Filtros com modelos e parâmetros líquidos

Este é um tópico avançado voltado para usuários que já têm um bom conhecimento de SQL e LookML.

O Looker permite que os usuários manipulem as consultas criando filtros, que são baseados em dimensões e medidas. Embora esse método atenda a muitos casos de uso, ele não pode atender a todas as necessidades analíticas. Os filtros com modelo e os parâmetros Liquid ampliam de forma significativa os possíveis casos de uso que você pode oferecer.

Da perspectiva do SQL, as dimensões e as medições só podem alterar as cláusulas WHERE ou HAVING mais externas da consulta. No entanto, talvez você queira permitir que os usuários manipulem outras partes do SQL. Ajustar parte de uma tabela derivada, ajustar qual tabela de banco de dados será consultada ou criar dimensões e filtros multiuso são apenas alguns dos recursos que você pode ativar com filtros de modelo e parâmetros líquidos.

Aviso: a persistência não é compatível com tabelas derivadas que usam filtros de modelo ou parâmetros do Liquid.

Os filtros com modelos e os parâmetros do Liquid usam a linguagem de modelagem Liquid para inserir a entrada do usuário em consultas SQL. Primeiro, você usa um parâmetro do LookML para criar um campo com o qual os usuários possam interagir. Em seguida, você vai usar uma variável líquida para injetar a entrada do usuário em consultas SQL.

Exemplos

Vamos conferir alguns exemplos para demonstrar o valor dos filtros com modelo e dos parâmetros líquidos.

Como criar uma tabela derivada dinâmica com um filtro de modelo

Considere uma tabela derivada que calcula o gasto vitalício de um cliente na região nordeste:

view: customer_facts {
  derived_table: {
    sql:
      SELECT
        customer_id,                        -- Can be made a dimension
        SUM(sale_price) AS lifetime_spend   -- Can be made a dimension
      FROM
        order
      WHERE
        region = 'northeast'                -- Can NOT be made a dimension
      GROUP BY 1
    ;;
  }
}

Nesta consulta, é possível criar dimensões de customer_id e lifetime_spend. No entanto, suponha que você queira que o usuário possa especificar o region, em vez de codificar para "northeast". O region não pode ser exposto como uma dimensão, e, portanto, o usuário não pode filtrar normalmente.

Uma opção seria usar um filtro com modelo, que ficaria assim:

view: customer_facts {
  derived_table: {
    sql:
      SELECT
        customer_id,
        SUM(sale_price) AS lifetime_spend
      FROM
        order
      WHERE
        {% condition order_region %} order.region {% endcondition %}
      GROUP BY 1
    ;;
  }

  filter: order_region {
    type: string
  }
}

Leia mais na seção Uso básico para instruções detalhadas.

Observação :se uma tabela derivada usar um filtro com modelo, não será possível tornar a tabela persistente.

Como criar uma medida dinâmica com um parâmetro líquido

Considere uma medida filtrada que some o número de calças vendidas:

measure: pants_count {
  filters: [category: "pants"]
}

Isso é simples, mas se houvesse dezenas de categorias, seria tedioso criar uma medida para cada uma. Além disso, isso pode atrapalhar a experiência de navegação dos usuários.

Uma alternativa seria criar uma medida dinâmica como esta:

measure: category_count {
  type: sum
  sql:
    CASE
      WHEN ${category} = '{% parameter category_to_count %}'
      THEN 1
      ELSE 0
    END
  ;;
}

parameter: category_to_count {
  type: string
}

Leia mais na seção Uso básico para conferir instruções detalhadas.

Uso básico

Etapa 1: criar algo para o usuário interagir

• Para filtros com modelo, adicione um filter.
• Para parâmetros líquidos, adicione um parameter.

Em ambos os casos, esses campos vão aparecer para o usuário na seção Campos somente para filtro do seletor de campos.

Os campos filter e parameter podem aceitar uma série de parâmetros filhos, permitindo que você personalize a forma como eles funcionam. Consulte a página de documentação Parâmetros de campo para conferir uma lista completa. Há duas opções com menção especial aos campos parameter.

Primeiro, os campos parameter podem ter um tipo especial chamado sem aspas:

parameter: table_name {
  type: unquoted
}

Esse tipo permite que os valores sejam inseridos no SQL sem serem entre aspas, como seria uma string. Isso pode ser útil quando você precisa inserir valores SQL, como nomes de tabelas.

Em segundo lugar, os campos parameter têm uma opção chamada valores permitidos, que permite associar um nome fácil de usar ao valor que você quer inserir. Exemplo:

  parameter: sale_price_metric_picker {
    description: "Use with the Sale Price Metric measure"
    type: unquoted
    allowed_value: {
      label: "Total Sale Price"
      value: "SUM"
    }
    allowed_value: {
      label: "Average Sale Price"
      value: "AVG"
    }
    allowed_value: {
      label: "Maximum Sale Price"
      value: "MAX"
    }
    allowed_value: {
      label: "Minimum Sale Price"
      value: "MIN"
    }
  }

Etapa 2: aplicar a entrada do usuário

A segunda etapa é usar o Liquid para adicionar o filtro de modelo ou o parâmetro Liquid conforme desejado.

Filtros com modelo

A sintaxe dos filtros com modelo é dividida assim:

{% condition filter_name %} sql_or_lookml_reference {% endcondition %}

• As palavras condition e endcondition nunca mudam.
• Substitua filter_name pelo nome do filtro criado na primeira etapa. Você também pode usar uma dimensão se não tiver criado um campo somente para filtro.
• Substitua sql_or_lookml_reference pelo SQL ou LookML que precisa ser definido como "igual". à entrada do usuário (isso é explicado com mais detalhes posteriormente nesta seção). Se você estiver usando o LookML, use a sintaxe ${view_name.field_name} do LookML.

No exemplo anterior, Como criar uma tabela derivada dinâmica com um filtro de modelo, usamos:

{% condition order_region %} order.region {% endcondition %}

É importante entender a interação entre as tags Liquid e o SQL que você escreve entre as tags. Essas tags de filtro com modelo são sempre transformadas em uma expressão lógica. Por exemplo, se o usuário inseriu "Nordeste" no filtro order_region, o Looker transformaria essas tags em:

order.region = 'Northeast'

Em outras palavras, o Looker interpreta a entrada do usuário e gera a expressão lógica adequada.

Observação: isso geralmente causa confusão entre os desenvolvedores do Looker. Os filtros com modelo sempre resultam em uma expressão lógica de algum tipo, e não no valor individual inserido por um usuário.

Como os filtros de modelo retornam uma expressão lógica, eles podem ser usados com outros operadores e expressões lógicas válidos na instrução WHERE do SQL. No exemplo anterior, para retornar todos os valores, exceto a região selecionada pelo usuário, use o seguinte comando na instrução WHERE:

NOT ({% condition order_region %} order.region {% endcondition %})

Também é válido usar um campo do LookML como condição de filtro. Todos os filtros aplicados diretamente ao campo do LookML vão determinar o valor da instrução WHERE:

view: customer_facts {
  derived_table: {
    sql:
      SELECT
        customer_id,
        SUM(sale_price) AS lifetime_spend
      FROM
        order
      WHERE
        {% condition region %} order.region {% endcondition %}
      GROUP BY 1
    ;;
  }

  dimension: region {
    type: string
    sql: ${TABLE}.region ;;
}

Parâmetros líquidos

A sintaxe dos parâmetros do Liquid é dividida assim:

{% parameter parameter_name %}

• A palavra parameter nunca muda.
• Substitua parameter_name pelo nome do parameter que você criou na primeira etapa.

Por exemplo, para aplicar a entrada do campo parameter na primeira etapa, crie uma medição como esta:

  measure: sale_price_metric {
    description: "Use with the Sale Price Metric Picker filter-only field"
    type: number
    label_from_parameter: sale_price_metric_picker
    sql: {% parameter sale_price_metric_picker %}(${sale_price}) ;;
    value_format_name: usd
  }

Como escolher entre filtros com modelo e parâmetros líquidos

Embora os filtros de modelo e os parâmetros do Liquid sejam semelhantes, há uma diferença importante entre eles:

• Os parâmetros líquidos inserem a entrada do usuário diretamente ou usando os valores definidos com valores permitidos.
• Os filtros com modelo inserem valores como instruções lógicas, conforme descrito na seção Filtros com modelo.

Em situações em que você quer oferecer aos usuários uma entrada mais flexível (como com vários tipos de períodos ou pesquisas de string), tente usar filtros de modelo sempre que possível. O Looker pode interpretar a entrada do usuário e gravar o SQL apropriado nos bastidores. Isso evita que você tenha que considerar todos os tipos possíveis de entradas do usuário.

Em situações em que uma instrução lógica não pode ser inserida ou em que você conhece um conjunto finito de opções que o usuário pode inserir, use os parâmetros líquidos.