在 LookML 中使用彙整

您可以透過聯結功能連結不同的檢視，同時探索多個檢視的資料，並瞭解資料不同部分之間的關聯。

舉例來說，您的資料庫可能包含 order_items、orders 和 users 資料表。您可以使用聯結，同時探索所有資料表的資料。本頁說明 LookML 中的聯結，包括特定聯結參數和聯結模式。

加入「探索」功能

聯結是在模型檔案中定義，用於建立「探索」與「檢視」之間的關係。聯結會將一或多個資料檢視直接或透過其他已聯結的資料檢視，連結至單一「探索」。

假設有兩個資料庫資料表：order_items 和 orders。為兩個資料表產生檢視區塊後，請在模型檔案的 explore 參數下宣告一或多個檢視區塊：

explore: order_items { ... }

從「探索」order_items執行查詢時，產生的 SQL 的 FROM 子句中會顯示 order_items：

SELECT ...
FROM order_items

您可以將其他資訊加入「探索」order_items。舉例來說，您可以使用下列 LookML 範例，將 orders 檢視區塊加入 order_items 探索：

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

先前顯示的 LookML 可完成兩件事。首先，您可以在「探索」欄位挑選器中，查看 orders 和 order_items 的欄位：

「訂購商品」探索包含「訂購商品」檢視畫面中的欄位，以及已加入的「訂單」檢視畫面中的欄位。

其次，LookML 說明如何將 orders 和 order_items 聯結在一起。該 LookML 會轉譯為下列 SQL：

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

以下各節將詳細說明這些 LookML 參數。

彙整參數

用於聯結的四個主要參數為：join、type、relationship 和 sql_on。

步驟 1：啟動「探索」

首先，建立 order_items 探索：

explore: order_items { ... }

步驟 2：join

如要加入資料表，請先在檢視區塊中宣告資料表。在本例中，假設 orders 是模型中的現有檢視區塊。

然後使用 join 參數，宣告要將 orders 檢視畫面加入 order_items 探索：

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

步驟 3：type

請考慮要執行的彙整類型。Looker 支援 LEFT JOIN、INNER JOIN、FULL OUTER JOIN 和 CROSS JOIN。這些值對應於 left_outer、inner、full_outer 和 cross 的 type 參數值。

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

type 的預設值為 left_outer。

步驟 4：relationship

定義「order_items 探索」和「orders」檢視畫面之間的聯結關係。正確宣告聯結關係對 Looker 計算準確的指標非常重要。關係是從「探索」到「檢視」order_items到orders 定義。可能選項為 one_to_one、many_to_one、one_to_many 和 many_to_many。

在這個範例中，單一訂單可以有多個訂單項目。從「探索」order_items到「檢視」orders的關係為 many_to_one：

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

如果未在聯結中加入 relationship 參數，Looker 會預設為 many_to_one。

如需正確定義聯播網 relationship 參數的其他訣竅，請參閱「正確取得 relationship 參數」。

步驟 5：sql_on

使用 sql_on 參數或 foreign_key 參數，宣告如何將 order_items 資料表和 orders 資料表彙整在一起。

sql_on 參數等同於查詢所產生 SQL 中的 ON 子句。您可以使用這個參數宣告要比對哪些欄位，以執行聯結：

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

您也可以撰寫更複雜的聯結。舉例來說，您可能只想彙整訂單數量大於 1000 的訂單：id

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

如要進一步瞭解這些範例中的 ${ ... } 語法，請參閱替代運算子說明文件。

步驟 6：測試

前往「Order Items」探索，測試這個聯結是否正常運作。您應該會看到 order_items 和 orders 的欄位。

如要進一步瞭解如何在「探索」中測試 LookML 變更，請參閱「測試『探索』中的欄位」。

透過其他檢視畫面加入

您可以透過其他檢視畫面，將檢視畫面加入探索。在聯結參數範例中，您透過 order_id 欄位將 orders 聯結至 order_items。即使兩個資料檢視區塊沒有共用欄位，我們可能也想將其中一個資料檢視區塊 (稱為 users) 的資料併入 order_items 探索。只要透過 orders 檢視畫面加入即可。

使用 sql_on 參數或 foreign_key 參數，將 users 檢視畫面加入 orders 檢視畫面，而不是加入 order_items「探索」。請從 orders 正確設定欄位範圍，如 orders.user_id 所示。

以下是使用 sql_on 參數的範例：

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} ;;
  }
}

多次加入檢視畫面

users 檢視畫面包含買方和賣方的資料。如要將這個檢視畫面的資料併入 order_items，但買方和賣方要分開處理，您可以使用 from 參數，以不同名稱併入 users 兩次。

from 參數可讓您指定要在聯結中使用的檢視區塊，同時為聯結提供專屬名稱。例如：

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} ;;
  }
}

在這種情況下，只有買家資料會以 buyers 形式彙整，只有賣家資料會以 sellers 形式彙整。

注意：現在必須在聯結中，以別名 buyers 和 sellers 參照 users 檢視區塊。

限制聯結中的欄位

fields 參數可讓您指定要從聯結帶入探索的欄位。根據預設，系統會匯入檢視畫面中的所有欄位。不過，您可能只想帶入部分欄位。

舉例來說，當 orders 加入 order_items 時，您可能只想透過聯結帶入 shipping 和 tax 欄位：

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

您也可以參照一組欄位，例如 [set_a*]。每個集合都是在檢視區塊內使用 set 參數定義。假設您在 orders 檢視畫面中定義了下列集合：

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

將 orders 聯結至 order_items 時，您可以選擇只帶入這三個欄位：

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

對稱式匯總函式

即使聯結導致扇出，Looker 也能使用「對稱匯總」功能正確計算匯總 (例如總和和平均值)。如要進一步瞭解對稱匯總，請參閱「瞭解對稱匯總」。如要瞭解對稱式匯總解決的扇出問題，請參閱這篇社群貼文。

必須提供主鍵

如要透過聯結取得指標 (匯總)，您必須在所有參與聯結的檢視區塊中定義主鍵。

方法是在每個檢視表的主鍵欄位定義中加入 primary_key 參數：

dimension: id {
  type: number
  primary_key: yes
}

支援的 SQL 方言

如要讓 Looker 專案支援對稱匯總，資料庫方言也必須支援。下表列出最新版 Looker 中支援對稱匯總的方言：

方言 是否支援？
Actian Avalanche
是
Amazon Athena
是
Amazon Aurora MySQL
是
Amazon Redshift
是
Amazon Redshift 2.1+
是
Amazon Redshift Serverless 2.1+
是
Apache Druid
否
Apache Druid 0.13+
否
Apache Druid 0.18+
否
Apache Hive 2.3+
否
Apache Hive 3.1.2+
否
Apache Spark 3+
是
ClickHouse
否
Cloudera Impala 3.1+
是
Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver
是
Cloudera Impala with Native Driver
否
DataVirtuality
是
Databricks
是
Denodo 7
是
Denodo 8 & 9
是
Dremio
否
Dremio 11+
是
Exasol
是
Firebolt
是
Google BigQuery Legacy SQL
是
Google BigQuery Standard SQL
是
Google Cloud PostgreSQL
是
Google Cloud SQL
是
Google Spanner
是
Greenplum
是
HyperSQL
否
IBM Netezza
是
MariaDB
是
Microsoft Azure PostgreSQL
是
Microsoft Azure SQL Database
是
Microsoft Azure Synapse Analytics
是
Microsoft SQL Server 2008+
是
Microsoft SQL Server 2012+
是
Microsoft SQL Server 2016
是
Microsoft SQL Server 2017+
是
MongoBI
否
MySQL
是
MySQL 8.0.12+
是
Oracle
是
Oracle ADWC
是
PostgreSQL 9.5+
是
PostgreSQL pre-9.5
是
PrestoDB
是
PrestoSQL
是
SAP HANA
是
SAP HANA 2+
是
SingleStore
是
SingleStore 7+
是
Snowflake
是
Teradata
是
Trino
是
Vector
是
Vertica
是

如果方言不支援對稱匯總，在 Looker 中執行聯結時請務必小心，因為某些類型的聯結可能會導致匯總 (例如總和和平均值) 不準確。如要瞭解這個問題和解決方法，請參閱這篇社群貼文。

進一步瞭解聯結

如要進一步瞭解 LookML 中的彙整參數，請參閱彙整參考資料說明文件。