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總覽

Looker 是 Google Cloud 的新型資料平台，具備互動式分析和資料圖表功能。LookML 開發人員可建立自訂資料應用程式，並建立新的欄位、資料表、檢視表和探索，藉此自訂並統整資料工作流程，彙整重要資料供企業使用者運用。

在本實驗室，您將學習編寫 LookML 程式碼的最佳做法，提升企業使用者和開發人員的體驗，包括重複使用現有物件及套用描述性命名慣例，增進 LookML 專案的可用性和永續性。此外，您也會利用 LookML 參數提供額外背景資訊，以及自訂物件供企業使用者查看，讓探索更易於使用。

事前準備

請確認熟悉 LookML 語言。建議先完成「瞭解 Looker 中的 LookML」課程，再嘗試本實驗室。

學習內容

• 使用描述性欄位名稱定義維度和測量指標。
• 運用額外參數整理資料，並提供更多資料背景資訊。
• 盡可能建立及顯示最少量的欄位和探索。
• 編寫可續用的模組化 LookML 程式碼，方便更新、維護及重複使用。

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境中完成實作實驗室活動，而不是在模擬或示範環境。為達此目的，我們會提供新的暫時憑證，讓您用來在研究室活動期間登入及存取 Google Cloud。

如要完成這個研究室活動，請先確認：

• 您可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意：請使用無痕模式或私密瀏覽視窗執行本實驗室，這可以防止個人帳戶和學生帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一開始將無法暫停。

注意：如果您擁有個人 Google Cloud 帳戶或專案，請勿用於本實驗室，以免產生額外費用。

如何開始實驗室及登入 Looker

1. 準備就緒後，請點選「Start Lab」。

   「Lab Details」窗格會顯示本實驗室中必須使用的暫時憑證。

   如果實驗室會產生費用，畫面中會出現選擇付款方式的彈出式視窗。

   請在「Lab Details」窗格查看實驗室憑證，您之後會使用此憑證登入實驗室的 Looker 執行個體。

   注意：如果使用其他憑證，系統會顯示錯誤訊息或產生費用。

2. 點選「Open Looker」。

3. 分別在「Email」和「Password」欄位，輸入提供的使用者名稱和密碼。

   使用者名稱：

   {{{looker.developer_username | Username}}}

   密碼：

   {{{looker.developer_password | Password}}} 重要事項：請務必使用本頁面「Lab Details」窗格中提供的憑證，而非 Google Cloud Skills Boost 的憑證。請勿在本實驗室中使用個人的 Looker 帳戶。

4. 點選「Log In」。

   成功登入後，您就會在本實驗室看到 Looker 執行個體。

編寫 LookML 程式碼的最佳做法

本節概述編寫 LookML 程式碼的五大最佳做法，助您提升企業使用者和開發人員的體驗。不過，本實驗室活動將著重於前四項做法。

使用描述性欄位名稱

使用描述性欄位名稱定義維度和測量指標，有助企業使用者和開發人員找到所需內容 (最佳做法中的第 1 項)。以下列舉數例：

• 依據匯總函式或常見字詞設定測量指標名稱，例如 total_[FIELD] (用於總和)、count_[FIELD]、avg_[FIELD] 等。
• 針對比率指標設定描述性名稱，例如 percent_orders_by_returning_customer 比 percent_returning 更明確。
• 針對「yesno」欄位設定明確名稱，例如 order_is_returned 或 is_order_returned，而非 returned。
• 請勿在維度群組使用「date」或「time」等字詞，因為 Looker 已在維度名稱結尾附加時間範圍。舉例來說，created_date 會變成 created_date_date。

運用額外參數

運用額外參數有助於整理資料，並為企業使用者提供更多資料背景資訊。您應加入標籤和說明，協助企業使用者找出工作流程適用的欄位和探索 (最佳做法中的第 1 項和第 4 項)。

此外，您也應使用 group_label 參數，將類似欄位和探索分到同個邏輯類別，以便瀏覽 (最佳做法中的第 2 項)。

最後，您應使用 drill_fields 參數彙整資料。這樣企業使用者探索資料時，只要點選資料表儲存格值就能看到其他選項。

盡可能建立及顯示最少量的欄位和探索

盡可能減少欄位和探索的數量，同時讓業務使用者輕鬆取得所需答案，是相當有益的最佳做法 (最佳做法中的第 3 項)。每家企業適用的欄位和探索數量不同，但如果數量過多，往往會讓使用者感到困惑。

您可以使用 fields 參數，限制在個別探索中向企業使用者顯示的欄位；以及使用 hidden 參數，在整個模型中隱藏某個欄位或探索。

編寫可續用的模組化 LookML 程式碼

若想確保專案持續運作，關鍵在於編寫可永續使用且容易維護的 LookML 程式碼，以便更新、維護及重複使用。

優質的底層 LookML 程式碼架構與品質可能不會立即帶來明顯助益，但會連帶影響整體企業使用者體驗。具體來說，如果 LookML 開發人員能減少編寫及維護基礎程式碼的時間，就能更快修改或導入企業使用者要求的屬性和功能。

編寫可續用的模組化 LookML 程式碼時，您可以從下列構想著手：

• 在整個程式碼使用替換運算子，盡量避免使用硬式編碼參照底層資料庫。
• 依據不同情況選用 SQL 衍生資料表或原生衍生資料表。
  • 原生衍生資料表會使用模型現有的 LookML 物件，定義底層資料庫目前沒有的新結構或匯總，進而提升程式碼的複用性。
  • SQL 衍生資料表可用於自訂程度或複雜性更高的匯總，因為原生衍生資料表不容易執行這種功能。
• 使用擴充或精煉參數擴充現有檢視表和探索。
  • 您可以擴充檢視表或探索，以複製原始物件及套用修改內容。如要瞭解詳情並實際練習，請參閱「使用擴充功能將 LookML 程式碼模組化」實驗室。
  • 您也可以建立分類標籤來調整現有檢視表或探索，這樣就不必編輯包含這些項目的 LookML 檔案。如要瞭解詳情並實際練習，請參閱「提升 LookML 查詢效能」實驗室。

將探索查詢效能最佳化

下列做法有助於將企業使用者的探索查詢效能最佳化：

• 避免在探索中彙整多餘的檢視表。
• 在檢視表檔案宣告主鍵，並使用 relationship 參數定義彙整關係，確保產生正確的匯總。
• 從最精細到整體層級，定義各檢視表之間的 many_to_one 彙整。
• 保留衍生資料表，用於執行時間很長的複雜查詢，或大量使用者/應用程式常用的查詢。

如要進一步瞭解這些主題，請參閱「LookML 的使用與禁忌」和「提升 LookML 查詢效能」。

工作 1：根據現有欄位和描述性命名慣例來建立新欄位

建立新的維度和測量指標時，請務必檢查模型現有的 LookML 物件，看看是否能重複使用。為方便更新程式碼，最佳做法是在整個程式碼使用替換運算子，盡量避免使用硬式編碼參照底層資料庫。

除了使用現有物件之外，建立新物件時也應選擇描述性名稱，以便開發人員和企業使用者尋找程式碼或分析所需的欄位。在這項工作中，您將完成以下三個目標：1) 建立新的「yesno」維度，使用現有的狀態維度識別已取消的訂單；2) 建立新的測量指標，使用現有物件計算因取消訂單而損失的收益百分比；3 根據描述性命名慣例，設定新維度和測量指標的名稱。

根據現有維度建立「yesno」維度

1. 按一下切換鈕進入「開發模式」。

2. 在「開發」選單中，選取「qwiklabs_ecommerce」專案。

3. 開啟「檢視表」下方的「order_items.view」。

4. 查看名為「status」的維度。

   請注意，這裡的語法使用替換運算子 ${TABLE}.column_name，參照檢視表檔案頂端 sql_table_name 參數識別出的資料表資料欄。

   在這個例子，${TABLE}.status 會參照 cloud-training-demos.looker_ecomm.order_items 資料表的狀態資料欄。您可以使用這個現有維度，建立新的「yesno」維度，判斷訂單狀態是否為已取消。

order_is_canceled 和 is_order_canceled 都清楚指出已取消的物件是訂單，因此符合設定描述性名稱的最佳做法。這兩種做法的差別在於命名慣例，可由團隊決定。

5. 在 status 維度下方，新增下列程式碼來建立新的 yesno 維度：

dimension: order_is_canceled { type: yesno sql: ${status} = "" ;; }

請注意，這裡的語法使用替換運算子 ${field_name}，參照目前檢視表的現有維度或測量指標。在這個例子，${status} 會參照「order_items」檢視表的 status 維度。

另請注意，這段程式碼尚未加入狀態值。雖然可以使用現有的 status 維度，但您仍需知道要用維度的哪個值才能找出已取消的訂單。

確切來說，這些選項都能用來找出正確的值。不過，採用合理推測的做法並沒有效率，而且可能找到錯誤的值。您必須在探索中，對新維度執行查詢來持續測試程式碼，直到結果符合預期為止。

在「Order Items」探索的「Order Items」檢視表中，對 status 維度執行查詢會產生維度值，但探索顯示的值可能會反映藉由 LookML 程式碼套用的額外格式。

在 SQL Runner「直接」對 order_items 資料表執行查詢，即可看到 status 資料欄的原始資料值。

6. 保持開啟 IDE 瀏覽器分頁，並在新瀏覽器分頁開啟新的 Looker 視窗。

7. 依序前往「開發」>「SQL Runner」。

8. 依序點選「連線」旁的「設定」圖示 和「Search public projects」。

9. 在「專案」部分，輸入「cloud-training-demos」並按下 Enter 鍵。

10. 在「資料集」部分，選取「looker_ecomm」。
    系統會顯示這個 BigQuery 資料集的可用資料表清單。

11. 在 SQL Query 視窗新增下列查詢，然後點選「執行」，從 status 資料欄中選出不重複值：

SELECT distinct(status) FROM cloud-training-demos.looker_ecomm.order_items ORDER BY status 注意：請注意，值包含的「Cancelled」為英式英文拼法，有兩個 L，而非美式英文拼法的「Canceled」。

12. 關閉 SQL Runner 瀏覽器分頁，然後回到 IDE 瀏覽器分頁。

13. 完成新「yesno」維度的 LookML 程式碼：

dimension: order_is_canceled { type: yesno sql: ${status} = "Cancelled" ;; }

14. 點選「儲存變更」。

    保持開啟這個 Looker IDE 瀏覽器分頁。

15. 在瀏覽器分頁開啟新的 Looker 視窗。

16. 依序前往「探索」>「Order Items」。

17. 在「資料」窗格中，點選「SQL」分頁標籤。

18. 在「Order Items」>「維度」下方，選取下列維度：

• 「Order ID」
• 「Order Is Canceled (Yes/No)」

在執行查詢前，請留意 CASE 陳述式會判斷 order_item.status 的值是否為「Cancelled」，並據此傳回「Yes」或「No」結果：

CASE WHEN order_items.status = "Cancelled" THEN 'Yes' ELSE 'No' END

19. 點選「執行」。

20. 開啟「結果」分頁來查看結果。

21. 關閉探索的瀏覽器分頁，然後回到 IDE 瀏覽器分頁。

根據現有維度和測量指標，建立新測量指標

1. 開啟「order_items.view」。

2. 查看 total_revenue_from_completed_orders 測量指標。

   請注意，名稱以「total」開頭，清楚指出值為「總和」或「總值」，符合總和測量指標的最佳做法。此外，測量指標含有現有 status 維度的篩選器，值為「Complete」。

雖然 total_canceled_orders 以「total」開頭，但並未清楚指出總和是指總收益，而非訂單總數。相較之下，revenue_from_canceled_orders 包含描述性詳細資料，但名稱開頭缺少「total」。

3. 在上述測量指標後方，加入下列程式碼來建立兩個新測量指標：

measure: total_revenue_from_canceled_orders { type: sum sql: ${sale_price} ;; filters: [order_is_canceled: "Yes"] value_format_name: usd } measure: percent_revenue_canceled_orders { type: number value_format_name: percent_2 sql: 1.0*${total_revenue_from_canceled_orders} /NULLIF(${total_revenue}, 0) ;; }

第一個測量指標 total_revenue_from_canceled_orders 按照設定描述性名稱的最佳做法，以「total」為開頭並清楚指出是已取消訂單的收益總和。

不過請注意，這裡的篩選器並不相同。total_revenue_from_canceled_orders 使用您在先前步驟建立的「yesno」維度，而非「status」維度。這兩種方式都重複使用現有 LookML 物件 (取決於模型適用選項)，因此符合最佳做法。

第二個測量指標按照最佳做法，在命名時加入「percent」和「canceled orders」字樣來清楚描述比率。此外，這項測量指標也使用兩個現有測量指標，計算已取消訂單的收益百分比，也就是第一項測量指標和 total_revenue 測量指標。

4. 點選「儲存變更」。

   保持開啟這個 Looker IDE 瀏覽器分頁。

5. 在瀏覽器分頁開啟新的 Looker 視窗。

6. 依序前往「探索」>「Order Items」。

7. 在「資料」窗格中，點選「SQL」分頁標籤。

8. 在「Order Items」>「測量指標」下方，選取下列測量指標：

• 「Total Revenue From Canceled Orders」
• 「Total Revenue」
• 「Percent Revenue Canceled Orders」

執行查詢前，請留意 CASE 陳述式現在會與 SUM 搭配使用，在 order_items.status 為「Cancelled」 時計算 order_items.sale_price 總和，然後除以 order_items.sale_price 中所有值的總和：

SUM(CASE WHEN order_items.status = "Cancelled" THEN order_items.sale_price ELSE NULL END), 0) / NULLIF(COALESCE(SUM(order_items.sale_price ), 0), 0)

9. 點選「執行」。

10. 開啟「結果」分頁來查看結果。

11. 關閉探索查詢的瀏覽器分頁，然後回到 Looker IDE 所在的瀏覽器分頁。

12. 按一下「專案健康狀態」圖示 。

13. 依序前往「專案健康狀態」>「LookML 驗證」專區，點選「驗證 LookML」。

結果應顯示未發現 LookML 錯誤。

修訂變更並部署至正式環境

1. 依序點按「驗證 LookML」>「修訂變更並推送」。

2. 新增修訂版本訊息，然後點按「修訂」。

3. 最後，點按「部署至正式環境」。

請留在 Looker IDE 瀏覽器分頁，繼續執行下一項工作。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 根據現有欄位和描述性命名慣例來建立新欄位

工作 2：透過標籤與說明來提供欄位和探索的背景資訊

在 LookML 物件加入標籤與說明，可讓企業使用者輕鬆找出工作流程適用的欄位和探索。在這項工作中，您要將標籤與說明加入前一項工作建立的新「yesno」維度和測量指標。此外，現有的「Order Items」探索會向企業使用者顯示這些欄位，因此也要加入標籤與說明。

在維度新增標籤和說明

1. 在新瀏覽器分頁開啟新的 Looker 視窗。

2. 依序前往「探索」>「Order Items」。

3. 展開「Order Items」，然後將指標懸停在「Order Is Canceled (Yes/No)」維度上，即可查看其他選項。

4. 點選「資訊」圖示 ，查看這個維度的詳細資料。

   「資訊」控制項提供 SQL 參數等詳細資料，但沒有其他說明，因此對不太瞭解 SQL 知識的企業使用者來說，他們無法輕鬆瞭解維度的預定用途。在後續步驟中，您要將說明參數新增至「Order Is Canceled」維度，為企業使用者提供更多背景資訊。

5. 保持開啟探索的瀏覽器分頁，然後回到 Looker IDE 瀏覽器分頁。

6. 開啟「order_items.view」。

7. 為先前建立的 order_is_canceled 維度新增說明：

dimension: order_is_canceled { description: "如果值等於「Yes」，表示訂單狀態為已取消。如果值等於「No」，表示訂單狀態不是已取消。" type: yesno sql: ${status} = "Cancelled" ;; }

8. 依序點選「儲存變更」和「驗證 LookML」。

9. 返回「Order Items」探索的瀏覽器分頁，然後重新整理頁面。

10. 展開「Order Items」，然後將指標懸停在「Order Is Canceled (Yes/No)」維度上，即可查看其他選項。

11. 點選「資訊」圖示 ，查看這個維度的詳細資料。

    現在起，企業使用者可以瀏覽清楚的說明，瞭解如何解讀維度中的值。

12. 保持開啟探索的瀏覽器分頁，然後回到 Looker IDE 瀏覽器分頁。

13. 再次查看 order_is_canceled 維度的 LookML 程式碼。

    請注意，您並不需要加入標籤參數，因為維度名稱已在探索中清楚顯示：「Order Is Canceled (Yes/No)」。

    在後續步驟中，您要對前一個工作建立的測量指標新增說明與標籤，以修改測量指標名稱在探索中的顯示方式，並加入額外詳細資訊來說明如何解讀測量指標值。

在測量指標新增標籤和說明

1. 在 order_items.view 中，為測量指標 total_revenue_from_canceled_orders 和 percent_revenue_canceled_orders 新增說明與標籤：

measure: total_revenue_from_canceled_orders { label: "因取消訂單而損失的總收益" description: "狀態為已取消的訂單售價總和。" type: sum sql: ${sale_price} ;; filters: [order_is_canceled: "Yes"] value_format_name: usd } measure: percent_revenue_canceled_orders { label: "因取消訂單而損失的收益百分比" description: "已取消訂單的總收益損失，在所有訂單的總收益中所占的百分比。" type: number value_format_name: percent_2 sql: 1.0*${total_revenue_from_canceled_orders} /NULLIF(${total_revenue}, 0) ;; }

2. 依序點選「儲存變更」和「驗證 LookML」。

   為這些測量指標加上標籤，可強調已取消訂單的收益損失。說明則能提供額外背景資訊，指出如何解讀指標類型和 SQL 參數。

3. 返回「Order Items」探索的瀏覽器分頁，然後重新整理頁面。

4. 展開「Order Items」，並注意修改後的兩個測量指標標籤：「因取消訂單而損失的收益百分比」和「因取消訂單而損失的總收益」。

5. 按一下各項測量指標的「資訊」圖示 ，查看詳細資料。

   除了標籤之外，企業使用者現在還能參考實用說明，瞭解如何解讀這些測量指標的值。

6. 在「Order Items」>「維度」下方，選取「Order Is Canceled (Yes/No)」。

7. 在「Order Items」>「測量指標」下方，選取下列測量指標：

• 「Total Revenue Lost From Canceled Orders」
• 「Total Revenue」
• 「% of Revenue Lost from Canceled Orders」

8. 在「資料」窗格中，將游標懸停在以下資料欄名稱上，即可看到資訊按鈕提供相同說明：「Order Is Canceled」(訂單已取消)、「Total Revenue Lost From Canceled Orders」(因取消訂單而損失的總收益)，以及「% of Revenue Lost from Canceled Orders」(因取消訂單而損失的收益百分比)。

9. 點選「執行」。

   查詢會根據「Order Is Canceled」維度，傳回兩列資料：其中一列為「Yes」，另一列為「No」。如果企業使用者對結果有疑問，就能參考這些維度和測量指標的說明，瞭解更多背景資訊。

在探索新增標籤和說明

1. 關閉探索的瀏覽器分頁，然後回到 Looker IDE 瀏覽器分頁。

2. 開啟「模型」下方的「training_ecommerce.model」。

3. 在彙整 users 前，為現有的「Order Items」探索新增標籤和說明：

explore: order_items { label: "訂單和使用者" description: "使用這項探索查看訂單和使用者詳情，包括庫存、產品和配送中心等資訊。" join: users { type: left_outer sql_on: ${order_items.user_id} = ${users.id} ;; relationship: many_to_one }

4. 依序點選「儲存變更」和「驗證 LookML」。

5. 保持開啟 IDE 瀏覽器分頁，並在新瀏覽器分頁開啟新的 Looker 視窗。

6. 點選「探索」，查看探索選單。

「Order Items」探索的新標籤為「訂單和使用者」。請注意，探索名稱旁邊現在有「資訊」控制項。

7. 將游標懸停在「資訊」圖示 上，查看探索的詳細資料。

   探索現在提供清楚說明，詳細列出可用資料，方便企業使用者判斷該探索是否適合自己的工作流程。

8. 關閉探索的瀏覽器分頁，並保持開啟 IDE 瀏覽器分頁。

修訂變更並部署至正式環境

1. 依序點按「驗證 LookML」>「修訂變更並推送」。

2. 新增修訂版本訊息，然後點按「修訂」。

3. 最後，點按「部署至正式環境」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 透過標籤與說明來提供欄位和探索的背景資訊

工作 3：在特定探索只顯示需要的欄位

在模型建立新 LookML 物件時，請留意哪些欄位和探索應讓企業使用者能直接存取。只顯示特定數量的欄位和探索，有助企業使用者快速找到所需資料。

在這項工作中，您將使用 hidden 參數隱藏整個 training_ecommerce 模型的額外欄位，然後使用 fields 參數，限制現有「Order Items」探索向企業使用者顯示的欄位。

在 LookML 模型中，對所有探索隱藏某個欄位

1. 在新瀏覽器分頁開啟新的 Looker 視窗。

2. 依序前往「探索」>「Events」。

3. 展開「Users」。

4. 在另一個新瀏覽器分頁開啟新的 Looker 視窗。

5. 依序前往「探索」>「Orders and Users」。

6. 展開「Users」，然後比較這兩項探索。

請注意，「Events」探索與「Orders and Users」探索顯示的「Users」相關維度相同，包括「latitude」和「longitude」維度。您可能不想向企業使用者一律顯示這些維度。

提示：您可以在 Looker 說明文件搜尋每個參數。

7. 保持開啟這兩個探索的瀏覽器分頁，然後回到 Looker IDE。

8. 開啟「檢視表」下方的「users.view」。

9. 在「latitude」和「longitude」維度新增 hidden 參數：

dimension: latitude { hidden: yes type: number sql: ${TABLE}.latitude ;; } dimension: longitude { hidden: yes type: number sql: ${TABLE}.longitude ;; }

10. 依序點選「儲存變更」和「驗證 LookML」。

11. 返回「Orders and Users」探索的瀏覽器分頁，然後重新整理頁面。

12. 展開「Users」，並查看可用的維度。

    您會發現「Orders and Users」探索不再顯示「latitude」和「longitude」維度。

13. 返回「Events」探索的瀏覽器分頁，然後重新整理頁面。

14. 展開「Users」，並查看可用的維度。

    探索不再顯示「latitude」和「longitude」維度。假設您只想在特定探索 (而非所有探索) 中隱藏維度/測量指標，例如「Events」探索與「Orders and Users」探索包含相同的使用者資訊，但其中許多欄位提供的個人識別資訊，可能超出「Events」探索的實際需要範圍。

    在後續步驟中，您會針對「Events」探索隱藏「Users」檢視表的大部分維度和指標，因為選取使用者或找出一般趨勢時，只需少量資訊。

在特定探索選擇性隱藏欄位

1. 保持開啟探索的瀏覽器分頁，然後回到 IDE 瀏覽器分頁。

2. 開啟「training_ecommerce.model」。

3. 彙整 event_session_facts 前，為現有的「Events」探索新增 fields 參數：

explore: events { fields: [ALL_FIELDS*, -users.city, -users.email, -users.first_name, -users.gender, -users.last_name, -users.state] join: event_session_facts { type: left_outer sql_on: ${events.session_id} = ${event_session_facts.session_id} ;; relationship: many_to_one }

fields 參數的語法表示，所有欄位都保留在探索中，但名稱前標有減號 (-) 的欄位除外，例如 users.city。

4. 依序點選「儲存變更」和「驗證 LookML」。

5. 返回「Orders and Users」探索的瀏覽器分頁，然後重新整理頁面。

6. 展開「Users」，並查看可用的維度。

   請注意，「Orders and Users」探索並未隱藏其他維度。

7. 返回「Events」探索的瀏覽器分頁，然後重新整理頁面。

8. 展開「Users」，並查看可用的維度。

   您會發現「Events」探索只保留幾項「Users」維度，也就是欄位參數中未明確標示減號 (-) 的維度。

   「Events」探索現在支援較廣泛的使用者和事件分析，「Orders and Users」探索則包含個人識別資訊等更具體的使用者詳細資料。

9. 在「Users」>「維度」下方，選取「Country」。

10. 在「Users」>「測量指標」下方，選取「Count」。

11. 在「Events」>「維度」下方，選取「Event Type」。

12. 點選「執行」。

    查詢會根據各事件類型，傳回每個國家/地區的使用者人數，包括國家/地區為空值的使用者。

13. 關閉兩個探索的瀏覽器分頁，並保持開啟 IDE 瀏覽器分頁。

修訂變更並部署至正式環境

1. 依序點按「驗證 LookML」>「修訂變更並推送」。

2. 新增修訂版本訊息，然後點按「修訂」。

3. 最後，點按「部署至正式環境」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 在特定探索只顯示需要的欄位

工作 4：將類似欄位或探索歸入實用類別

LookML 開發人員可以使用 group_label 參數，將類似欄位和探索分到同個邏輯類別，以便瀏覽探索。在這項工作中，您要將「users.view」的各個地點維度分組，然後前往 training_ecommerce.model，在團隊標示的不同標題下方，為「Orders and Users」探索和「Events」探索個別建立群組。

在檢視表中將類似欄位分組

1. 開啟「users.view」，並查看可用的維度。

請注意，其中多個維度包含城市、國家/地區、州和郵遞區號等位置資訊。

根據欄位的 group_label 參數說明文件，您可以在多個維度新增 LookML 語法 group_label: "Group Name"，將這些維度歸入同一類別。

2. 將 group_label 參數新增至「city」、「country」、「state」和「zip」維度，將這些維度歸入「Location」類別：

dimension: city { group_label: "Location" type: string sql: ${TABLE}.city ;; } dimension: country { group_label: "Location" type: string map_layer_name: countries sql: ${TABLE}.country ;; } dimension: state { group_label: "Location" type: string sql: ${TABLE}.state ;; map_layer_name: us_states } dimension: zip { group_label: "Location" type: zipcode sql: ${TABLE}.zip ;; }

3. 依序點選「儲存變更」和「驗證 LookML」。

4. 保持開啟 IDE 瀏覽器分頁，並在新瀏覽器分頁開啟新的 Looker 視窗。

5. 依序前往「探索」>「Orders and Users」。

6. 展開「Users」，並查看可用的維度。

7. 在「Users」>「維度」>「Location」下方，選取：

• 「City」
• 「Country」
• 「State」
• 「Zip」

8. 點選「執行」即可查看結果。

9. 關閉「Orders and Users」探索的瀏覽器分頁，然後返回 IDE 瀏覽器分頁。

在不同標題下方建立探索群組

1. 開啟「training_ecommerce.model」。

請注意，第 15 行的模型層級標籤參數值「E-Commerce Training」，是「探索」選單目前顯示的標題。在「探索」選單的這個標題下方，彙整了「Orders and Users」探索和「Events」探索。

請參閱探索的 group_label 說明文件頁面，然後回答以下問題。

2. 在標籤參數前，將名稱為「E-commerce - Inventory Team」的 group_label，新增至「Order Items」探索：

explore: order_items { group_label: "E-commerce - Inventory Team" label: "Orders and Users"

3. 在欄位參數前，將名稱為「E-commerce - Marketing Team」的group_label，新增至「Events」探索：

explore: events { group_label: "E-commerce - Marketing Team" fields: [ALL_FIELDS*, -users.city, -users.email, -users.first_name, -users.gender, -users.last_name, -users.state]

4. 依序點選「儲存變更」和「驗證 LookML」。

5. 在新瀏覽器分頁開啟新的 Looker 視窗。

6. 展開「探索」選單，然後查看選項。

您會發現，現在每個探索都有自己的標題。新增探索時，您可以使用同樣的 group_label 值繼續擴充現有群組，也可以指派新的 group_label 值，建立具有專屬標題的新群組。

修訂變更並部署至正式環境

1. 依序點按「驗證 LookML」>「修訂變更並推送」。

2. 新增修訂版本訊息，然後點按「修訂」。

3. 最後，點按「部署至正式環境」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。 將類似欄位或探索歸入實用類別

恭喜！

在本實驗室，您藉由重複使用現有物件、套用描述性命名慣例，以及使用 fields 和 hidden 等額外參數，提升 LookML 專案的可用性和永續性。接著，您限制特定探索只顯示需要的欄位，並使用 group_label 參數，將類似欄位和探索分到同個邏輯類別，以便瀏覽探索。

後續步驟/瞭解詳情

• LookML 快速指引
• LookML 術語和概念
• Looker 社群
• 其他 LookML 基礎知識
• 最佳做法：為 Looker 使用者打造良好的使用體驗

Google Cloud 教育訓練與認證

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使用手冊上次更新日期：2026 年 2 月 2 日

實驗室上次測試日期：2025 年 12 月 3 日

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