Arbeiten mit Joins in LookML

Mit Joins können Sie verschiedene Datenansichten verknüpfen, um Daten aus mehreren Datenansichten gleichzeitig zu analysieren und zu sehen, wie verschiedene Teile Ihrer Daten zueinander in Beziehung stehen.

Ihre Datenbank könnte beispielsweise die Tabellen order_items, orders und users enthalten. Mithilfe von Joins können wir Daten aus all diesen Tabellen gleichzeitig analysieren. Auf dieser Seite werden Joins in LookML erläutert. Dies umfasst auch bestimmte Join-Parameter und Verbindungsmuster.

Joins beginnen mit einem Explore

Joins werden in der Modelldatei definiert, um die Beziehung zwischen einem Explore und einer Ansicht herzustellen. Joins verbinden eine oder mehrere Ansichten mit einem einzelnen Explore, entweder direkt oder über eine andere verbundene Ansicht.

Betrachten Sie zwei Datenbanktabellen: order_items und orders. Nachdem Sie für diese beiden Tabellen Ansichten erstellt haben, können Sie eine davon oder mehrere in der Modelldatei mit dem explore-Parameter deklarieren:

explore: order_items { ... }

Wenn Sie eine Abfrage über das Explore order_items ausführen, wird order_items in der FROM-Klausel des generierten SQL-Codes angezeigt:

SELECT ...
FROM order_items

Sie können zusätzliche Informationen mit dem order_items-Explore verknüpfen. Sie können beispielsweise das folgende LookML-Beispiel verwenden, um die Ansicht orders mit dem Explore order_items zu verknüpfen:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
}

Mit dem dargestellten LookML-Code wurden zuvor zwei Dinge erreicht. Im Feld-Chooser für explorative Datenanalysen sehen Sie zuerst Felder aus orders und order_items:

Zweitens beschreibt der LookML-Code, wie orders und order_items miteinander verknüpft werden. Dieser LookML-Code entspricht dem folgenden SQL-Code:

SELECT ...
FROM order_items
LEFT JOIN orders
ON order_items.order_id = orders.id

Diese LookML-Parameter werden in den nachfolgenden Abschnitten detaillierter beschrieben.

Tipp vom Chatteam: Wir werden am häufigsten für den Validierungsfehler „Unbekanntes oder unzugängliches Feld“ um Unterstützung gebeten. Dieser kann durch einen fehlenden Join verursacht werden. Weitere Informationen finden Sie unter Fehler: Unbekanntes oder nicht zugängliches Feld.

Join-Parameter

Für Zusammenführungen werden vier Hauptparameter verwendet: join, type, relationship und sql_on.

1. Schritt: Das Explore starten

Erstellen Sie zuerst die explorative Datenanalyse order_items:

explore: order_items { ... }

Schritt 2: join

Wenn Sie eine Tabelle verknüpfen möchten, müssen Sie sie zuerst in einer Ansicht deklarieren. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass orders eine Ansicht ist, die in Ihrem Modell bereits vorhanden ist.

Verwenden Sie dann den Parameter join, um zu deklarieren, dass Sie die Ansicht orders mit dem Explore order_items verbinden möchten:

explore: order_items {
  join: orders { ... }
}

Schritt 3: type

Überlegen Sie, welchen Join-Typ Sie ausführen möchten. Looker unterstützt LEFT JOIN, INNER JOIN, FULL OUTER JOIN und CROSS JOIN. Diese entsprechen den type-Parameterwerten von left_outer, inner, full_outer und cross.

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
  }
}

Der Standardwert von type ist left_outer.

Schritt 4: relationship

Definieren Sie eine Join-Beziehung zwischen dem order_items-Explore und der orders-Ansicht. Die ordnungsgemäße Deklaration der Beziehung eines Joins ist für die Berechnung korrekter Messwerte durch Looker erforderlich. Die Beziehung wird vom Explore order_items zur Ansicht orders definiert. Die möglichen Optionen sind one_to_one, many_to_one, one_to_many und many_to_many.

In diesem Beispiel kann es mehrere Bestellartikel für eine einzelne Bestellung geben. Die Beziehung zwischen dem Explore order_items und der Ansicht orders ist many_to_one:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
  }
}

Wenn Sie keinen relationship-Parameter in die Verbindung aufnehmen, verwendet Looker standardmäßig many_to_one.

Weitere Tipps zur korrekten Definition des relationship-Parameters für eine Zusammenführung finden Sie unter relationship-Parameter richtig festlegen.

Schritt 5: sql_on

Geben Sie entweder mit dem Parameter sql_on oder dem Parameter foreign_key an, wie die Tabelle order_items und die Tabelle orders zusammengeführt werden sollen.

Tipp :Wir empfehlen in der Regel, den Parameter sql_on zu verwenden, da er alles kann, was der Parameter foreign_key kann. Der Parameter sql_on ist aber in der Regel leichter zu verstehen.

Der Parameter sql_on entspricht der Klausel ON in der generierten SQL-Abfrage für eine Abfrage. Mit diesem Parameter können Sie deklarieren, welche Felder für den Join-Vorgang abgeglichen werden sollten:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
}

Wir können auch komplexere Joins formulieren. Beispiel: Sie möchten nur Aufträge verbinden, deren id größer als 1.000 ist:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} AND ${orders.id} > 1000 ;;
  }
}

Weitere Informationen zur ${ ... }-Syntax in diesen Beispielen finden Sie in der Dokumentation zu Substitutionsoperatoren.

6. Schritt: Testen

Ob dieser Join wie erwartet funktioniert, können Sie testen, indem Sie das Explore Bestellpositionen aufrufen. Sie sollten Felder von order_items und orders sehen.

Weitere Informationen zum Testen von LookML-Änderungen in einem Explore finden Sie unter Felder im Explore testen.

Durch eine andere Ansicht verbinden

Sie können eine Ansicht über eine andere Ansicht mit einem Explore verbinden. Im Beispiel mit Join-Parametern haben Sie orders über das Feld order_id mit order_items verknüpft. Vielleicht möchten wir auch die Daten aus einer Ansicht namens users mit dem order_items-Explore zusammenführen, auch wenn sie kein gemeinsames Feld haben. Hierfür wird ein Join durch die Ansicht orders vorgenommen.

Verwenden Sie den Parameter sql_on oder den Parameter foreign_key, um die Ansicht users mit der Ansicht orders und nicht mit dem Explore order_items zu verknüpfen. Dazu muss das Scoping für das Feld aus orders ordnungsgemäß als orders.user_id erfolgen.

Hier ein Beispiel für die Verwendung des Parameters sql_on:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
  join: users {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${orders.user_id} = ${users.id} ;;
  }
}

Eine Ansicht mehrmals verbinden

Eine users-Ansicht enthält Daten sowohl für Käufer als auch für Verkäufer. Wenn Sie Daten aus dieser Ansicht mit order_items verknüpfen möchten, aber für Käufer und Verkäufer getrennt, können Sie users zweimal mit unterschiedlichen Namen mithilfe des Parameters from verknüpfen.

Mit dem Parameter from können Sie angeben, welche Ansicht in einem Join verwendet werden soll, und dem Join einen eindeutigen Namen geben. Beispiel:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
  join: buyers {
    from: users
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${orders.buyer_id} = ${buyers.id} ;;
  }
  join: sellers {
    from: users
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${orders.seller_id} = ${sellers.id} ;;
  }
}

In diesem Fall werden nur Daten des Käufers mit buyers zusammengeführt, während nur Daten des Verkäufers mit sellers zusammengeführt werden.

Hinweis: Auf die Ansicht users muss im Join jetzt mit ihren Aliasnamen buyers und sellers verwiesen werden.

Felder aus einem Join beschränken

Mit dem Parameter fields können Sie angeben, welche Felder aus einem Join in ein Explore übernommen werden. Standardmäßig werden alle Felder aus einer Ansicht beim Verbinden hinzugefügt. Es ist jedoch denkbar, dass Sie nur einen Teil der Felder aufnehmen möchten.

Wenn beispielsweise orders mit order_items verknüpft wird, können Sie nur die Felder shipping und tax über den Join importieren:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
    fields: [shipping, tax]
  }
}

Sie können auch auf eine Gruppe von Feldern wie [set_a*] verweisen. Innerhalb einer Ansicht wird jeder Satz mit dem Parameter set definiert. Angenommen, Sie haben in der orders-Ansicht den folgenden Satz definiert:

set: orders_set {
  fields: [created_date, shipping, tax]
}

Sie können festlegen, dass nur diese drei Felder übertragen werden, wenn Sie orders mit order_items verknüpfen:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
    fields: [orders_set*]
  }
}

Symmetrische Summen

Looker verwendet eine Funktion namens „symmetrische Summen“ um Aggregationen (z. B. Summen und Durchschnitte) korrekt zu berechnen, auch wenn Joins zu einem Fanout führen. Symmetrische Summen werden unter symmetrische Summen genauer beschrieben. Das Fan-out-Problem, das durch symmetrische Summen gelöst wird, wird im Communitybeitrag Das Problem von SQL-Fan-outs erläutert.

Primärschlüssel erforderlich

Damit Messwerte (Aggregationen) über Joins erfolgen, müssen Sie in allen am Join beteiligten Ansichten Primärschlüssel definieren.

Dazu fügen Sie in jeder Ansicht den Parameter primary_key zur Primärschlüssel-Felddefinition hinzu:

dimension: id {
  type: number
  primary_key: yes
}

Hinweis: Damit verbundene Messwerte korrekt verarbeitet werden können, müssen Sie für Looker einen Primärschlüssel angeben, bei dem die Werte vollständig eindeutig sind und keine NULL-Werte sind. Wenn Ihre Daten keinen Primärschlüssel enthalten, überlegen Sie, ob die Konkatenierung mehrerer Felder zu einem Primärschlüssel mit absolut eindeutigen Nicht-NULL-Werten führen würde. Wenn Ihr Primärschlüssel nicht eindeutig ist oder NULL-Werte enthält und Ihre Abfrage Daten enthält, die diese Probleme offenlegen, gibt Looker einen Fehler zurück, wie auf der Best Practices-Seite Fehler: Nicht eindeutiger Wert/Primärschlüssel (oder sql_distinct_key), Wertüberlauf oder Kollision beim Berechnen der Summe beschrieben.

Unterstützte SQL-Dialekte

Damit Looker symmetrische Summen in Ihrem Looker-Projekt unterstützen kann, müssen diese auch von Ihrem Datenbankdialekt unterstützt werden. Die folgende Tabelle zeigt, welche Dialekte symmetrische Summen in der neuesten Version von Looker unterstützen:

Dialekt	Unterstützt?
Actian Lawine	Ja
Amazon Athena	Ja
Amazon Aurora MySQL	Ja
Amazon Redshift	Ja
Apache Druid	Nein
Apache Druid 0.13 oder höher	Nein
Apache Druid 0.18+	Nein
Apache Hive 2.3 und höher	Nein
Apache Hive 3.1.2 und höher	Nein
Apache Spark 3 und höher	Ja
ClickHouse	Nein
Cloudera Impala 3.1 und höher	Ja
Cloudera Impala 3.1+ mit nativem Treiber	Ja
Cloudera Impala mit nativem Treiber	Nein
DataVirtuality	Ja
Databricks	Ja
Denodo 7	Ja
Denodo 8	Ja
Dremio	Nein
Dremio 11+	Ja
Exasol	Ja
Firebolt	Ja
Google BigQuery Legacy-SQL	Ja
Google BigQuery-Standard-SQL	Ja
Google Cloud PostgreSQL	Ja
Google Cloud SQL	Ja
Google Spanner	Ja
Greenplum	Ja
HyperSQL	Nein
IBM Netezza	Ja
MariaDB	Ja
Microsoft Azure PostgreSQL	Ja
Microsoft Azure SQL Database	Ja
Microsoft Azure Synapse-Analyse	Ja
Microsoft SQL Server 2008 und höher	Ja
Microsoft SQL Server 2012 und höher	Ja
Microsoft SQL Server 2016	Ja
Microsoft SQL Server 2017 und höher	Ja
MongoBI	Nein
MySQL	Ja
MySQL 8.0.12 und höher	Ja
Oracle	Ja
Oracle ADWC	Ja
PostgreSQL 9.5+	Ja
PostgreSQL vor 9.5	Ja
PrestoDB	Ja
PrestoSQL	Ja
SAP HANA 2 und höher	Ja
SingleStore	Ja
SingleStore 7 und höher	Ja
Snowflake	Ja
Teradata	Ja
Trino	Ja
Vektor	Ja
Vertica	Ja

Sollte Ihr Dialekt symmetrische Summen nicht unterstützen, müssen Sie bei der Ausführung von Joins in Looker besonders aufmerksam sein, da einige Arten von Joins zu fehlerhaften Aggregationen (wie Summen und Durchschnittswerte) führen können. Dieses Problem und die Problemumgehungen werden im Communitybeitrag The problem of SQL fanouts (Das Problem von SQL-Fanouts) ausführlich beschrieben.

Weitere Informationen zu Joins

Weitere Informationen zu Join-Parametern in LookML finden Sie in der Join-Referenz.