在 LookML 中使用联接

通过联接，您可以连接不同的视图，以便同时探索多个数据视图中的数据，并了解数据的不同部分之间的关系。

例如，您的数据库可能包含表 order_items、orders 和 users。您可以使用联接同时探索所有表中的数据。本页面介绍了 LookML 中的联接，包括特定的联接参数和联接模式。

“加入”始于“探索”

联接在模型文件中定义，用于建立探索和视图之间的关系。联接会将一个或多个数据视图与单个探索相关联，无论是直接关联还是通过其他合并数据视图来发挥作用。

假设有两个数据库表：order_items 和 orders。为这两个表生成视图后，请在模型文件的 explore 参数下声明其中一个或多个表：

explore: order_items { ... }

当您从 order_items 探索运行查询时，order_items 会显示在生成的 SQL 的 FROM 子句中：

SELECT ...
FROM order_items

您可以将更多信息加入 order_items 的“探索”专区。例如，您可以使用以下示例 LookML 将 orders 视图联接到 order_items 探索：

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
}

之前显示的 LookML 可以完成两件事。首先，您可以在探索字段选择器中查看 orders 和 order_items 中的字段：

其次，LookML 介绍了如何将 orders 和 order_items 联接在一起。该 LookML 会转换为以下 SQL：

SELECT ...
FROM order_items
LEFT JOIN orders
ON order_items.order_id = orders.id

以下各部分更详细地介绍了这些 LookML 参数。

联接参数

用于联接的四个主要参数为：join、type、relationship 和 sql_on。

第 1 步：开始探索

首先，创建 order_items 探索：

explore: order_items { ... }

第 2 步：join

如需联接表，必须先在视图中声明表。在此示例中，假设 orders 是模型中的现有视图。

然后，使用 join 形参声明您要将 orders 视图联接到 order_items 探索：

explore: order_items {
  join: orders { ... }
}

第 3 步：type

考虑要执行哪种类型的联接。Looker 支持 LEFT JOIN、INNER JOIN、FULL OUTER JOIN 和 CROSS JOIN。这些变量对应于 left_outer、inner、full_outer 和 cross 的 type 参数值。

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
  }
}

type 的默认值为 left_outer。

第 4 步：relationship

定义 order_items 探索和 orders 视图之间的联接关系。正确声明联接的关系对于 Looker 计算准确的测量结果非常重要。关系是从 order_items 的“Explore”到 orders 视图定义的。可能的选项包括 one_to_one、many_to_one、one_to_many 和 many_to_many。

在此示例中，一个订单可以有多个订单商品。从 order_items 探索与 orders 视图的关系是 many_to_one：

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
  }
}

如果您没有在联接中添加 relationship 参数，则 Looker 默认为 many_to_one。

如需了解如何为联接正确定义 relationship 参数的其他提示，请参阅正确使用 relationship 参数。

第 5 步：sql_on

声明如何将 order_items 表和 orders 表与 sql_on 参数或 foreign_key 参数联接起来。

sql_on 参数等效于为查询生成的 SQL 中的 ON 子句。借助此参数，您可以声明应匹配哪些字段以执行联接：

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
}

您还可以编写更复杂的联接。例如，您可能只想联接 id 大于 1000 的订单：

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} AND ${orders.id} > 1000 ;;
  }
}

如需详细了解这些示例中的 ${ ... } 语法，请参阅替换运算符文档。

第 6 步：测试

通过转到 Order Items 探索，测试此联接是否按预期运行。您应该会看到来自 order_items 和 orders 的字段。

如需详细了解如何在“探索”中测试 LookML 更改，请参阅修改和验证 LookML。

正在通过其他视图加入会议

您可以通过其他视图将某个视图加入探索。在联接参数示例中，您通过 order_id 字段将 orders 连接到 order_items。此外，我们还可能需要将名为 users 的视图中的数据联接到 order_items 探索，即使这两个视图并不共用同一字段。这可以通过加入 orders 视图来完成。

使用 sql_on 参数或 foreign_key 参数将 users 视图与 orders 视图（而不是 order_items 探索）联接起来。为此，您可以将 orders 中的字段正确限定为 orders.user_id。

下面是一个使用 sql_on 参数的示例：

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
  join: users {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${orders.user_id} = ${users.id} ;;
  }
}

多次加入一个视图

users 数据视图包含买方和卖方的数据。要将此数据视图中的数据联接到 order_items 中，但针对买方和卖方分别进行此操作，您可以使用 from 参数联接两次不同名称的 users。

借助 from 参数，您可以指定要在联接中使用的视图，并为联接指定一个唯一名称。例如：

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
  join: buyers {
    from: users
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${orders.buyer_id} = ${buyers.id} ;;
  }
  join: sellers {
    from: users
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${orders.seller_id} = ${sellers.id} ;;
  }
}

在这种情况下，只有买方数据会作为 buyers 联接，而只有卖方数据会作为 sellers 联接。

注意：users 视图现在必须通过联接中的别名 buyers 和 sellers 来引用。

限制联接中的字段

借助 fields 参数，您可以指定从联接导入到探索中的字段。默认情况下，视图中的所有字段会在联接时被引入。但是，您可能只想提供一部分字段。

例如，当 orders 与 order_items 联接时，您可能只希望通过联接加入 shipping 和 tax 字段：

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
    fields: [shipping, tax]
  }
}

您还可以引用一组字段，例如 [set_a*]。每个集合都使用 set 参数在视图中定义。假设您在 orders 视图中定义了以下集合：

set: orders_set {
  fields: [created_date, shipping, tax]
}

当您将 orders 加入 order_items 时，您可以选择仅显示以下三个字段：

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
    fields: [orders_set*]
  }
}

对称汇总

Looker 使用一种名为“对称聚合”的功能来正确计算聚合（例如求和和平均值），即使联接会导致扇出也是如此。了解对称聚合中更详细地介绍了对称聚合。对称聚合所解决的扇出问题在 SQL 扇出问题社区帖子中进行了解释。

必须提供主键

如需通过联接进行测量（聚合），您必须在联接所涉及的所有视图中定义主键。

为此，请将 primary_key 参数添加到每个数据视图的主键字段定义中：

dimension: id {
  type: number
  primary_key: yes
}

支持的 SQL 语言

为了让 Looker 在 Looker 项目中支持对称聚合，您的数据库方言也必须支持对称聚合。下表显示了哪些方言在最新版本的 Looker 中支持对称聚合：

方言	是否支持？
阿克蒂安雪崩	是
Amazon Athena	是
Amazon Aurora MySQL	是
Amazon Redshift	是
Apache Druid	否
Apache Druid 0.13 及更高版本	否
Apache Druid 0.18 及更高版本	否
Apache Hive 2.3 及更高版本	否
Apache Hive 3.1.2 及更高版本	否
Apache Spark 3 及更高版本	是
ClickHouse	否
Cloudera Impala 3.1 及以上版本	是
带有原生驱动程序的 Cloudera Impala 3.1+	是
带有原生驱动程序的 Cloudera Impala	否
DataVirtuality	是
Databricks	是
迪诺多 7	是
迪诺多 8 号星	是
德雷米奥	否
Dremio 11+	是
Exasol	是
火箭	是
Google BigQuery 旧版 SQL	是
Google BigQuery 标准 SQL	是
Google Cloud PostgreSQL	是
Google Cloud SQL	是
Google Spanner	是
Greenplum	是
HyperSQL	否
IBM Netezza	是
MariaDB	是
Microsoft Azure PostgreSQL	是
Microsoft Azure SQL 数据库	是
Microsoft Azure Synapse 分析	是
Microsoft SQL Server 2008 及更高版本	是
Microsoft SQL Server 2012 及更高版本	是
Microsoft SQL Server 2016	是
Microsoft SQL Server 2017 及更高版本	是
MongoBI	否
MySQL	是
MySQL 8.0.12 及更高版本	是
Oracle	是
Oracle ADWC	是
PostgreSQL 9.5 及更高版本	是
PostgreSQL 9.5 之前的版本	是
PrestoDB	是
PrestoSQL	是
SAP HANA 2 及更高版本	是
SingleStore	是
SingleStore 7 及更高版本	是
Snowflake	是
Teradata	是
Trino	是
矢量	是
Vertica	是

如果您的方言不支持对称聚合，请在 Looker 中执行联接时小心，因为某些类型的联接可能会导致汇总不准确（例如求和与平均值）。SQL 扇出问题社区帖子中详细介绍了此问题及其解决方法。

详细了解联接

如需详细了解 LookML 中的联接参数，请参阅联接参考文档。