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개요

Looker는 데이터를 대화형으로 분석하고 시각화하는 데 사용할 수 있는 Google Cloud의 최신 데이터 플랫폼입니다. LookML 개발자는 새 필드, 테이블, 뷰, Explore를 만들어 데이터를 맞춤설정하고 정리함으로써 비즈니스 사용자가 이용하는 데이터를 선별합니다.

이 실습에서는 Looker의 SQL Runner, LookML 검사기, 콘텐츠 검사기를 사용하여 LookML 코드를 진단하고 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

실습할 내용

• SQL Runner를 사용하여 데이터 테이블을 탐색하고 SQL 쿼리의 문제를 해결합니다.
• LookML 검사기를 사용하여 정의된 객체와 관계의 문법을 검증합니다.
• Explore 쿼리의 오류 메시지를 진단하고 해결합니다.
• 콘텐츠 검사기 실행으로 인한 오류 메시지를 진단하고 해결합니다.

기본 요건

LookML에 대한 지식이 필요합니다. 이 실습을 시작하기 전에 Looker의 LookML 이해하기를 완료하는 것이 좋습니다.

설정 및 요건

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.

LookML 코드 문제 해결 도구 및 일반적인 사용 사례

이 섹션에서는 LookML 코드 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구와 메서드, 각 도구와 메서드의 일반적인 사용 사례를 알아봅니다.

참고: 이 실습에서는 Looker 인스턴스에서 발생할 가능성이 있는 오류를 해결하는 방법을 배울 수 있도록 각 작업 전반에서 LookML 객체의 구문과 정의에 오류가 있는 상황을 시뮬레이션합니다. 변경사항을 프로덕션에 푸시하기 전에 올바른 문법을 확인하고 오류를 완전히 해결하려면 전체 실습을 완료해야 합니다.

LookML 검사기

LookML 검사기는 전체 모델 유효성 검사를 수행하는 데 사용됩니다. 누락된 조인으로 인한 잘못된 필드 참조와 같은 일부 오류는 모델을 전체적으로 확인해야 하므로 LookML 검사기가 실행될 때만 표시됩니다. LookML 검사기는 객체 정의(예: 측정기준 및 측정값)의 문법과 정의된 관계(예: 조인) 등 모델의 모든 LookML 코드를 검사합니다. 그러나 LookML 객체의 SQL 파라미터(예: SQL 파생 테이블)는 검사하지 않습니다.

Explore에서 쿼리 실행하기

새로운 LookML 객체를 정의한 후 Explore에서 쿼리를 실행할 수 있습니다. 기본 데이터베이스에서 제공하는 SQL 오류(예: 권한 부족, 잘못된 SQL 객체 참조 또는 잘못된 집계)를 표시하므로 LookML 코드를 문제 해결하는 데 도움이 됩니다.

SQL Runner

SQL Runner는 데이터베이스에 직접 액세스할 수 있는 방법을 제공하며, 쿼리에서 SQL 오류를 검사하는 데 유용한 도구이기도 합니다. 여기에서 LookML 객체의 SQL 파라미터 내에 포함하고자 하는 커스텀 SQL을 테스트할 수 있습니다. 데이터베이스 테이블 목록을 확인하고, 임시 쿼리를 실행하며, SQL 파생 테이블에 대한 쿼리를 작성하는 등의 작업도 가능합니다.

콘텐츠 검사기

콘텐츠 검사기는 LookML 모델, Explore, 뷰, 필드에 대한 Look 및 대시보드의 모든 참조를 검사하고, 알 수 없는 LookML 객체에 대한 콘텐츠의 모든 참조에서 발생한 오류를 표시합니다. 또한 인스턴스에서 생성된 Look과 대시보드를 확인하여 LookML 객체에 대한 참조가 유효한지 확인합니다(예: Explore의 특정 측정기준 또는 측정항목 이름이 시간이 지남에 따라 변경되었을 수 있음).

Looker 오류 카탈로그

특정 오류가 어디에 표시될지 아직 잘 모르시겠나요? Looker 오류 카탈로그는 일반적인 오류 메시지, 근본 원인, Looker에서 메시지가 표시되는 위치를 목록 형식으로 제공합니다.

작업 1. SQL Runner로 사용 가능한 데이터 탐색 및 SQL 쿼리 해결하기

SQL Runner를 통해 데이터베이스 연결의 기본 테이블에 직접 액세스할 수 있습니다. SQL Runner 내에는 사용 가능한 데이터 테이블과 열이 나열되어 있으며 데이터에 대해 커스텀 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이 작업에서는 사용 가능한 데이터를 탐색하고 SQL 쿼리를 해결한 후 SQL Runner에서 새로운 SQL 파생 테이블을 만듭니다.

SQL Runner에서 BigQuery 데이터 세트에 연결하기

1. 전환 버튼을 클릭하여 개발 모드로 전환합니다.

2. 개발 탭에서 SQL Runner를 선택합니다.

3. 설정()을 클릭한 다음 공개 프로젝트 검색을 클릭합니다.
   지금은 프로젝트 상자가 비어 있습니다.

4. cloud-training-demos를 입력하고 Enter 키를 누릅니다.

5. 데이터 세트에 looker_ecomm을 선택합니다.
   이 BigQuery 데이터 세트에서 사용 가능한 테이블 목록이 표시됩니다.

6. SQL 쿼리 창에 다음 쿼리를 추가합니다.

SELECT orders.user_id as user_id ,COUNT(*) as lifetime_orders ,SUM(orders.order_price) as lifetime_sales FROM cloud-training-demos.looker_ecomm.orders GROUP BY user_id LIMIT 10 참고: 제공된 SQL 쿼리에는 잘못된 정보가 포함되어 있으며, 다음 단계에서 이 문제를 해결합니다.

7. 실행을 클릭합니다.
   다음과 같은 오류 메시지가 표시됩니다.

Query execution failed: - Not found: Table cloud-training-demos:looker_ecomm.orders was not found in location US

SQL 쿼리에 적합한 테이블 이름 식별하기

1. 테이블 아래의 테이블 이름 목록에서 주문 정보가 포함된 테이블을 선택합니다.

2. SQL 쿼리에서 테이블 이름을 업데이트합니다.

SELECT order_items.user_id as user_id ,COUNT(*) as lifetime_orders ,SUM(order_items.order_price) as lifetime_sales FROM cloud-training-demos.looker_ecomm.order_items GROUP BY user_id LIMIT 10

3. 실행을 클릭합니다.
   새로운 오류 메시지가 표시됩니다.

Query execution failed: - Name order_price not found inside order_items at [5:19]

4. 테이블에서 order_items를 클릭합니다.
   테이블 열 목록이 표시됩니다.

5. SQL 쿼리에서 열 이름을 업데이트합니다.

SELECT order_items.user_id as user_id ,COUNT(*) as lifetime_orders ,SUM(order_items.sale_price) as lifetime_sales FROM cloud-training-demos.looker_ecomm.order_items GROUP BY user_id LIMIT 10

6. 실행을 클릭합니다.
   쿼리 결과가 성공적으로 반환되었습니다. 이제 이 쿼리를 SQL 파생 테이블로 저장할 수 있습니다.

쿼리를 SQL 파생 테이블로 저장하기

1. 실행 옆에 있는 설정()을 클릭한 다음 프로젝트에 추가를 클릭합니다.

2. 프로젝트에 qwiklabs-ecommerce를 선택합니다.

3. 뷰 이름에 user_order_lifetime을 입력합니다.

4. 추가를 클릭합니다.

5. 파일 브라우저에서 user_order_lifetime.view를 views 폴더로 드래그합니다.

6. user_order_lifetime.view 파일에서 sql 파라미터의 LIMIT 10 코드 줄을 삭제합니다.

참고: 현재는 뷰에 대한 primary_key를 정의하지 않습니다.

7. 변경사항 저장을 클릭한 다음 LookML 검증을 클릭합니다.
   LookML 오류가 발견되지 않았으며 파일은 다음과 같아야 합니다.

8. training_ecommerce.model 파일로 다시 이동합니다.

9. explore: events 정의에서 join: event_session_facts 앞의 새 줄에 다음 코드를 사용하여 새 조인을 정의합니다.

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

10. 변경사항 저장을 클릭한 다음 LookML 검증을 클릭합니다. LookML 오류가 없습니다.

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 목표를 확인합니다. SQL Runner로 사용 가능한 데이터 탐색 및 SQL 쿼리 해결하기

작업 2. LookML 검사기로 문법 테스트 및 모델에 정의된 관계 검증하기

LookML 검사기는 정의된 객체(예: 측정기준 및 측정)의 문법을 테스트하고 모델의 관계(예: 조인)를 검증하는 데 도움이 됩니다. 이 작업에서는 Explore의 기본 뷰에 조인되지 않은 다른 뷰를 참조하는 잘못된 LookML 문법으로 새 측정기준을 만듭니다. 그런 다음 LookML 검사기를 사용하여 두 가지 문제를 식별하고 수정합니다.

다른 뷰의 측정기준을 참조하여 새 측정기준 만들기

1. qwiklabs-ecommerce 프로젝트에서 users.view를 엽니다.

2. 마지막 측정기준을 찾고 (88번째 줄 부근에) 다음 코드를 추가하여 새 측정기준을 만듭니다.

dimension: average_sales { type: ${number} sql: user_order_lifetime.lifetime_sales / user_order_lifetime.lifetime_orders ;; value_format_name: usd }

새 측정기준이 user_order_lifetime이라는 새로 만든 뷰의 측정기준을 참조합니다.

참고: 이 LookML 코드에는 잘못된 문법이 포함되어 있으며, 다음 단계에서 이 문제를 해결합니다.

3. 변경사항 저장을 클릭한 다음 LookML 검증을 클릭합니다.
   네 가지 오류가 표시됩니다.

• 첫 번째 항목은 구문 오류의 위치를 “Invalid LookML syntax near line 89”로 식별합니다.
• 마지막 항목은 특정한 구문 오류를 식별합니다. “Expecting ‘keyword’, ‘}’, got ‘identifier’

이제 뷰에 잘못된 문법이 포함되어 있으므로 더 이상 유효한 뷰로 간주되지 않습니다. 따라서 뷰를 찾을 수 없기 때문에 모델 파일 내에서 추가 오류가 식별됩니다.

• “Join name must match a view name” 및 “Could not find a field named users.id”

뷰 파일의 새 측정기준에 대한 문법이 수정되면 뷰가 다시 유효해지므로 모델 파일 오류도 해결됩니다.

새로운 측정기준의 문법 오류 식별 및 수정하기

이제 LookML 코드의 오류를 해결합니다.

1. users.view 파일의 다른 측정기준을 검토합니다.

2. 측정기준, 필터, 파라미터 유형에 관한 문서를 검토합니다.

3. 다음과 같이 측정기준의 LookML 코드를 업데이트합니다.

dimension: average_sales { type: number sql: ${user_order_lifetime.lifetime_sales} / ${user_order_lifetime.lifetime_orders} ;; value_format_name: usd }

4. 변경사항 저장을 클릭한 다음 LookML 검증을 클릭합니다.

   구문이 업데이트되었으므로 뷰가 다시 유효해지고 모델 오류도 해결되었습니다. 그러나 이제는 새로운 오류가 있습니다.

5. Looker 오류 카탈로그에서 액세스 불가 뷰에 대한 오류 메시지를 검토합니다.
   조사할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다.

   • 뷰가 존재하지 않습니다.
   • 뷰가 Explore에 올바르게 조인되지 않았습니다.

6. 파일 브라우저에서 뷰 목록을 검토합니다. user_order_lifetime이라는 뷰가 파일 브라우저에 실제로 존재합니다.

7. training_ecommerce.model을 열고 검토합니다.

   user_order_lifetime이라는 새 뷰가 모델 파일에 있는 Explore의 기본 뷰에 조인되지 않았습니다. 또한 users.view가 order_items 및 event Explore에 모두 조인되어 있습니다. 이러한 이유로 users.view 내에서 새 측정기준이 성공적으로 정의되려면 user_order_lifetime의 새 뷰도 두 Explore에 모두 조인되어야 합니다.

8. explore: order_items 정의의 join: users 앞 새 줄에 다음 코드를 사용하여 새 조인을 정의합니다.

join: user_order_lifetime { type: left_outer sql: ${order_items.user_id} = ${user_order_lifetime.user_id};; relationship: many_to_one } 참고: 이러한 조인 중 하나는 잘못 정의되어 있으며, 다음 섹션에서 이 문제를 해결합니다.

9. 변경사항 저장을 클릭한 다음 LookML 검증을 클릭합니다.

다음 작업을 시작할 때 IDE의 브라우저 탭을 열어 둡니다.

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 목표를 확인합니다. 새 측정기준 만들기

작업 3. Explore 쿼리 창으로 누락된 객체 및 오류 메시지 진단하기

LookML 코드의 변경사항을 테스트하는 간단한 방법은 Explore에서 쿼리를 실행하여 비즈니스 사용자가 수정된 코드를 어떻게 조회하고 상호작용하는지 확인하는 것입니다. Explore 쿼리를 실행하면 누락되거나 잘못된 LookML 객체(예: 누락된 primary_key)를 식별하고, 권한 부족 또는 잘못된 SQL 객체 참조(예: 잘못 정의된 조인)와 같이 기본 데이터베이스에서 제공하는 SQL 오류를 확인할 수 있습니다.

이 작업에서는 Explore에서 쿼리를 실행하여 잘못 정의된 조인과 누락된 측정항목을 식별합니다. 또한 새로 정의된 조인에 맞춰 LookML을 수정하고 새 뷰에 primary_key를 추가하여 집계(즉, 측정)가 성공적으로 이루어지도록 합니다.

Explore 내에서 새 뷰 검토하기

1. 새 탭에서 새 Looker 창을 엽니다.

2. Explore > 주문 항목으로 이동합니다.

3. 사용자 주문 전체 기간의 뷰를 확장합니다.

lifetime_orders, lifetime_sales, user_id의 3가지 측정기준이 표시되지만 측정값은 없습니다.

다음 단계를 진행하는 동안 이 브라우저 탭을 열어 두세요.

뷰 내 집계를 위해 누락된 파라미터 식별 및 수정하기

1. Looker IDE의 브라우저 탭으로 돌아가서 user_order_lifetime.view로 다시 이동합니다. count라는 측정항목 하나가 Explore에 표시되어야 합니다.

2. 대칭 집계의 요구사항에 관한 문서를 검토합니다. 첫 번째 요구사항은 조인에 관련된 모든 뷰에 primary_key가 정의되어 있어야 한다는 것입니다.

3. user_order_lifetime.view를 다시 검토합니다.
   정의된 primary_key가 없습니다.

4. user_order_lifetime.view 내에서 user_id 측정기준을 뷰의 primary_key로 정의하도록 업데이트합니다.

dimension: user_id { primary_key: yes type: number sql: ${TABLE}.user_id ;; }

5. 변경사항 저장을 클릭한 다음 LookML 검증을 클릭합니다.

6. 주문 항목 Explore 브라우저 탭으로 돌아가서 페이지를 새로고침합니다.

7. 사용자 주문 전체 기간의 뷰를 확장합니다.
   뷰의 primary_key를 정의하고 나면 이제 Count 측정값이 표시됩니다.

다음 단계에서는 여전히 주문 항목 Explore에 남아서 user_order_lifetime.view의 측정기준을 사용하는 users.view에 정의된 새 측정기준(평균 판매)을 테스트합니다.

Explore 쿼리를 실행하여 새로운 측정기준 테스트하기

1. 사용자 > 측정기준에서 평균 판매를 클릭한 다음 실행을 클릭합니다.

Explore에서 기본 데이터베이스로 보낸 SQL 쿼리와 함께 오류 메시지가 표시됩니다. 오류 메시지의 13번째 줄에 문제가 명시되어 있습니다. Query execution failed: - Syntax error: Expected end of input but got identifier "order_items" at [13:1].

2. 데이터 창에서 SQL 탭을 열면 실패한 쿼리를 더 간편하게 검토할 수 있습니다. 다음과 같은 13번째 줄을 검토합니다.

order_items.user_id =user_order_lifetime.user_id

오류에 관한 정보가 그렇게 많이 제공되지는 않지만 이 새 뷰를 이벤트 Explore에도 조인했다는 점을 기억하세요. 다음 단계에서는 이벤트 Explore에서 동일한 쿼리를 실행하여 해당 Explore의 뷰를 테스트합니다.

3. 이 브라우저 탭은 주문 항목 Explore를 위해 열어 두고, 새 탭에서 새 Looker 창을 엽니다.

4. Explore > 이벤트로 이동합니다.

5. 사용자 > 측정기준에서 평균 판매를 클릭한 다음 실행을 클릭합니다.

6. 데이터 창에서 SQL 탭을 열어 성공한 쿼리를 확인합니다.

7. 이 쿼리의 13번째 줄을 검토합니다.

   주문 항목 Explore의 쿼리와 달리 13번째 줄의 쿼리 문법은 events와 user_order_lifetime 간의 join을 지정합니다.

LEFT JOIN user_order_lifetime ON events.user_id = user_order_lifetime.user_id

모델의 잘못된 파라미터 식별 및 수정하기

1. Looker IDE의 브라우저 탭으로 돌아가서 training_ecommerce.model을 엽니다.

2. order_items Explore와 events Explore 모두에서 user_order_lifetime의 조인을 검토합니다.

3. 함수별 LookML 파라미터 참조를 참고하여 파라미터를 검토합니다.

4. explore: order_items 정의에서 user_order_lifetime에 대한 조인을 업데이트합니다.

join: user_order_lifetime { type: left_outer sql_on: ${order_items.user_id} = ${user_order_lifetime.user_id};; relationship: many_to_one }

5. 변경사항 저장을 클릭한 다음 LookML 검증을 클릭합니다.
   LookML 오류가 없습니다.

6. 주문 항목 Explore의 브라우저 탭으로 돌아가 페이지를 새로고침합니다.

이제 order_items Explore 내에서 user_order_lifetime에 대한 조인을 올바르게 정의했으므로 쿼리가 성공적으로 실행됩니다.

Explore 쿼리를 Look으로 저장하기

1. 평균 판매액 열을 한 번 클릭하여 내림차순으로 정렬합니다.

2. ID, 상태, 국가, 연령과 같은 추가 측정기준을 클릭하여 쿼리를 확장합니다.

3. 행 제한에 10을 입력합니다.

4. 실행을 클릭합니다.

5. 시각화 창을 펼치고 테이블 시각화를 선택합니다.

6. 설정()을 클릭합니다.

7. 저장 > Look으로 저장을 클릭합니다.

8. Look 이름을 Top 10 Users With Highest Average Sales로 지정합니다.

9. 저장 및 Look 보기를 클릭합니다.
   다음과 유사한 시각화가 생성됩니다.

10. 다른 Explore 탭을 닫고 다음 작업을 시작할 것이므로 이 브라우저 탭은 열어 둡니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Look 만들기

작업 4. LookML 객체 변경 후 콘텐츠 검사기로 콘텐츠 테스트 및 업데이트하기

콘텐츠 검사기를 사용하면 인스턴스에서 생성된 Look 및 대시보드를 확인하여 LookML 객체에 대한 참조가 유효한지 확인할 수 있습니다. 이 방법은 측정기준, 측정항목, 뷰, Explore 또는 모델의 이름이 수정된 경우에 특히 유용합니다. 도구가 인스턴스의 콘텐츠와 객체에 미칠 수 있는 영향에 관한 자세한 내용은 콘텐츠 검사기를 사용하기 전 문서를 검토하세요.

이 작업에서는 LookML 객체(예: 측정기준)의 이름을 더 사용자 친화적으로 수정한 다음 콘텐츠 검사기를 사용하여 기존 콘텐츠(예: Look) 내의 LookML 객체에 대한 참조를 검증하고 업데이트합니다.

기존 측정기준의 이름 수정하기

1. users.view를 열고 average_sales라는 측정기준을 찾은 다음 비즈니스 사용자에게 맞춰 측정기준 이름을 더 구체적으로 수정합니다.

dimension: average_order_price { type: number sql: ${user_order_lifetime.lifetime_sales} / ${user_order_lifetime.lifetime_orders} ;; value_format_name: usd }

2. 변경사항 저장을 클릭한 다음 LookML 검증을 클릭합니다.
   LookML 오류가 없습니다.

3. IDE의 브라우저 탭은 열어 두고 Look의 브라우저 탭으로 돌아가 페이지를 새로고침합니다.

이제 'users.average_sales' no longer exists on Order Items, or you do not have access to it, and it will be ignored라는 경고가 표시됩니다.

4. 새 탭에서 새 Looker 창을 엽니다.

5. 개발 > 콘텐츠 검사기로 이동합니다.

6. 검증을 클릭합니다.

오류 탭이 활성화되어 있으며 이전 작업에서 만든 Look인 평균 매출이 가장 높은 상위 10명의 사용자에 “Unknown field "users.average_sales" 오류가 있습니다.

7. 모든 콘텐츠에서 찾기 및 바꾸기를 클릭합니다.

8. 유형에서 필드를 선택합니다.

9. 필드 이름에 users.average_sales를 입력합니다.

10. 대체 필드 이름에 users.average_order_price를 입력합니다.

11. 필드 이름 바꾸기를 클릭합니다.

12. 확인을 클릭합니다.

13. 검증을 클릭합니다.
    이제 오류 탭이 비어 있습니다. 이는 측정항목의 이름이 이를 참조하는 모든 콘텐츠(이 경우 평균 매출이 가장 높은 상위 10명의 사용자라는 이름의 Look)에서 업데이트되었기 때문입니다.

14. Look의 브라우저 탭으로 돌아가 페이지를 새로고침합니다.
    Look이 업데이트되었고 시각화가 성공적으로 렌더링되었으므로 이제 LookML 변경사항을 프로덕션에 푸시할 수 있습니다.

15. IDE의 브라우저 탭으로 돌아갑니다.

16. LookML 검증을 클릭합니다. LookML 오류가 없어야 합니다.

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 목표를 확인합니다. 기존 측정기준의 이름 수정하기

수고하셨습니다

이 실습에서는 먼저 SQL Runner를 사용하여 문제가 있는 SQL 쿼리를 해결하고 LookML 검사기를 사용하여 정의된 객체와 관계의 문법을 검증했습니다. 그런 다음 Explore 쿼리 창을 사용하여 누락된 객체와 오류 메시지를 진단하고 콘텐츠 검사기를 사용하여 LookML 객체를 변경한 후 콘텐츠를 테스트하고 업데이트했습니다.

다음 단계/더 학습하기

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

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2024년 4월 23일

실습 최종 테스트: 2023년 2월 9일

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