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概览

Looker 是 Google Cloud 中的现代数据平台，让您能以交互方式进行数据分析和数据可视化。您可以使用 Looker 展开深入数据分析、整合来自不同数据源的分析洞见，构建切实可行的数据驱动型工作流，以及创建自定义数据应用。

什么是 LookML？

LookML 全称为 Looker 建模语言，其可生成抽象 SQL，并在数据库和用户之间提供一个建模层。它是 Looker 的专有语言，能为 SQL 数据库提供一个抽象层。

具体而言，LookML 是一种用于描述 SQL 数据库中的维度、聚合、计算和数据关系的语言。Looker 可使用以 LookML 编写的模型，构建针对特定数据库的 SQL 查询。它会搭建一个中间层，一端对接特定的 SQL 数据库，另一端则适配业务用户与该数据库的交互方式。

因此，它可以定义诸多不同的内容，包括如何联接表、如何定义自定义表、如何定义数据库中的字段以及如何设定新字段的逻辑。在本实验中，您将通过实操练习掌握 LookML 的基础知识。

您将执行的操作

• 创建视图
• 将视图与现有“探索”联接

设置和要求

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。我们会为您提供新的临时凭据，让您可以在实验规定的时间内用来登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：如果您已有个人 Google Cloud 账号或项目，请不要在此实验中使用，以避免您的账号产生额外的费用。

如何开始实验并登录 Looker

1. 准备就绪时，点击开始实验。

   此时您会看到“实验详细信息”窗格，其中包含您在进行该实验时必须使用的临时凭据。

   如果该实验需要付费，系统会打开一个弹出式窗口供您选择支付方式。

   请注意，“实验详细信息”窗格中会显示实验凭据。您需要使用这些凭据来登录 Looker 实例以进行该实验。

   注意：如果您使用其他凭据，将会收到错误消息或承担相关费用。

2. 点击打开 Looker。

3. 在电子邮件地址和密码字段中输入提供的用户名和密码。

   用户名：

   {{{looker.developer_username | Username}}}

   密码：

   {{{looker.developer_password | Password}}} 重要提示：您必须使用本页面上“实验详细信息”窗格中的凭据。请勿使用您的 Google Cloud Skills Boost 凭据。如果您有自己的个人 Looker 账号，请不要在此实验中使用。

4. 点击登录。

   登录成功后，您会看到用于本实验的 Looker 实例。

LookML 结构概览

LookML 的层次结构由以下对象构成：

• 项目是指 LookML 代码库。Looker 使用 Git 进行版本控制，因此最佳做法是让每个项目均与一个 Git 代码库形成 1 对 1 的映射关系。
  • 一个项目由一个或多个“模型”构成。
• 模型是按业务领域或需求划分的一组“探索”。一个“探索”是一组预联接的视图，供业务用户进行分析。
  • 每个模型都包含一个或多个“探索”。
• LookML 中的视图是指数据库表或其逻辑表示形式。
  • 每个视图均包含维度（即数据库列或其逻辑表示形式）和测量（即维度的聚合函数，例如表示客户数量的 COUNT 或表示总成本的 SUM）。

项目

最高级别的 LookML 对象便是“项目”。一个“项目”实际上就是一个代码库，通常与数据源或数据库连接呈 1 对 1 的映射关系。您可以将每个项目视为一个近似独立的 Looker 微型实例或缩小版。

无法进行联接的架构通常位于不同的项目中，因为无法在这两个数据集之间建立任何关联。不过，这取决于数据库方言和数据库用户权限。

请务必记住一个关键概念：凡是能通过 SQL 方言实现的操作，在 Looker 中也应能够实现。如果您可以前往数据库控制台并手动编写 SELECT 语句来执行某项操作，那么您也可以编写 LookML 代码，让 Looker 执行相同的操作。

如有必要，您可以借助“项目导入”功能将一个项目的内容共享到另一个项目，前提是您的实例已启用此功能；但是，这是设置模型架构的高级方法，不在本实验的涵盖范围内。

模型

模型是层次结构中的下一级对象，包含以下内容：

• 所使用的数据库连接，如下图中第 1 行代码所定义。
• 模型可访问的视图文件，如下图中第 4、5、6 行代码所定义。
• “探索”的定义及其联接逻辑。

模型包含数据连接信息和“探索”的定义。模型可用于限制用户对特定“探索”的访问权限，并按业务领域对“探索”进行分类整理。

探索

“探索”由一个或多个视图联接构成，一个“探索”通常针对一个特定的业务问题。“探索”应根据业务主题进行分类整理，以充分减少用户困惑。

“探索”是前端分析的“驱动力”。“探索”包含一个或多个联接的视图，并且每个“探索”通常针对特定的业务问题。您可以将“探索”视为一组预定义的表，在业务查询和实际应用场景中通常会将这些表进行联接。

视图

您可以在视图中定义维度（即数据属性）和测量（即维度的聚合结果）。您可以将视图视为整合了所有相关字段的表。视图有以下几种不同的类型：

• 标准视图，对数据库表中已有的内容进行抽象化处理后形成的视图。
• 虚拟表（也称为派生表），将在本挑战任务的后续部分展开讨论。

维度

最低级别的 LookML 对象是字段，而字段可分为“维度”或“测量”。当 Looker 从数据库表生成视图文件时，会为数据库表中已有的所有列创建对应的维度。

您还可以创建其他维度，作为表列的逻辑表示形式。这些维度会出现在 SQL 语句的 SELECT 和 GROUP BY 子句中。它们构成了描述数据的“属性”。

测量

“测量”是指通过聚合计算得出的结果，这些结果未在数据库表中显式列出。您必须在 LookML 中创建“测量”。它们通过聚合维度而生成总和或数量等数值。

请注意，它们不会出现在 Looker 生成的 SQL 语句的 GROUP BY 子句中。相反，它们依赖于维度来确定分组。

LookML 层次结构回顾总结

简而言之，项目是指代码库，用于对数据源进行建模，且应与 Git 代码库形成 1 对 1 的映射关系。项目包含以下内容：

• 模型文件，用于定义应打包在一起的“探索”以及这些“探索”的运作方式。
• 视图文件，用于描述数据库表或它们的逻辑表示形式。

维度和测量均在视图文件中定义。

项目还可以包含通过 LookML 定义的信息中心，以防止业务用户修改这些信息中心、实现版本控制，并在多个 Looker 实例（前提是公司拥有多个实例）之间同步信息中心。不过，LookML 信息中心不在本次培训的涵盖范围内。

此外，还有其他类型的项目文件（如文档和清单），但也不在本实验的涵盖范围内。如果您有兴趣，可参阅了解其他项目文件文档。

任务 1. 创建视图

在此部分，您将创建一个新视图，并向其中添加一些维度和测量。

1. 首先，在 Looker 界面的左下方，点击切换按钮进入开发模式。

2. 点击开发标签页，然后选择 qwiklabs-ecommerce LookML 项目。

3. 如需在项目根级别创建文件，请点击 Looker IDE 中文件浏览器顶部的 + 按钮。

4. 选择创建视图。将文件命名为 users_limited。点击创建。

5. 创建新视图后，点击 views 文件夹旁边的箭头，即可查看项目现有的一系列视图。

6. 如需将视图文件放入 views 文件夹，请点击并按住 users_limited 文件，然后将其拖入展开的文件夹中。您的项目应如下所示：

添加一些维度和测量

您已创建一个新视图文件并将其整理到项目文件浏览器中，接下来可以向其中添加一些内容了。

1. 首先，指定视图名称以及要将视图关联到的 SQL 表名称。在本例中，您将关联到 qwiklabs_ecommerce 项目所使用的数据集。这正是 users.view 所使用的表。在第 2 行中添加以下代码：

sql_table_name: `cloud-training-demos.looker_ecomm.users` ;;

2. 现在，添加一些维度。在本例中，您将添加用户 id、country、email、first_name 和 last_name：

dimension: id { primary_key: yes type: number sql: ${TABLE}.id ;; } dimension: country { type: string map_layer_name: countries sql: ${TABLE}.country ;; } dimension: email { type: string sql: ${TABLE}.email ;; } dimension: first_name { type: string sql: ${TABLE}.first_name ;; } dimension: last_name { type: string sql: ${TABLE}.last_name ;; }

3. 接下来，添加一个测量。此测量将用于统计特定维度：

measure: count { type: count drill_fields: [id, last_name, first_name] }

4. 点击保存更改。太棒了！您已完成向新视图添加维度和测量的工作。您的视图文件应如下所示：

提交更改并部署到生产环境

1. 点击验证 LookML，然后点击提交更改并推送。

2. 添加提交消息，然后点击提交。

3. 最后，点击部署到生产环境。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 创建视图

任务 2. 将视图与现有“探索”联接

1. 在文件浏览器中，在 models 文件夹下找到 training_ecommerce.model 文件。

2. 在 explore: events 定义中，在 join: users 之后添加一个新行，然后粘贴以下内容：

join: users_limited { type: left_outer sql_on: ${events.user_id} = ${users_limited.id};; relationship: many_to_one }

3. 点击保存更改。您的项目文件现在应如下所示：

4. 点击 IDE 顶部文件标题旁边的光标，然后选择探索事件。

5. 接下来，在“探索”页面中选择 Users Limited，以前往新视图。

6. 在 Users Limited 下，选择 First Name 维度和 Count 测量。

7. 点击运行。您的可视化图表应如下所示：

8. 返回到 training_ecommerce.model 文件。

提交更改并部署到生产环境

1. 点击验证 LookML，然后点击提交更改并推送。

2. 添加提交消息，然后点击提交。

3. 最后，点击部署到生产环境。

点击检查我的进度以验证是否完成了以下目标： 将视图联接到“探索”

恭喜！

在本实验中，您学习并理解了核心 LookML 术语和概念的相关定义。然后，您学习了如何组织和理解主要的 LookML 结构和层级关系，并完成了多项操作，包括创建视图、向视图中添加维度和测量，以及将视图与现有“探索”相联接。

后续步骤/了解详情

• LookML 快速参考指南
• LookML 术语和概念
• 加入 Looker 社区。
• 其他 LookML 基础知识

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上次更新手册的时间：2024 年 4 月 22 日

上次测试实验的时间：2021 年 10 月 21 日

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