dataset-query について
Domo アプリ開発者向けの JavaScript クエリビルダーです。チェーン可能な API でフィルター、集計、日付操作を組み立てられ、埋め込みダッシュボードのページフィルターも反映します。
主な機能
- 01チェーン形式のデータセットクエリ
- 02列選択と条件フィルター
- 03グループ化、集計、並べ替え
- 04日付粒度と期間のクエリ
- 05行数制限とオフセット設定
活用シーン
- 01ダッシュボードのページフィルターを使ったデータ取得
- 02必要な列と集計値だけの取得
- 03日付期間ごとの指標集計
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ stahura/ domo-ai-vibe-rules --skill dataset-queryインストール後、Claude Code で/dataset-queryを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
@domoinc/query - データクエリビルダー
重要: Domo アプリ内のすべてのデータセットクエリには、Query API(@domoinc/query 経由)を使用してください。これは次の理由から不可欠です。
-
ページフィルターとの連携 - アプリが Domo ダッシュボードに埋め込まれている場合、Query API はページレベルのフィルターを自動的に適用します。ダッシュボードのフィルター変更に応じて動作する必要があるアプリでは、特に重要です。
-
パフォーマンス - Query API を使用すると、データセット全体を取得するのではなく、必要な集計レベルで必要なデータだけをクエリできます。大規模なデータセットでは特に、パフォーマンス上不可欠です。
-
サーバーサイド処理 - 集計とフィルタリングは Domo のサーバー上で行われるため、データ転送量とクライアントサイドでの処理を削減できます。
Query 以外のデータアクセス: アプリが @domoinc/query を使用せずにデータへアクセスする場合(Code Engine の呼び出し、SqlClient による生 SQL、クエリパラメーターなしの /data/v1/ への直接アクセスなど)、ページフィルターは自動適用されません。domo.onFiltersUpdated(domo-js を参照)を登録し、フィルター値をパラメーターとしてデータソースに手動で渡す必要があります。App Studio の変数にも同じことが当てはまります。domo.onVariablesUpdated を使用して変数の変更を受け取り、クエリに反映してください。
Query ライブラリは、複雑なデータクエリを構築するためのチェーン可能な API を提供します。domo.get() および /data/v1/ エンドポイントで使用できる URL を生成します。
npm/yarn:
yarn add @domoinc/query
import Query from '@domoinc/query';
CDN(Vanilla JavaScript):
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@domoinc/[email protected]/dist/main.min.js"></script>
// Query is available globally after CDN script loads
const data = await new Query()
.select(['region', 'sales'])
.fetch('sales-dataset');
基本的な使い方
// Simple query
const data = await new Query()
.select(['region', 'sales', 'date'])
.fetch('sales-dataset');
// With filtering
const filtered = await new Query()
.select(['region', 'product', 'sales'])
.where('sales').greaterThan(1000)
.where('region').in(['North', 'South'])
.fetch('sales-dataset');
// With grouping and aggregation
const summary = await new Query()
.select(['region', 'sales', 'quantity'])
.groupBy('region')
.groupBy({ sales: 'sum', quantity: 'avg' })
.orderBy('sales', 'descending')
.limit(10)
.fetch('sales-dataset');
Select
// Select specific columns
new Query().select(['col1', 'col2', 'col3'])
// Select all (omit select)
new Query().fetch('dataset')
Where フィルター
すべてのフィルターメソッドは、チェーンでつなげられるよう Query を返します。
// Comparison filters
.where('amount').lessThan(100) // .lt(100)
.where('amount').lessThanOrEqual(100) // .lte(100)
.where('amount').greaterThan(100) // .gt(100)
.where('amount').greaterThanOrEqual(100) // .gte(100)
.where('amount').equals(100)
.where('amount').notEquals(100)
.where('amount').between(100, 500)
// String filters
.where('name').contains('test')
.where('name').notContains('test')
// List filters
.where('category').in(['A', 'B', 'C'])
.where('status').notIn(['deleted', 'archived'])
// Multiple conditions (AND)
.where('amount').greaterThan(100)
.where('status').equals('active')
.where('region').in(['North', 'South'])
Group By
// Group by single column
.groupBy('region')
// Group by multiple columns
.groupBy('region')
.groupBy('product')
// Group by column with aggregations (second parameter)
.groupBy('region', {
sales: 'sum',
quantity: 'avg',
price: 'max',
orders: 'count',
skus: 'unique'
})
// Multiple groupBy calls
.groupBy('region')
.groupBy('product', { sales: 'sum', orders: 'count' })
集計関数:
'count'- 行数をカウント'sum'- 値を合計'avg'- 値の平均'min'- 最小値'max'- 最大値'unique'- 重複を除いた値の数をカウント
重要 - 集計キーの構文
集計キーには、カスタムエイリアスではなく、データセットの実際のフィールド名を使用する必要があります。
集計オブジェクトのキーによって、出力プロパティ名が決まります。フィールド名と一致しないエイリアスを使用すると、[object Object] エラーが発生します。
// ✅ CORRECT - Keys match actual field names
// If your dataset has fields: 'Sales_Amount', 'Order_Qty'
.groupBy('region', {
Sales_Amount: 'sum', // Key matches dataset field
Order_Qty: 'count' // Key matches dataset field
})
// Results: [{ region: 'North', Sales_Amount: 50000, Order_Qty: 150 }]
// ❌ WRONG - Custom aliases as keys cause [object Object] errors
.groupBy('region', {
totalSales: 'sum', // 'totalSales' is not a field name!
orderCount: 'count' // 'orderCount' is not a field name!
})
// ✅ If you need custom names, rename AFTER fetching:
const data = await new Query()
.groupBy('region', { Sales_Amount: 'sum' })
.fetch('sales');
const renamed = data.map(row => ({
region: row.region,
totalSales: row.Sales_Amount // Rename here
}));
Order By
.orderBy('sales', 'descending') // or 'desc'
.orderBy('date', 'ascending') // or 'asc'
// Multiple sort columns
.orderBy('region', 'ascending')
.orderBy('sales', 'descending')
Limit と Offset
.limit(100) // Max rows
.offset(50) // Skip rows (for pagination)
// Pagination example
const page = 2;
const pageSize = 25;
new Query()
.limit(pageSize)
.offset((page - 1) * pageSize)
.fetch('dataset');
日付操作
dateGrain - 日付期間でグループ化
// Group by month
.dateGrain('order_date', 'month')
// Group by month with aggregations
// NOTE: Aggregation keys must be actual field names!
.dateGrain('order_date', 'month', { Revenue: 'sum', Order_Count: 'count' })
// Available grains: 'day', 'week', 'month', 'quarter', 'year'
.dateGrain('date', 'day')
.dateGrain('date', 'week')
.dateGrain('date', 'month')
.dateGrain('date', 'quarter')
.dateGrain('date', 'year')
重要: 3 番目のパラメーター(集計)は groupBy と同じルールに従います。キーには、データセットの実際のフィールド名を指定してください。
// ✅ CORRECT - field names as keys
.dateGrain('order_date', 'month', { Sales_Amount: 'sum' })
// ❌ WRONG - custom aliases cause errors
.dateGrain('order_date', 'month', { totalSales: 'sum' })
periodToDate - YTD、MTD、QTD など
// Year to date
.periodToDate('date', 'year')
// Month to date
.periodToDate('date', 'month')
// Quarter to date
.periodToDate('date', 'quarter')
// Full example
const ytdSales = await new Query()
.select(['date', 'sales'])
.periodToDate('date', 'year')
.groupBy({ sales: 'sum' })
.fetch('sales');
previousPeriod - 前期間との比較
// Last year
.previousPeriod('date', 'year')
// Last month
.previousPeriod('date', 'month')
// Last quarter
.previousPeriod('date', 'quarter')
rollingPeriod - ローリング期間
// Last 30 days
.rollingPeriod('date', 'days', 30)
// Last 12 weeks
.rollingPeriod('date', 'weeks', 12)
// Last 6 months
.rollingPeriod('date', 'months', 6)
// Last 4 quarters
.rollingPeriod('date', 'quarters', 4)
// Last 3 years
.rollingPeriod('date', 'years', 3)
追加オプション
// Use fiscal calendar
.useFiscalCalendar(true)
// Enable beast modes (calculated fields)
.useBeastModes()
// ⚠️ WARNING: .aggregate() does NOT work in practice
// It causes error: "DA0057: An alias list was provided but it could not be parsed"
// Use .groupBy() with a grouping column instead, or .select() + client-side aggregation
// ❌ .aggregate({ total: 'sum', average: 'avg' }) // DOES NOT WORK
完全な例
// Sales dashboard query
const salesByRegion = await new Query()
.select(['region', 'product_category', 'sales', 'quantity', 'date'])
.where('sales').greaterThan(0)
.where('date').greaterThanOrEqual('2024-01-01')
.dateGrain('date', 'month')
.groupBy('region')
.groupBy('product_category')
.groupBy({ sales: 'sum', quantity: 'sum', orders: 'count' })
.orderBy('sales', 'descending')
.limit(100)
.fetch('sales-dataset');
// YoY comparison
const thisYear = await new Query()
.select(['month', 'revenue'])
.periodToDate('date', 'year')
.dateGrain('date', 'month', { revenue: 'sum' })
.fetch('revenue');
const lastYear = await new Query()
.select(['month', 'revenue'])
.previousPeriod('date', 'year')
.dateGrain('date', 'month', { revenue: 'sum' })
.fetch('revenue');
// Trend analysis - last 90 days
const trend = await new Query()
.select(['date', 'sales', 'orders'])
.rollingPeriod('date', 'days', 90)
.dateGrain('date', 'day', { sales: 'sum', orders: 'count' })
.orderBy('date', 'ascending')
.fetch('sales');