spalten in der zugrunde liegenden Tabelle verweisen und die Funktionsaufrufe Ihres Datenbankdialekts nutzen, um diese Werte zu bearbeiten.

Substitutionsoperator ($)

Durch den Substitutionsoperator $ ist LookML-Code leichter wiederverwendbar und modularer. So können Sie auf andere Ansichten und abgeleitete Tabellen, Spalten in einer SQL-Tabelle oder LookML-Dimensionen und -Messwerte verweisen. Das hat zwei Gründe. Erstens haben Sie womöglich eine wirklich anspruchsvolle Dimension oder einen schwierigen Messwert fertiggestellt und müssen dann nicht den gesamten komplexen Code noch einmal schreiben. Zweitens können Änderungen, die Sie an einer Dimension oder einem Messwert vornehmen, auf alles andere angewendet werden, das darauf zurückgreift.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, den Substitutionsoperator zu verwenden:

${TABLE}.column_name verweist auf eine Spalte in der Tabelle, die mit der Ansicht verbunden ist, an der Sie arbeiten. Beispiel:

dimension: customer_id {
  type: number
  sql: ${TABLE}.customer_id ;;
}

${field_name} verweist auf eine Dimension oder ein Ergebnis in der Ansicht, in der Sie gerade arbeiten. Beispiel:

measure: total_population {
  type: sum
  sql: ${population} ;;
}

${view_name.field_name} verweist auf eine Dimension oder einen Messwert aus einer anderen Ansicht. Beispiel:

dimension: lifetime_orders {
  type: number
  sql: ${user_order_facts.lifetime_orders} ;;
}

${view_name.SQL_TABLE_NAME} verweist auf eine andere Ansicht oder abgeleitete Tabelle. In diesem Verweis ist SQL_TABLE_NAME eine literale Zeichenfolge. Sie muss nicht ersetzt werden. Beispiel:

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} funktioniert nicht mit dem Parameter sql_trigger, der mit datagroups verwendet wird.

Scoping und Benennung

Sie können Explores, Ansichten, Feldern und Sätzen Namen geben. Diese Looker-Kennungen werden ohne Anführungszeichen geschrieben.

LookML-Felder und -Sätze haben vollständige Namen und Kurznamen:

  • Vollständige Namen haben das Format <view>.<field-name | set-name>. Die linke Seite vor dem Punkt entspricht dem Scope, also der Ansicht, die das Feld bzw. den Satz enthält. Auf der rechten Seite wird der jeweilige Feld- oder Satzname angegeben.
  • Kurznamen haben einfach die Form <field-name | set-name>, ohne Punkt. Looker erweitert Kurznamen mithilfe des Scopes, in dem sie verwendet werden, zu vollständigen Namen.

Im Beispiel unten werden diverse Formen von Namen und Scopes dargestellt. Diese Gruppe von Feldern ist kein realistisches Beispiel, sondern soll lediglich veranschaulichen, wie viele verschiedene Möglichkeiten es für Scoping-Ausdrücke gibt.

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
    ]
  }
}

Beachten Sie in der dimension: customer_address-Deklaration, dass sich die zugrunde liegende Ansicht für den SQL-Block (customer) vom umschließenden Ansichtsbereich (orders) unterscheidet. Dies kann nützlich sein, wenn Sie Felder zwischen zwei verschiedenen Ansichten vergleichen müssen.

Wenn eine Ansicht (wir nennen sie „Ansicht A“) auf ein Feld verweist, das in einer anderen Ansicht („Ansicht B“) definiert wurde, gibt es einige Punkte zu beachten:

  1. Die Datei von Ansicht B muss im selben Modell enthalten sein wie Ansicht A, mithilfe des Parameters include.
  2. Ansicht B muss in einem oder mehreren Explores mit Ansicht A verbunden sein. Auf der Seite Mit Joins in LookML arbeiten erfahren Sie mehr über Joins.

SQL-Dialekt

Looker unterstützt zahlreiche Datenbanktypen wie MySQL, Postgres, Redshift und BigQuery. Jede Datenbank unterstützt eine etwas andere Zusammenstellung von Funktionen mit unterschiedlichen Funktionsbezeichnungen. Dies wird als der SQL-Dialekt bezeichnet.

LookML ist so konzipiert, dass alle SQL-Dialekte verwendet werden können, und es wird kein Dialekt gegenüber einem anderen bevorzugt. In bestimmten LookML-Parametern müssen Sie jedoch SQL-Codeausdrücke verwenden (genannt SQL-Blöcke). Mit diesen Parametern gibt Looker den SQL-Ausdruck direkt an Ihre Datenbank weiter. Das heißt, Sie müssen den SQL-Dialekt verwenden, der Ihrer Datenbank entspricht. Beispiel: Wenn Sie eine SQL-Funktion verwenden, muss dies eine Funktion sein, die Ihre Datenbank unterstützt.

SQL-Blöcke

Einige LookML-Parameter verlangen rohe SQL-Ausdrücke, damit Looker nachvollziehen kann, wie Daten aus Ihrer Datenbank abgerufen werden sollen.

LookML-Parameter, die mit sql_ beginnen, erwarten irgendeine Art von SQL-Ausdruck. Beispiele: sql_always_where, sql_on und sql_table_name. Der gängigste LookML-Parameter für SQL-Blöcke ist sql. Er wird in Dimensions- und Messwert-Felddefinitionen verwendet, um den SQL-Ausdruck anzugeben, der die Dimension bzw. den Messwert definiert.

Der Code, den Sie in einem SQL-Block angeben, kann einfach sein, z. B. ein einzelner Feldname, oder komplex, z. B. eine korrelierte Unterauswahl. Der Inhalt kann recht komplex sein und fast jede denkbare Anforderung zum Ausdrücken benutzerdefinierter Abfragelogik in rohem SQL erfüllen. Hinweis: Der Code, den Sie in SQL-Blöcken verwenden, muss dem SQL-Dialekt entsprechen, der von der Datenbank verwendet wird.

Beispiele für SQL-Blöcke für Dimensionen und Messwerte

Unten sind Beispiele für SQL-Blöcke für Dimensionen und Messwerte aufgeführt. Der LookML-Substitutionsoperator ($) kann bewirken, dass diese sql-Deklarationen fälschlicherweise nicht wie SQL wirken. Doch nach einer Substitution ist die daraus resultierende Zeichenfolge reines SQL, das Looker in die SELECT-Klausel der Abfrage einfügt.

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}) ;;
}

Wie in den letzten beiden Dimensionen zu sehen, können SQL-Blöcke Funktionen verwenden, die von der zugrunde liegenden Datenbank unterstützt werden (z. B. die MySQL-Funktionen CONCAT und DATEDIFF in diesem Beispiel).

Beispiel für einen SQL-Block mit einer korrelierten Unterauswahl

Sie können jede beliebige SQL-Anweisung in den SQL-Block eines Feldes einsetzen, einschließlich einer korrelierten Unterauswahl. Hier ein Beispiel:

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"
  }
}

Beispiel für einen SQL-Block für abgeleitete Tabellen

Abgeleitete Tabellen verwenden den SQL-Block, um die Abfrage zur Ableitung der Tabelle anzugeben. Hier ein Beispiel:

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
  }
}

LookML-Feldtypreferenzen

Wenn Sie ein bestehendes LookML-Feld in einem anderen Feld referenzieren, können Sie Looker anweisen, das referenzierte Feld als einen bestimmten Datentyp zu behandeln, indem Sie einen Doppelpunkt (::) gefolgt vom gewünschten Typ verwenden. Wenn Sie beispielsweise in einem anderen Feld auf die Dimension orders.created_date verweisen, können Sie mit der Syntax ${orders.created_date::date} dafür sorgen, dass das Feld created_date in der von Looker generierten SQL-Anweisung als Datumsfeld behandelt wird, anstatt als String gecastet zu werden.

Welchen Datentyp Sie in einem Feldbezug verwenden können, hängt vom Datentyp des ursprünglichen Feldes ab, auf das Sie sich beziehen. Wenn Sie beispielsweise auf ein Zeichenfolgenfeld verweisen, können Sie nur den Datentyp ::string angeben. Im Folgenden sehen Sie eine vollständige Liste der zulässigen Feldbezüge, die Sie für die einzelnen Felder verwenden können:

  • In einem Verweis auf ein Stringfeld können Sie ::string verwenden.
  • In einem Verweis auf ein Zahlenfeld können Sie ::string und ::number verwenden.
  • In einem Verweis auf ein Datums- oder Zeitfeld können Sie ::string, ::date und ::datetime verwenden.

    Referenzen mit ::string und ::date geben Daten in der Abfragezeitzone zurück, während Referenzen mit ::datetime Daten in der Datenbankzeitzone zurückgeben.
  • In einem Verweis auf ein Ja/Nein-Feld können Sie ::string, ::number und ::boolean verwenden.

    Feldbezüge vom Typ ::boolean sind für Datenbankdialekte, die den booleschen Datentyp nicht unterstützen, nicht verfügbar.
  • In einem Verweis auf ein Standortfeld können Sie ::latitude und ::longitude verwenden.

LookML-Feldtypreferenzen mit Datumsfeldern verwenden

Angenommen, Sie haben eine enrollment_month- und eine graduation_month-Dimension, die beide in Dimensionengruppen von type: time erstellt wurden. In diesem Beispiel wird die Dimension enrollment_month von der folgenden Dimensionsgruppe von type: time generiert:


dimension_group: enrollment {
  type: time
  timeframes: [time, date, week, month, year, raw]
  sql: ${TABLE}.enrollment_date ;;
}

Die Dimension graduation_month wird auf ähnliche Weise mit der folgenden Dimensionsgruppe von type: time erstellt:


dimension_group: graduation {
  type: time
  timeframes: [time, date, week, month, year, raw]
  sql: ${TABLE}.graduation_date ;;
}

Mit den Dimensionen enrollment_month und graduation_month können Sie berechnen, wie viele Monate oder Jahre zwischen der Einschreibung und dem Abschluss eines Schülers oder Studenten vergangen sind. Dazu erstellen Sie eine Dimensionsgruppe von type: duration. Da einige Datumsfelder in der von Looker generierten SQL-Abfrage jedoch als Strings gecastet werden, kann es zu einem Fehler kommen, wenn Sie die Dimensionen enrollment_month und graduation_month als Werte für sql_start und sql_end festlegen.

Um Fehler zu vermeiden, die durch die Umwandlung dieser Zeitfelder in Strings entstehen, können Sie eine Dimensionsgruppe vom Typ type: duration erstellen, die in den Parametern sql_start und sql_end auf die Zeiträume raw aus den Dimensionsgruppen enrollment und graduation verweist:


dimension_group: enrolled {
  type: duration
  intervals: [month, year]
  sql_start: ${enrollment_raw} ;;
  sql_end: ${graduation_raw} ;;
}

Auf der Explore-Benutzeroberfläche wird dadurch die Dimensionsgruppe Registrierungsdauer mit den einzelnen Dimensionen Registrierungsmonate und Registrierungsjahre generiert.

Eine einfachere Alternative zur Verwendung des Zeitraums raw in einer Dimensionsgruppe vom Typ type: duration ist die Angabe des Referenztyps ::date oder ::datetime für die Felder, auf die in den Parametern sql_start und sql_end verwiesen wird.


dimension_group: enrolled {
  type: duration
  intervals: [month, year]
  sql_start: ${enrollment_month::date} ;;
  sql_end: ${graduation_month::date} ;;
}

In der LookML in diesem Beispiel wird auch eine Dimensionsgruppe vom Typ Registrierte Dauer erstellt. Mit der ::date-Referenz können die Dimensionen enrollment_month und graduation_month jedoch ohne raw-Zeitraum verwendet oder mit SQL in Strings umgewandelt werden.

Ein weiteres Beispiel dafür, wie Sie mit LookML-Feldtypreferenzen benutzerdefinierte Dimensionsgruppen von type: duration erstellen können, finden Sie auf der Dokumentationsseite des Parameters dimension_group.

Diese Syntax ist nicht für Messwerte von type: list verfügbar, auf die seit Looker 6.8 nicht mehr verwiesen werden kann.

LookML-Konstanten

Mit dem Parameter constant können Sie eine Konstante angeben, die Sie dann in einem LookML-Projekt verwenden können. Mit LookML-Konstanten können Sie einen Wert einmal definieren und dann in jedem beliebigen Teil Ihres Projekts referenzieren, in dem Strings akzeptiert werden. Dadurch wird die Anzahl der Wiederholungen in Ihrem LookML-Code verringert.

Konstanten müssen in einer Projekt-Manifestdatei deklariert werden und als Wert für Konstanten müssen Zeichenfolgen verwendet werden. So können Sie beispielsweise eine Konstante city mit dem Wert "Okayama" definieren:

constant: city {
  value: "Okayama"
}

Auf die Konstante city kann dann in Ihrem gesamten Projekt mit der Syntax @{city} verwiesen werden. Sie können beispielsweise die Konstante city mit dem Parameter label im Explore users verwenden:


explore: users {
  label: "@{city} Users"
}

Looker zeigt dann Okayama-Nutzer im Explore-Menü und im Titel des Explore an (anstelle des Standards Nutzer).

Weitere Informationen und Beispiele dazu, wie Sie mit LookML-Konstanten wiederverwendbaren Code schreiben können, finden Sie auf der Dokumentationsseite des Parameters constant.