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개요

Looker는 데이터를 대화형으로 분석하고 시각화할 수 있는 Google Cloud의 최신 데이터 플랫폼입니다. Looker를 사용하여 심도 있게 데이터를 분석하고, 다양한 데이터 소스에서 인사이트를 통합하고, 작업 가능한 데이터 기반 워크플로를 구축하며, 커스텀 데이터 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

이 실습에서는 Liquid 파라미터와 템플릿 필터를 사용하여 Looker에서 사용자 상호작용성을 향상하는 방법을 설명하고, Liquid 파라미터와 템플릿 필터를 사용하여 동적 측정기준과 측정항목을 만듭니다.

목표

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 배웁니다.

• Liquid 파라미터를 사용하여 동적 측정기준 만들기
• 템플릿 필터를 사용하여 동적 측정기준 만들기
• 템플릿 필터를 사용하여 동적 측정항목 만들기

기본 요건:

LookML 및 Liquid에 대한 지식이 있어야 합니다. 이 실습을 시작하기 전에 Liquid로 Looker 사용자 환경 맞춤설정 시작하기 실습을 완료하는 것이 좋습니다.

설정

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 직접 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 계정에 추가 요금이 발생하지 않도록 하려면 개인용 Google Cloud 계정이나 프로젝트가 이미 있어도 이 실습에서는 사용하지 마세요.

실습을 시작하고 Looker에 로그인하는 방법

1. 준비가 되면 실습 시작을 클릭합니다.

   이 실습에서 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보가 '실습 세부정보' 창에 표시됩니다.

   실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 팝업이 열립니다.

   '실습 세부정보' 창에 표시된 실습 사용자 인증 정보를 확인합니다. 이 실습에서 Looker 인스턴스에 로그인할 때 이 정보를 사용합니다.

   참고: 다른 사용자 인증 정보를 사용하면 오류가 발생하거나 요금이 부과됩니다.

2. Looker 열기를 클릭합니다.

3. 제공된 사용자 이름과 비밀번호를 이메일 및 비밀번호 입력란에 입력합니다.

   사용자 이름:

   {{{looker.developer_username | Username}}}

   비밀번호:

   {{{looker.developer_password | Password}}} 중요: 이 페이지의 '실습 세부정보' 창에 표시된 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud Skills Boost 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 개인용 Looker 계정이 있더라도 이 실습에 사용하지 마세요.

4. 로그인을 클릭합니다.

   로그인이 완료되면 이 실습에서 사용할 Looker 인스턴스가 표시됩니다.

작업 1. Liquid를 사용하여 상호작용성 향상

LookML에서는 측정기준 또는 측정 유형, sql, drill_fields와 같은 여러 항목을 파라미터라고 합니다. 파라미터라는 객체도 있는데, 명확성을 위해 Liquid 파라미터라고 하겠습니다.

파라미터와 템플릿 필터는 Liquid를 사용하여 Explore, Look, 대시보드의 상호작용성을 높입니다. 이 기능의 사용 사례로, 생성된 SQL에 미치는 영향에 더 큰 유연성을 부여하려는 경우입니다. 측정기준 필터를 사용하면 외부 쿼리의 WHERE 절만 업데이트됩니다. 측정항목 필터를 사용하면 외부 쿼리의 HAVING 절이 업데이트됩니다. 두 옵션 중 하나가 결과 세트를 '지나치게 많이' 필터링하는 것일 수 있습니다.

파라미터 및 템플릿 필터

'파라미터와 템플릿 필터'는 Liquid를 사용할 때 기본적으로 동일한 목적을 달성하므로 한 구절로 함께 언급되는 경우가 많습니다. 주요 차이점은 파라미터가 하나의 특정 고정 값만 허용하는 반면 템플릿 필터는 지정된 데이터 유형에 대해 필터 연산자의 전체 범위를 활용한다는 것입니다. 문자열의 경우 '같음', '같지 않음', '포함', '다음으로 시작' 등이 해당되며, 차이점은 다음과 같습니다.

• 파라미터: 사용자가 입력한 다음 Liquid를 사용하여 SQL 쿼리에 직접 전달할 수 있는 특정 고정 값
• 템플릿 필터: 지능적으로 작성된 조건부 논리를 사용하여 SQL 쿼리에 전달되는 사용자 입력 값

파라미터와 템플릿 필터를 사용하면 사용자 입력이 작성된 SQL 쿼리에 영향을 미치는 방식에 더 큰 유연성을 제공합니다. 파라미터와 템플릿 필터를 사용하여 다음을 만들 수 있습니다.

• 코드를 통합할 뿐만 아니라 보다 원활한 사용자 환경을 제공하는 동적 측정기준 및 측정항목
• 데이터 세부사항 및 필터링 측면에서 동적으로 파생된 테이블
• 결과 세트 및 라벨에 조건부로 표시되는 값

이 모든 것이 좋게 들리지만 Looker에서는 이 행동 주기가 어떻게 표시될까요?

• 1단계: 개발자가 백엔드 로직을 설정하는 것으로 시작되며, 이 로직은 다음 두 부분으로 구성됩니다.
  • 사용자가 상호작용할 수 있도록 UI에 표시되는 파라미터 또는 템플릿 필터
  • sql 파라미터에서 파라미터 또는 필터 값을 호출하고 이를 사용하여 작업을 수행하는 위치
• 2단계: 그런 다음 최종 사용자가 Explore, Look 또는 대시보드의 '일반적인' 측정기준 또는 측정 필터와 유사한 파라미터 또는 템플릿 필터에 값을 입력합니다.
• 3단계: 이 값이 SQL에 삽입되며, 변경된 SQL로 쿼리가 생성됩니다.
• 4단계: 쿼리가 실행되어 사용자가 입력한 값을 반영한 Explore를 반환합니다. 이 주기는 템플릿 필터와 파라미터 모두에 적용됩니다.

파라미터는 개념적으로 이해하기가 더 쉬우므로 여기에서 시작하겠습니다.

작업 2. Liquid 파라미터를 사용하여 동적 측정기준 만들기

Liquid 파라미터는 사용자가 선택한 특정 하드 코딩 값을 수신하도록 정의되며, 이후 이러한 값이 생성된 SQL 쿼리로 전달됩니다.

이 섹션에서는 order_items 뷰 내에서 파라미터와 동적 측정기준을 만들어 사용자가 주문 항목 Explore에서 서로 다른 주문 생성 날짜 필드 간에 선택할 수 있게 합니다. 사용자는 Date, Week, Month 중에서 선택할 수 있으며 선택한 항목에 따라 쿼리 결과가 변경되는 것을 확인할 수 있어야 합니다.

1. 먼저 Looker 사용자 인터페이스의 왼쪽 하단에서 전환 버튼을 클릭하여 개발 모드로 전환합니다.

2. 개발 탭을 클릭한 다음 qwiklabs-ecommerce LookML 프로젝트를 선택합니다. order_items 뷰 파일로 이동합니다.

시작하려면 UI에서 사용자가 상호작용할 수 있는 요소를 제공해야 합니다. 이를 위해 parameter 객체를 사용합니다. 측정기준 또는 측정항목에 이름을 지정하듯이 이름을 지정합니다(예: select_timeframe). Looker에서 값 주위에 작은따옴표를 생성하지 않도록 따옴표 없이 유형을 지정해야 합니다.

다음으로 하나 이상의 allowed_values를 하드 코딩합니다. value 하위 파라미터는 SQL 쿼리에 실제로 대입되는 값이며, label 하위 파라미터는 UI에 값이 표시되는 방식을 결정합니다. 이러한 allowed_value 값 중 하나를 default_value로 설정할 수도 있습니다. 이 경우 'month'를 선택할 수 있습니다.

이제 사용자 입력을 받을 수 있는 Liquid 파라미터를 만듭니다. 단, created_date, created_week, created_month의 세 가지 값만 하드 코딩되어 사용자가 선택할 수 있습니다.

3. order_items 뷰 파일에서 모든 측정기준 위에 새 파라미터에 대해 다음 문법을 추가합니다(drill_fields 아래 약 6번째 줄).

parameter: select_timeframe { type: unquoted default_value: "created_month" allowed_value: { value: "created_date" label: "Date" } allowed_value: { value: "created_week" label: "Week" } allowed_value: { value: "created_month" label: "Month" } }

요약하자면 하위 파라미터는 다음과 같이 정의됩니다.

• label: 필터 옵션에 표시되는 내용
• value: SQL 쿼리에 삽입될 값
• default_value: 사용자가 아직 선택하지 않은 경우 자동으로 삽입되는 값

이제 파일은 다음과 유사해야 합니다.

다음으로, 대시보드나 Look에 표시되는 필드를 사용자가 보려는 측정항목이나 데이터 세부사항 수준에 따라 동적으로 변경되도록 설정할 수 있습니다. 이제 방금 만든 LookML 파라미터를 사용하여 이 파라미터를 차원에 적용할 수 있습니다. 차원은 파라미터의 필터 값을 다양한 기간 필드에 연결합니다.

4. 다음으로 동일한 뷰 파일에서 동적 측정기준을 정의합니다. order_items 뷰 파일에서 파라미터 정의 뒤에 새 동적 측정기준의 다음 문법을 추가합니다(약 23번째 줄).

dimension: dynamic_timeframe { label_from_parameter: select_timeframe type: string sql: {% if select_timeframe._parameter_value == 'created_date' %} ${created_date} {% elsif select_timeframe._parameter_value == 'created_week' %} ${created_week} {% else %} ${created_month} {% endif %} ;; }

이제 지정된 기간 필드는 사용자가 대시보드에서 선택한 파라미터 값을 기반으로 반환됩니다. label_from_parameter를 사용하여 선택한 값 라벨을 타일에 전달합니다.

${created_week} 및 ${created_month} 기간(데이터베이스 언어에 따라 ${created_date}도 포함될 수 있음)은 Looker에서 문자열로 변환되므로 전체 dynamic_timeframe 측정기준이 이를 수용할 수 있도록 문자열이어야 합니다.

즉, 비즈니스 사용자가 Explore에서 이 측정기준을 사용하는 경우 정렬 순서를 다시 확인해야 합니다. Looker의 기본 정렬 동작은 날짜 또는 시간 측정기준이 있는지 확인하고, 없는 경우 첫 번째 측정값으로 정렬하는 것입니다. 기술적으로 문자열 유형이므로 Looker는 측정값을 기준으로 먼저 정렬하며, 이로 인해 시간 순서가 올바르게 되지 않을 가능성이 큽니다.

그렇다면 무슨 의미가 있을까요? 이로 인해 오히려 불필요한 복잡성을 초래하지 않을까요? 다음 두 가지 사항에 유의하세요. 대다수의 Looker 비즈니스 사용자는 탐색자가 아닌 참관자입니다. 즉, 준비된 대시보드와 Look을 확인하며, Explore에서 생성일과 생성 주와 같은 다양한 필드를 선택할 수 없습니다. 필터는 사용자가 표시되는 항목을 변경할 수 있는 유일한 방법입니다.

참관자는 다른 사용자가 만든 콘텐츠를 보기만 하므로 dynamic_timeframe이 기술적으로 문자열이고 수동으로 정렬해야 한다는 사실이 그들에게 아무런 영향을 미치지 않습니다.

이제 파일은 다음과 유사해야 합니다.

참고: 이전 단계에서 생성된 파라미터가 label_from_parameter 및 sql 파라미터로 참조됩니다. 시각화 탭에서 기간 옵션은 측정기준 이름(동적 기간)이 아닌 월, 주, 날짜로 표시됩니다.

이제 주문 항목 Explore에서 동적 측정기준을 테스트할 수 있습니다.

5. 변경사항 저장을 클릭합니다. 그런 다음 주문 항목 Explore로 이동합니다.

6. 주문 항목 뷰에서 새 동적 기간 측정기준과 주문 수 측정항목을 선택합니다.

7. 기간 선택이라는 새로운 필터 전용 필드 옆에 있는 필터 아이콘을 클릭합니다.

   참고: 이는 Liquid 파라미터이며, 측정기준 목록 위의 주문 항목 뷰 아래에 나열됩니다.

8. UI 상단의 필터 옵션에서 '일치'를 선택한 상태로 둡니다. 드롭다운 메뉴에서 Month를 선택합니다.

9. 실행을 클릭하여 결과를 확인합니다. 이제 SQL 탭을 클릭하여 SQL을 검토할 수도 있습니다.

10. 그런 다음 주 및 날짜 필터를 선택합니다. 실행을 클릭하여 각 항목의 업데이트된 결과를 확인합니다.

11. 각 실행마다 SQL 탭을 클릭하여 파라미터가 어떻게 변경되고 SQL 쿼리에 삽입되는지 검토합니다.

12. 주문 항목 뷰로 다시 이동합니다.

변경사항 커밋 및 프로덕션에 배포

1. LookML 검사를 클릭한 다음 변경사항 커밋 및 푸시를 클릭합니다.

2. 커밋 메시지를 추가하고 커밋을 클릭합니다.

3. 마지막으로 프로덕션에 배포를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 위 작업을 올바르게 수행했는지 확인합니다. Liquid 파라미터를 사용하여 동적 측정기준 만들기

작업 3. 템플릿 필터를 사용하여 동적 측정기준 만들기

템플릿 필터는 파라미터와 동일한 논리적 패턴을 따릅니다. 가장 큰 차이점은 템플릿 필터 사용 시 최종 사용자가 여러 필터 연산자 중에서 선택할 수 있다는 것입니다. 숫자 데이터 유형의 경우 '같음', '보다 큼', '다음 두 값 사이에 있음' 등이 될 수 있습니다.

필터에서는 값이 하드 코딩되지 않습니다. 즉, 사용자가 값을 입력하면 이 값이 생성된 SQL 쿼리에 전달됩니다. 하지만 필터 정의에서 탐색 항목 및 측정기준을 지정하여 옵션의 드롭다운 메뉴를 표시할 수 있습니다.

이 섹션에서는 제품 카테고리에 대한 입력값을 가져와 결과에 두 개의 그룹(선택한 원래 카테고리 및 기타 모든 카테고리)을 생성하는 동적 측정기준을 만듭니다.

1. Looker IDE로 돌아가 products 뷰 파일로 이동합니다.

Liquid 파라미터와 마찬가지로 먼저 최종 사용자가 상호작용할 수 있도록 UI에 항목을 만들어야 합니다. 템플릿 필터의 경우 필터 객체가 필요합니다.

참고: 최적의 성능을 위해 제안된 값에 필요한 기본 뷰만 쿼리하는 숨겨진 작은 Explore(예: explore: products {})를 만들 수 있습니다.

2. 이제 사용자 입력을 받을 수 있는 필터 객체를 만듭니다. products 뷰 파일에서 모든 측정기준 위에 새 필터에 대해 다음 문법을 추가합니다(drill_fields 아래 약 6번째 줄).

표시된 대로 파라미터와 달리 템플릿 필터의 allowed_values를 하드 코딩할 수는 없습니다.

3. suggest_explore 및 suggest_dimension을 사용하여 최종 사용자에게 필터 제안 드롭다운 메뉴를 제공하는 것이 좋습니다.

filter: select_category { type: string suggest_explore: order_items suggest_dimension: products.category }

요약하자면 하위 파라미터는 다음과 같이 정의됩니다.

• suggest_explore: 제안된 필터 값 목록을 가져오기 위해 쿼리할 Explore
• suggest_dimension: 제안된 필터 값 목록을 제공하기 위해 추천 Explore 내에서 사용해야 하는 측정기준

이제 파일은 다음과 유사해야 합니다.

그런 다음 사용자의 필터 입력을 어딘가에 구현합니다. 이제 동일한 뷰 파일에서 동적 측정기준을 정의합니다.

템플릿 필터는 Liquid 블록 내에서 {% condition filter_name %} 문법을 사용하여 참조됩니다. 이렇게 하면 Liquid에서 템플릿 필터를 적용할 준비가 됩니다. 그런 다음 해당 필터를 적용할 필드의 이름을 지정하고 {% endcondition %} 태그로 Liquid 블록을 완료합니다. 이것은 파라미터를 참조하는 방식과 약간 다릅니다. 여기서는 템플릿 필터를 적용할 필드와 종료 조건을 지정해야 합니다.

4. products 뷰 파일에서 필터 정의 뒤에 새 동적 측정기준에 대해 다음 문법을 추가합니다(약 12번째 줄). 이전 단계에서 생성된 필터가 sql 파라미터에서 참조됩니다.

dimension: category_comparison { type: string sql: CASE WHEN {% condition select_category %} ${category} {% endcondition %} THEN ${category} ELSE 'All Other Categories' END ;; }

여기서는 select_category에서 사용자의 필터 기준을 가져와 ${category} 측정기준에 적용합니다. 카테고리 값이 기준을 충족하는 경우 category_comparison 측정기준에 표시됩니다. 카테고리 값이 기준을 충족하지 않으면 기준을 충족하지 않는 다른 모든 카테고리와 함께 '기타 모든 카테고리'로 분류해야 합니다.

이제 파일은 다음과 유사해야 합니다.

이제 주문 항목 Explore에서 동적 측정기준을 테스트할 수 있습니다.

5. 변경사항 저장을 클릭합니다. 그런 다음 주문 항목 Explore로 이동합니다.

6. 제품 뷰에서 카테고리 비교라는 측정기준을 선택합니다.

7. 카테고리 선택이라는 새로운 필터 전용 필드 옆에 있는 필터 아이콘을 클릭합니다. 이는 템플릿 필터로, 측정기준 목록 위의 제품 뷰 아래에 나열됩니다.

8. 주문 항목 뷰에서 주문 수 측정항목을 선택합니다.

9. UI 상단의 필터 옵션에서 '다음과 같음'을 선택한 상태로 둡니다.

10. 빈 텍스트 상자를 클릭하여 드롭다운 메뉴를 확인하거나 Jeans를 입력합니다. 드롭다운 메뉴에 다른 가능한 값도 표시됩니다.

11. 실행을 클릭하여 결과를 확인합니다. 'Jeans'의 개수는 38, 910개, '기타 모든 카테고리' 수는 294,449개로 표시될 것입니다.

12. 템플릿 필터 로직은 사용자가 필터를 업데이트할 때 자동으로 조정됩니다. 직접 확인해 보세요.

    • 필터에 여러 값을 추가해 보세요.
    • 필터를 '다음과 같음'에서 '포함' 또는 '다음으로 시작'으로 변경해 보세요. 어떻게 표시되나요?

13. 실행할 때마다 SQL 탭을 클릭하여 SQL을 검토합니다.

참고: SQL 탭을 살펴보면 LookML에서 쿼리가 어떻게 구성되었는지 검사하는 데 유용하지만, SQL을 분석하는 프로세스는 발생할 수 있는 오류를 해결하는 데 적합한 프로세스를 발전시킵니다.

14. 제품 뷰로 다시 이동합니다.

변경사항 커밋 및 프로덕션에 배포

1. LookML 검사를 클릭한 다음 변경사항 커밋 및 푸시를 클릭합니다.

2. 커밋 메시지를 추가하고 커밋을 클릭합니다.

3. 마지막으로 프로덕션에 배포를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 위 작업을 올바르게 수행했는지 확인합니다. 템플릿 필터를 사용하여 동적 측정기준 만들기

작업 4. 템플릿 필터를 사용하여 동적 측정항목 만들기

템플릿 필터를 숨겨진 측정기준과 결합하여 필터링된 측정항목의 필터 기준을 조정하면 동적 측정항목 값이 생성됩니다.

예를 들어 마케팅팀의 일반적인 사용 사례는 각 트래픽 소스에서 유입되는 사용자 비율을 분석해야 하는 것입니다. 이 섹션에서는 사용자가 사용 가능한 트래픽 소스를 선택하고 선택한 트래픽 소스에 대한 동적 사용자 수(국가와 같은 측정기준별)를 확인할 수 있는 측정항목을 만들어 이 사용 사례를 해결할 수 있습니다.

1. Looker IDE로 돌아가 users 뷰 파일로 이동합니다.

먼저 최종 사용자가 상호작용할 수 있도록 UI에 항목을 만들어야 합니다. 템플릿 필터의 경우 필터 객체가 필요합니다.

2. users 뷰 파일에서 모든 측정기준 위에 새 필터에 대해 다음 문법을 추가합니다(drill_fields 아래 약 6번째 줄).

filter: select_traffic_source { type: string suggest_explore: order_items suggest_dimension: users.traffic_source }

값은 하드 코딩되지 않지만 탐색 항목 및 측정기준에 대해 제안된 값이 있으며, 이 값은 사용자에게 제공되는 드롭다운 메뉴를 채우는 데 사용됩니다. 사용자는 다른 값을 입력할 수 있습니다.

참고: 이 필터는 이전 섹션에서 만든 필터와 매우 유사합니다. 하지만 여기서는 Explore를 order_items로, 측정기준을 users.traffic_source로 설정합니다.

이제 파일은 다음과 유사해야 합니다.

3. 다음으로 동일한 뷰 파일에서 숨겨진 측정기준을 정의합니다. users 뷰 파일에서 필터 정의 뒤에 숨겨진 새 측정기준에 대해 다음 문법을 추가합니다(약 12번째 줄). 이전 단계에서 생성된 필터가 sql 파라미터에서 참조됩니다.

dimension: hidden_traffic_source_filter { hidden: yes type: yesno sql: {% condition select_traffic_source %} ${traffic_source} {% endcondition %} ;; }

이제 파일은 다음과 유사해야 합니다.

4. 마지막으로 동일한 뷰 파일에서 동적 측정항목을 정의합니다. users 뷰 파일에서 모든 측정기준 정의 뒤에 새 동적 측정항목에 대해 다음 문법을 추가합니다(약 105번째 줄).

참고: 이전 단계에서 생성된 숨겨진 측정기준이 필터 파라미터에서 참조됩니다. measure: dynamic_count { type: count_distinct sql: ${id} ;; filters: [ hidden_traffic_source_filter: "Yes" ] }

이제 파일은 다음과 유사해야 합니다.

이제 주문 항목 Explore에서 동적 측정항목을 테스트할 수 있습니다.

5. 변경사항 저장을 클릭합니다. 그런 다음 주문 항목 Explore로 이동합니다.

6. Users 뷰에서 국가 측정기준(또는 속성별 개수를 가져올 수 있는 다른 측정기준)을 선택합니다.

7. Users 뷰에서 새 동적 수 측정항목을 선택합니다.

8. 트래픽 소스 선택이라는 새로운 필터 전용 필드 옆에 있는 필터 아이콘을 클릭합니다. 이는 템플릿 필터로, Explore의 왼쪽 메뉴에서 측정기준 위에 나열됩니다.

9. UI 상단의 필터 값에서 '다음과 같음'을 선택한 상태로 둡니다.

10. 빈 텍스트 상자를 클릭하여 드롭다운 메뉴를 확인하거나 Email을 입력합니다. 드롭다운 메뉴에 다른 가능한 값도 표시됩니다.

11. 실행을 클릭하여 결과를 확인합니다. 트래픽 소스가 Email인 모든 사용자의 국가별 수가 표시됩니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 위 작업을 올바르게 수행했는지 확인합니다. 템플릿 필터를 사용하여 동적 측정항목 만들기

12. 다른 필터 값을 사용해 보고 SQL 탭을 클릭하여 각 실행에서 파라미터가 어떻게 변경되고 SQL 쿼리에 삽입되는지 검토해 보세요.

13. Users 뷰로 다시 이동합니다.

변경사항 커밋 및 프로덕션에 배포

1. LookML 검사를 클릭한 다음 변경사항 커밋 및 푸시를 클릭합니다.

2. 커밋 메시지를 추가하고 커밋을 클릭합니다.

3. 마지막으로 프로덕션에 배포를 클릭합니다.

수고하셨습니다

이 실습에서는 Looker에서 Liquid를 사용하여 파라미터, 템플릿 필터, 동적 측정기준 및 측정항목을 생성했습니다. 먼저 파라미터와 동적 측정기준을 만들어 사용자가 다양한 주문 생성 날짜 필드 중에서 선택할 수 있게 했습니다. 그런 다음 제품 카테고리의 입력값을 가져와 결과에 두 개의 그룹(선택한 원래 카테고리 및 기타 모든 카테고리)을 생성하는 동적 측정기준을 만들었습니다. 마지막으로 사용자가 사용 가능한 트래픽 소스를 선택하고 해당 트래픽 소스의 동적 사용자 수를 확인할 수 있는 동적 측정항목을 만들었습니다.

다음 단계/더 학습하기

• LookML 빠른 참조
• LookML 용어 및 개념
• Looker 커뮤니티
• 추가 LookML 기본사항

Google Cloud 교육 및 자격증

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설명서 최종 업데이트: 2026년 2월 3일

실습 최종 테스트: 2026년 2월 3일

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