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Présentation

Looker est une plate-forme de données moderne intégrée à Google Cloud. Elle permet aux utilisateurs professionnels d'analyser et de visualiser les données de manière interactive. Les développeurs LookML sélectionnent les données utilisées par les utilisateurs professionnels en créant des champs, des tables et des vues pour personnaliser et organiser les données.

Dans Looker, les développeurs LookML peuvent utiliser des tables dérivées pour créer des tables qui ne sont pas encore définies dans la base de données sous-jacente. Par exemple, en tant que développeur LookML, vous pouvez créer des tables dérivées pour résumer les détails des tables existantes, comme les détails de chaque commande dans un ensemble de données d'e-commerce.

Dans cet atelier, vous allez apprendre à créer les deux types de tables dérivées dans LookML : les tables dérivées SQL et les tables dérivées natives.

Pour cet atelier, un projet nommé qwiklabs-ecommerce a été créé pour vous dans LookML. Ce projet s'appuie sur un ensemble de données d'e-commerce fictif contenant des informations sur les commandes, les produits et les utilisateurs. Pour en savoir plus sur la modélisation LookML, consultez la documentation Looker.

Objectifs de l'atelier

Dans cet atelier, vous allez apprendre à :

• Modifier un projet LookML existant (qwiklabs-ecommerce) publié par un administrateur Looker
• Créer une table dérivée SQL
• Créer une table dérivée native
• Joindre de nouvelles vues pour les tables dérivées à une exploration
• Tester les modifications LookML en mode Développement
• Utiliser l'interface d'exploration pour afficher les modifications apportées au projet LookML

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre vous-même les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Nous vous fournissons des identifiants temporaires pour vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

• vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome) ;

Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito/navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.

• vous disposez d'un temps limité ; n'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.

Remarque : Si vous possédez déjà votre propre compte ou projet Google Cloud, veillez à ne pas l'utiliser pour réaliser cet atelier afin d'éviter que des frais supplémentaires ne vous soient facturés.

Démarrer votre atelier et vous connecter à Looker

1. Lorsque vous êtes prêt, cliquez sur Démarrer l'atelier.

   Le volet "Détails concernant l'atelier" s'affiche avec les identifiants temporaires que vous devez utiliser pour cet atelier.

   Si l'atelier est payant, un pop-up s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement.

   Notez les identifiants qui vous ont été attribués pour cet atelier dans le volet "Détails concernant l'atelier". Ils vous serviront à vous connecter à l'instance Looker de cet atelier.

   Remarque : Si vous utilisez d'autres identifiants, des messages d'erreur s'afficheront ou des frais seront appliqués.

2. Cliquez sur Ouvrir Looker.

3. Saisissez le nom d'utilisateur et le mot de passe fournis dans les champs Adresse e-mail et Mot de passe.

   Nom d'utilisateur :

   {{{looker.developer_username | Username}}}

   Mot de passe :

   {{{looker.developer_password | Password}}} Important : Vous devez utiliser les identifiants fournis dans le volet "Détails concernant l'atelier" sur cette page. Ne saisissez pas vos identifiants Google Cloud Skills Boost. Si vous possédez un compte Looker personnel, ne l'utilisez pas pour cet atelier.

4. Cliquez sur Connexion.

   Une fois la connexion établie, l'instance Looker de cet atelier s'affichera.

Tâche 1 : Créer une table dérivée SQL résumant les détails de chaque commande

Dans LookML, vous pouvez définir des tables dérivées à l'aide de requêtes SQL pour définir une table dérivée SQL ou de requêtes d'exploration pour définir une table dérivée native.

Dans cette tâche, vous allez écrire une requête SQL pour définir une table dérivée SQL qui résume les détails de chaque commande : ID de commande, ID utilisateur, nombre d'articles et coût total des articles commandés. Ensuite, vous allez créer un fichier d'affichage pour la table dérivée SQL dans le projet qwiklabs-ecommerce.

Définir une table dérivée à l'aide d'une requête SQL

1. Tout d'abord, en bas à gauche de l'interface utilisateur de Looker, cliquez sur le bouton d'activation pour passer en mode Développement.

2. Dans le menu de navigation Looker, cliquez sur Développer > Exécuteur SQL.

3. Dans la fenêtre Requête SQL, ajoutez la requête suivante :

SELECT order_items.order_id AS order_id ,order_items.user_id AS user_id ,COUNT(*) AS order_item_count ,SUM(order_items.sale_price) AS order_revenue FROM cloud-training-demos.looker_ecomm.order_items GROUP BY order_id, user_id LIMIT 10

Dans cet exemple, la requête souhaitée sélectionne les colonnes order_id et user_id, compte le nombre d'articles associés à chaque commande, puis additionne le prix de ces articles.

Plus précisément, la clause COUNT compte le nombre d'ID d'articles individuels de la commande (la clé primaire de la table order_items), et la clause SUM additionne les sale_price des ID d'articles de la commande.

La clause GROUP BY permet de regrouper les résultats par order_id et user_id, et la clause LIMIT permet de limiter les résultats, car nous n'avons besoin d'examiner qu'un sous-ensemble d'enregistrements pour nous assurer que notre requête fonctionne correctement.

4. Vérifiez que votre requête ressemble à ce qui suit :

5. Cliquez sur Exécuter pour afficher les résultats.

Dans cet exemple, la requête renvoie bien l'ID de commande, l'ID utilisateur et le nombre d'articles associés à chaque commande, ainsi que le revenu total de chaque commande.

Notez que la clause LIMIT est utilisée pour réduire la quantité de données renvoyées lors de ce test. Vous supprimerez la clause LIMIT dans une prochaine étape lorsque vous créerez un fichier d'affichage pour la table dérivée SQL.

Créer un fichier d'affichage pour la table dérivée SQL

1. Cliquez sur Paramètres () à côté d'Exécuter (en haut à droite de la page), puis sélectionnez Ajouter au projet.

2. Pour Projet, sélectionnez qwiklabs-ecommerce.

3. Dans le champ Nom de la vue, saisissez order_details.

4. Cliquez sur Ajouter.

Vous êtes redirigé vers l'IDE Looker pour examiner le fichier d'affichage nouvellement créé pour votre table dérivée SQL.

Notez que le nouveau fichier d'affichage pour la vue order_details a été créé en dehors du dossier views. Il est recommandé d'organiser les fichiers d'affichage dans le projet.

5. Cliquez sur la flèche à côté de views pour afficher la liste des vues.

6. Cliquez sur order_details.view et faites-le glisser sous le dossier views.

7. Cliquez sur order_details.view pour afficher le fichier d'affichage de la table dérivée SQL.

Looker génère automatiquement une dimension pour chaque colonne de la clause SELECT de la requête SQL, ainsi qu'une nouvelle mesure de décompte. Dans les étapes suivantes, vous allez modifier le fichier d'affichage pour supprimer la clause LIMIT, qui n'est plus nécessaire, masquer la nouvelle mesure de décompte et ajouter une clé primaire pour la vue.

8. Supprimez la ligne de code pour LIMIT 10 du paramètre sql.

Comme nous l'avons vu précédemment, Looker génère automatiquement une mesure de décompte avec les dimensions utilisées dans la table dérivée. Parfois, cette mesure de nombre générée automatiquement n'est pas utile si vous disposez déjà d'un nombre dans une autre vue qui fournit le même résultat.

Dans cet exemple, la mesure de comptage générée automatiquement compte les ID de commande, et il existe déjà un comptage des commandes dans la vue order_items.

Vous pouvez supprimer ou masquer la mesure de décompte à l'aide du paramètre hidden: yes. Il est judicieux de masquer la mesure si vous souhaitez la conserver pour la validation, au cas où ce décompte serait identique à un autre.

9. Dans la définition de measure : count, ajoutez une ligne avant type: count et saisissez hidden: yes.

Enfin, il est recommandé de s'assurer que la nouvelle vue comporte une clé primaire.

Dans cet exemple, vous pouvez ajouter le paramètre primary_key: yes à la dimension order_id, qui est l'ID d'organisation central de cette vue fournissant des détails sur chaque commande.

10. Dans la définition dimension: order_id, ajoutez une ligne avant type: number et saisissez primary_key: yes.

La nouvelle vue order_details est maintenant prête. Vous pouvez créer des dimensions et des mesures, la joindre à l'exploration dans le fichier de modèle et/ou terminer le workflow Git pour envoyer vos modifications en production.

11. Cliquez sur Enregistrer les modifications.

Valider les modifications et les déployer en production

1. Cliquez sur Valider le LookML, puis sur Valider les modifications et envoyer.

2. Ajoutez un message de commit, puis cliquez sur Valider.

3. Enfin, cliquez sur Déployer en production.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer un fichier d'affichage pour la table dérivée SQL

Tâche 2 : Créer une table dérivée native résumant les détails de chaque commande

Contrairement aux tables dérivées SQL, les tables dérivées natives (NDT) sont entièrement exprimées en LookML. Les tables dérivées natives sont utiles, car elles incarnent le principe essentiel de réutilisabilité de LookML. Elles vous permettent d'hériter de dimensions, de mesures et même d'explorations et de logiques de jointure existantes.

Comme vous réduisez au minimum le nombre de références de base de données codées en dur, votre code est beaucoup plus facile à gérer sur le long terme.

Par exemple, reprenons la table dérivée SQL order_details de la section précédente. Le code SQL inclut une clause COUNT pour order_items et une clause SUM pour sale_price. Toutefois, votre vue order_items comporte déjà des mesures pour order_item_count et total_revenue. Plutôt que de créer une table dérivée SQL, vous pouvez utiliser des dimensions et des mesures existantes pour définir facilement une nouvelle NDT.

Dans cette section, vous allez recréer la table dérivée SQL de l'exemple précédent, mais cette fois-ci en tant que table dérivée native. Le moyen le plus simple de créer une table dérivée native consiste à utiliser une exploration. Vous allez utiliser l'exploration Order Items pour créer la table dérivée native souhaitée, qui contient les détails de chaque commande : ID de commande, ID utilisateur, nombre d'articles et coût total des articles commandés.

Définir une table dérivée native à partir d'une requête d'exploration

1. Dans le menu de navigation Looker, cliquez sur Explorer.

2. Sous E-Commerce Training (Formation e-commerce), cliquez sur Order Items (Articles de la commande).

3. Cliquez sur la flèche à côté de Order Items (Articles de la commande).

Les dimensions et mesures disponibles seront listées dans le panneau des données sous Order Items (Articles de la commande). N'oubliez pas que l'exploration génère automatiquement une requête SQL valide et performante.

4. Sous Order Items > Dimensions (Articles de la commande > Dimensions), cliquez sur Order ID (ID de la commande) et User ID (ID utilisateur).

5. Sous Order Items > Measures (Articles de la commande > Mesures), cliquez sur Order Count (Nombre de commandes) et Total Revenue (Revenu total).

6. Cliquez sur Exécuter pour afficher les résultats.

Prenez quelques instants pour examiner les résultats de la requête et vous assurer qu'ils correspondent à ce que vous attendiez. Dans cet exemple, la requête renvoie correctement l'ID de commande, l'ID utilisateur et le nombre d'articles associés à chaque commande, ainsi que le revenu total de chaque commande.

7. Cliquez sur Paramètres () à côté de Exécuter (en haut à droite de la page), puis sélectionnez Afficher le code LookML.

8. Cliquez sur Table dérivée et copiez le code LookML dans le presse-papiers de votre ordinateur. Vous allez coller ce code LookML dans un nouveau fichier d'affichage pour cette table dérivée native.

Créer un fichier d'affichage pour la table dérivée native

1. Ouvrez une nouvelle fenêtre Looker dans un nouvel onglet.

2. Dans le menu de navigation Looker, cliquez sur l'onglet Développer, puis sélectionnez le projet LookML qwiklabs-ecommerce.

3. À côté de Explorateur de fichiers, cliquez sur Ajouter un fichier ou un dossier ().

4. Sélectionnez Créer une vue.

5. Pour le nom du fichier, saisissez order_details_summary.

6. Cliquez sur Créer.

Notez que le nouveau fichier d'affichage pour la vue order_details_summary a été créé en dehors du dossier views.

7. Cliquez sur la flèche à côté de views pour afficher la liste des vues.

8. Cliquez sur order_details_summary.view et faites-le glisser sous le dossier views.

9. Cliquez sur order_details_summary.view pour afficher le fichier d'affichage de la table dérivée native.

10. Supprimez tout le code LookML généré automatiquement dans le fichier d'affichage.

11. Collez le code LookML que vous avez copié pour la table dérivée native.

12. Remplacez le nom de la vue généré automatiquement (par exemple, add_a_unique_name_1623275538) par order_details_summary. Votre fichier doit se présenter comme suit :

Notez que Looker suggère d'inclure le fichier de modèle, mais que les lignes sont commentées. Il est recommandé de laisser la ligne du fichier de modèle commentée. En effet, les fichiers de modèle incluent presque toujours d'autres fichiers. Si vous avez beaucoup de fichiers qui s'incluent mutuellement, vous risquez de créer des dépendances circulaires dans votre modèle. Cela peut entraîner des erreurs de validation de la syntaxe.

La nouvelle vue nommée order_details_summary est maintenant prête. Vous pouvez créer des dimensions et des mesures, la joindre à l'exploration dans le fichier de modèle et/ou terminer le workflow Git pour envoyer vos modifications en production.

13. Cliquez sur Enregistrer les modifications.

Pour l'instant, vous ne la joignez pas à l'exploration. Vous le ferez pour la table dérivée SQL.

Valider les modifications et les déployer en production

1. Cliquez sur Valider le LookML, puis sur Valider les modifications et envoyer.

2. Ajoutez un message de commit, puis cliquez sur Valider.

3. Enfin, cliquez sur Déployer en production.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer un fichier d'affichage pour la table dérivée native

Tâche 3 : Joindre une vue à une exploration

Dans cette section, vous allez examiner et tester la nouvelle table dérivée. Vous allez d'abord la joindre à la définition d'exploration order_items dans le fichier de modèle, puis utiliser l'exploration Order Items pour vérifier ce que les utilisateurs professionnels verraient si vous déployiez les modifications en production.

Notez que vous ne réaliserez pas ces dernières étapes pour la table dérivée native. Cependant, le processus de jointure de la vue à une exploration est le même, que la vue soit créée pour une table dérivée SQL ou native.

Joindre la vue pour la table dérivée SQL

1. Sur la même page, cliquez sur le fichier training_ecommerce.model dans le dossier model pour modifier son contenu.

2. Recherchez la définition explore: order_items. Notez que plusieurs jointures sont déjà définies, comme celle de la vue users.

3. Dans la définition explore: order_items, au-dessus de la jointure existante pour users, ajoutez une jointure pour order_details en spécifiant :

join: order_details { type: left_outer sql_on: ${order_items.order_id} = ${order_details.order_id};; relationship: many_to_one }

Le paramètre sql_on identifie le champ de jointure comme étant order_id. Le paramètre relationship indique qu'il peut y avoir plusieurs instances d'un order_id dans order_items, mais qu'il n'y a qu'une seule instance de chaque order_id dans order_details, qui est organisé sous la forme d'une ligne de résumé pour chaque commande.

4. Cliquez sur Enregistrer les modifications.

Examiner les données et le code SQL généré à partir de la table dérivée SQL dans l'exploration

1. Dans le menu de navigation Looker, cliquez sur Explorer.

2. Sous E-Commerce Training (Formation e-commerce), cliquez sur Order Items (Articles de la commande).

3. Cliquez sur la flèche à côté de Order Details (Détails de la commande).

4. Sous Order Details > Dimensions (Détails de la commande > Dimensions), cliquez sur Order ID (ID de la commande), Order Item Count (Nombre d'articles dans la commande), Order Revenue (Revenu de la commande) et User ID (ID utilisateur).

5. Cliquez sur Exécuter pour afficher les résultats.

6. Cliquez sur l'onglet SQL pour afficher la requête SQL générée par Looker.

Notez l'expression de table commune (CTE) identifiée par une clause WITH. Cette table dérivée native est considérée comme éphémère, car elle est générée au moment de l'exécution en tant que CTE, plutôt que stockée dans la base de données sous-jacente.

Les tables dérivées peuvent également être rendues persistantes, ce qui signifie qu'elles sont stockées dans la base de données sous-jacente. Pour en savoir plus sur les tables dérivées persistantes, consultez la documentation sur la création de tables dérivées persistantes (PDT).

Dans la section suivante, nous allons voir comment rendre persistantes les tables dérivées afin qu'elles puissent être réécrites dans la base de données.

7. Revenez au fichier training_ecommerce.model.

Valider les modifications et les déployer en production

1. Cliquez sur Valider le LookML, puis sur Valider les modifications et envoyer.

2. Ajoutez un message de commit, puis cliquez sur Valider.

3. Enfin, cliquez sur Déployer en production.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Joindre la vue pour la table dérivée SQL

Tâche 4 : Rendre une table dérivée persistante

Jusqu'à présent, les tables dérivées que vous avez explorées dans les exemples étaient éphémères, ce qui signifie que Looker produit des CTE (ou des tables temporaires) pour elles dans les requêtes d'exploration.

Nous allons maintenant aborder l'autre type d'existence des tables dérivées : la persistance. Les tables dérivées persistantes (PDT) sont écrites et stockées dans la base de données connectée. Les étapes à suivre pour rendre une table dérivée persistante sont les mêmes, qu'il s'agisse d'une table dérivée SQL ou d'une table dérivée native.

Comme indiqué précédemment, l'avantage de rendre les tables dérivées persistantes réside dans le fait qu'elles sont prêtes à l'emploi lorsque les utilisateurs professionnels en ont besoin, ce qui réduit les temps d'exécution des requêtes. L'inconvénient est qu'elles occupent de l'espace de stockage dans votre base de données (ce qui peut avoir un impact sur les coûts) et qu'elles sont plus rigides.

Pour rendre une table dérivée persistante, vous devez utiliser un ou deux de ces paramètres dans la définition :

• datagroup_trigger utilise un groupe de données ou une stratégie de mise en cache configurée dans le modèle. Si des groupes de données sont définis dans le modèle, alors c'est la meilleure pratique pour rendre des tables dérivées persistantes.
• sql_trigger_value utilise une instruction SELECT prédéfinie qui renvoie une valeur. Looker envoie cette instruction SELECT à la base de données de manière répétée. Lorsqu'il constate que le résultat a changé, il considère qu'il est temps de régénérer la PDT.
• persist_for indique à la PDT de rester active pendant une durée définie, par exemple "1 heure" ou "4 heures".

Toutefois, il est important de noter que persist_for ne contient aucune logique de reconstruction. Par conséquent, la PDT ne serait pas mise à jour pendant cette période. De plus, une fois le délai écoulé, la PDT est supprimée et ne revient que lorsqu'un utilisateur professionnel en a besoin pour une requête.

Comme l'intérêt principal des PDT est de disposer de données facilement accessibles pour réduire les temps d'exécution des requêtes, nous vous recommandons d'utiliser persist_for en association avec sql_trigger_value pour vous assurer que les mises à jour des données sont capturées dans la PDT, ou d'utiliser simplement datagroup_trigger ou sql_trigger_value.

Rendre la table dérivée native persistante

Dans cette tâche, vous allez rendre persistante la table dérivée native à l'aide du paramètre datagroup_trigger, qui reconstruit une table dérivée persistante basée sur un groupe de données prédéfini (stratégie de mise en cache) dans le fichier de modèle.

Pour la table dérivée native nommée order_details_summary, vous ajoutez training_ecommerce_default_datagroup comme datagroup_trigger. La table dérivée persistante sera ainsi reconstruite à l'aide de la règle fournie dans training_ecommerce_default_datagroup au sein de training_ecommerce.model, afin de reconstruire tous les objets définis dans le modèle toutes les heures.

1. Dans le menu de navigation Looker, cliquez sur l'onglet Développer, puis sélectionnez le projet LookML qwiklabs-ecommerce.

2. Cliquez sur la flèche à côté de views pour afficher la liste des vues.

3. Cliquez sur order_details_summary.view pour afficher le fichier d'affichage de la table dérivée native.

4. Dans la définition de derived_table, ajoutez une nouvelle ligne après le crochet fermant (}) de explore_source: order_items, puis collez le code suivant :

datagroup_trigger: training_ecommerce_default_datagroup

5. Cliquez sur Enregistrer les modifications. Votre fichier doit se présenter comme suit :

Examiner le code SQL généré pour la table dérivée persistante dans l'exploration

1. Dans le menu de navigation Looker, cliquez sur Explorer.

2. Sous E-Commerce Training (Formation e-commerce), cliquez sur Order Items (Articles de la commande).

3. Cliquez sur la flèche à côté de Order Details (Détails de la commande).

4. Sous Order Details > Dimensions (Détails de la commande > Dimensions), cliquez sur Order ID (ID de commande), Order Item Count (Nombre d'articles dans la commande), Order Revenue (Revenu de la commande) et User ID (ID utilisateur).

5. Cliquez sur Exécuter pour afficher les résultats.

6. Cliquez sur l'onglet SQL pour afficher la requête SQL générée par Looker.

Maintenant que la table dérivée a été rendue persistante, la CTE précédente identifiée par la clause WITH n'est plus présente et a été remplacée par une instruction SELECT interrogeant les champs de la table dérivée persistante order_details_summary.

7. Revenez au fichier order_details_summary.

Valider les modifications et les déployer en production

1. Cliquez sur Valider le LookML, puis sur Valider les modifications et envoyer.

2. Ajoutez un message de commit, puis cliquez sur Valider.

3. Enfin, cliquez sur Déployer en production.

Félicitations !

Dans cet atelier, vous avez appris à créer des tables dérivées SQL et des tables dérivées natives dans LookML pour définir de nouvelles tables qui n'existent pas encore dans une base de données sous-jacente.

Étapes suivantes et informations supplémentaires

• Présentation de la documentation de référence sur LookML
• Termes et concepts de LookML
• Rejoindre la communauté Looker
• Autres principes de base de LookML

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Dernière mise à jour du manuel : 22 avril 2024

Dernier test de l'atelier : 11 octobre 2021

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