리뷰 LookML 쿼리의 성능 최적화하기개

#training_ecommerce.model_file_code connection: "bigquery_public_data_looker" # include all the views include: "/views/*.view" include: "/z_tests/*.lkml" include: "/**/*.dashboard" datagroup: training_ecommerce_default_datagroup { # sql_trigger: SELECT MAX(id) FROM etl_log;; max_cache_age: "1 hour" } persist_with: training_ecommerce_default_datagroup datagroup: daily_datagroup { sql_trigger: SELECT FORMAT_TIMESTAMP('%F', CURRENT_TIMESTAMP(), 'America/Los_Angeles') ;; max_cache_age: "24 hours" } label: "E-Commerce Training" explore: order_items { join: users { type: left_outer sql_on: ${order_items.user_id} = ${users.id} ;; relationship: many_to_one } join: inventory_items { type: left_outer sql_on: ${order_items.inventory_item_id} = ${inventory_items.id} ;; relationship: many_to_one } join: products { type: left_outer sql_on: ${inventory_items.product_id} = ${products.id} ;; relationship: many_to_one } join: distribution_centers { type: left_outer sql_on: ${products.distribution_center_id} = ${distribution_centers.id} ;; relationship: many_to_one } } explore: events { join: event_session_facts { type: left_outer sql_on: ${events.session_id} = ${event_session_facts.session_id} ;; relationship: many_to_one } join: event_session_funnel { type: left_outer sql_on: ${events.session_id} = ${event_session_funnel.session_id} ;; relationship: many_to_one } join: users { type: left_outer sql_on: ${events.user_id} = ${users.id} ;; relationship: many_to_one } } explore: incremental_pdt {} explore: +order_items { label: "Order Items - Aggregate Sales" aggregate_table: aggregate_sales { query: { dimensions: [order_items.created_date, users.state] measures: [order_items.average_sale_price, order_items.total_revenue] } materialization: { datagroup_trigger: daily_datagroup increment_key: "created_date" increment_offset: 3 } } } explore: aggregated_orders { from: order_items label: "Aggregated Sales" join: users { type: left_outer sql_on: ${aggregated_orders.user_id} = ${users.id} ;; relationship: many_to_one } aggregate_table: aggregate_sales { query: { dimensions: [aggregated_orders.created_date, users.state] measures: [aggregated_orders.average_sale_price, aggregated_orders.total_revenue] } materialization: { datagroup_trigger: daily_datagroup increment_key: "created_date" increment_offset: 3 } } }

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