lookml-explore

手順

1. 基本規則

1. 命名規則：Explore の名前には snake_case を使用します。
2. 必須パラメーター：
   • description：網羅率 100%。すべての Explore に説明を指定する必要があります。
   • label：UI で Explore に表示する、ユーザーにわかりやすい名前です。
   • view_name：デフォルトでは Explore 名が使われますが、明示的に定義するほうが安全です。
3. 結合：
   • relationship：必須（one_to_one、many_to_one）。
   • sql_on：必須。${left.id} = ${right.id} の構文を使用します。
   • type：デフォルトは left_outer です。必要に応じて inner または full_outer を明示的に指定します。
4. 書式：
   • 見た目を整えるためだけにビューの名前を変更する目的で from を使用しないでください。代わりに view_label を使用します。
   • 例外：ポリモーフィック結合、自己結合、スコープ変更を伴う拡張。

2. 高度な設定

• always_filter：ユーザーが変更できるものの、削除できない特定のフィルターです。
• sql_always_where：ユーザーが変更できない特定の制約です。
• persist_with：Explore のキャッシュをデータグループに関連付けます（例：default_datagroup）。
• fields：必要に応じて、内容を厳密に制御するために包括的なリストを使用します（ALL_FIELDS*、-view.field）。

3. パフォーマンスの最適化（集計テーブル）

集計テーブル（集計認識）を使用すると、Looker は詳細な未加工データではなく、より小さな事前集計済みテーブルに対してクエリを実行できるため、クエリのパフォーマンスが大幅に向上します。

集計テーブルの構造

explore: orders {
  aggregate_table: rollup_name {
    query: {
      dimensions: [created_date, status]
      measures: [total_revenue, count]
      filters: [orders.created_date: "6 months"]
    }
    materialization: {
      datagroup_trigger: ecommerce_etl
      # partition_keys: ["created_date"] # BigQuery/Presto optimization
      # increment_key: "created_date"    # Incremental builds
      # increment_offset: 3              # Rebuild last 3 periods
    }
  }
}

主なパラメーター

1. クエリ：「集計」の構成を定義します。

   • ディメンション：ダッシュボードでよく使用されるすべてのディメンション（フィルターを含む）を含めます。
   • メジャー：基本メジャー（sum、count）を含めます。Looker は sum と count から平均を算出できます。
   • フィルター：任意です。集計対象をデータの一部に制限します（例：「過去 6 か月」）。

2. マテリアライズ：

   • datagroup_trigger：（推奨）ETL ジョブの完了時に再構築します。
   • sql_trigger_value：SQL クエリが新しい値を返したときに再構築します。
   • increment_key：（高度な設定）全件再構築ではなく、新しいデータを追加します。大規模なテーブルに最適です。
   • indexes／partition_keys／cluster_keys：方言固有の最適化です。

3. ベストプラクティス：

   • 時間粒度：必要な最小粒度（例：date）を含めます。Looker は date を month や year に自動的に集約できます。
   • 完全一致：集計認識ロジックが機能するには、ユーザーのクエリのフィールドが集計テーブルのフィールドの厳密なサブセットである必要があります。
   • フィルター認識：ユーザーが集計テーブルに含まれていないフィールドでフィルターを適用した場合、「完全一致」の特別なケースを除き、Looker はそのテーブルを使用できません。よく使われるフィルターフィールドを dimensions リストに追加してください。

4. Explore の拡張

• 拡張：extends: [base_explore] を使用して、別の Explore から結合、フィールド、説明を継承します。
  • 使用例：共通の結合を含む「Base」Explore を作成し、特定の分析向けに「Extended」Explore を作成します（例：orders -> marketing_orders）。

例

基本的な Explore

explore: orders {
  label: "Orders"
  description: "Analyze order data, including user and product details."
  view_name: orders
  
  join: users {
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${orders.user_id} = ${users.id} ;;
  }
}

フィルターとキャッシュを使用する Explore

explore: events {
  label: "Web Events"
  description: "User interaction events."
  persist_with: default_datagroup

  # Users can change this filter, but it defaults to '7 days'
  always_filter: {
    filters: [events.created_date: "7 days"]
  }

  # Users CANNOT change this filter.
  sql_always_where: ${events.is_test_data} = false ;;
  
  join: sessions {
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${events.session_id} = ${sessions.session_id} ;;
  }
}

## Aggregate Table (Advanced)

```lookml
explore: orders {
  aggregate_table: monthly_sales_summary {
    query: {
      dimensions: [created_month, status, products.category]
      measures: [total_revenue, count]
      filters: [orders.created_date: "2 years"]
    }
    materialization: {
      datagroup_trigger: ecommerce_etl
      partition_keys: ["created_month"]
      increment_key: "created_month"
      increment_offset: 1 # Rebuild current and previous month
    }
  }
}

拡張された Explore

explore: orders_extended {
  extends: [orders]
  label: "Orders (Marketing View)"
  view_name: orders
  
  # Add new joins specific to this view
  join: marketing_channels {
    sql_on: ${orders.channel_id} = ${marketing_channels.id} ;;
    relationship: many_to_one
  }
}

## Reference Skills

For more complex scenarios, refer to these specialized skills:
- [Advanced Explore Configuration](references/advanced.md): UNNESTing, lateral flattens, and row-level security.
- [Joins Deep Dive](references/joins.md): Detailed join types, relationships, and aliasing.