【Lookerの使い方ガイド】ViewとModelとは？

2023/06/14

飯沼佑太

Lookerの使い方ガイド：ViewとModelとは？

LookerはGoogle Cloud Platformのデータ分析プラットフォームで、データ収集から可視化までを簡単に行えます。このブログでは実際のデータを使用し、Lookerでデータを可視化するために必要なModelファイル、Viewファイルの構築方法について解説します。

BIBigQueryBIツールLookerデータ分析

Lookerとは？？

Lookerは、Google Cloud Platformが提供するデータ分析プラットフォームです。データの収集、分析、可視化を簡単に行うことができ、ビジネスの意思決定を支援します。

Lookerは下記のように大きく三つの要素からプロジェクトを構成し、実装されています。

Modelファイル：データセット間の結合など、テーブル単位の定義を行う

Viewファイル：接続したデータセットの定義を行う

LookML dashborads：ModelファイルやViewファイルで定義したデータを使って可視化を行う

引用：https://cloud.google.com/looker/docs/what-is-lookml

主な実装フローは下記のようになります。

BigQueryやRedshiftなどのようなDWHやMySQLなどのSQLサーバーとLookerの接続を行う

Viewファイルを作成し、接続したデータセットをLooker上でどのように扱うかを定義

ViewファイルをModelファイルで呼び出し、データセットの結合や、どのデータセットを使うかを定義付け

Modelファイルで定義したデータセットを使用して、表やグラフを描画し、データの可視化

今回扱うデータ

今回、実際のデータを使用してLookerでどのようにデータを可視化するのかを複数のブログに渡って解説していきます。今回、前もってクレンジングした下記データをBigQueryに保存して使用していきます。

https://competition.nishika.com/competitions/nishika-mansion-spring-2023/summary

Viewファイルを作成し、データの定義を行う

まず、今回使用するテーブルをLooker上でどのようにして扱うかを定義付けするため、Viewファイルの作成を行います。下記表はViewファイル作成に使用するコードの一例です。下記コードを使ってBigqueryにあるテーブルのデータをLooker上でどのように扱うかを定義します。

下記がViewファイルの実装例です。

view: mansion_dataset { 

　sql_table_name: `使用したいテーブルのパス`;; 

　dimension: id { 

　　　primary_key: yes 

　　　type: number 

　　　sql: ${TABLE}.id ;; 

　} 

　dimension: city_plan { 

　　　type: string 

　　　sql: ${TABLE}.city_plan ;;

　} 

　dimension: district { 

　　　type: string 

　　　sql: ${TABLE}.district ;; 

　} 

　dimension: floor_plan { 

　　　type: string 

　　　sql: ${TABLE}.floor_plan ;; 

　} 

　dimension: floor_size { 

　　　type: number 

　　　sql: ${TABLE}.floor_size ;; 

　} 

}

Modelファイルを作成し、今回扱うViewファイルの定義を行う

次に、Modelファイルの実装をしていきます。Modelファイルでは先ほど作成したViewファイルをどのように扱うかを定義するためのファイルです。

今回は実装しませんが、複数のテーブルをマージして使用したい場合は複数もViewファイルを作成し、Modelファイルでマージ処理の定義を行います。

下記が今回使用するModelファイルです。「connection:~」では、Lookerがどのテーブル、どのプロジェクトと接続するかを宣言します。「include: “/views//*.view”」では作成したViewファイルを読み込むための処理です。今回はviewsというディレクトリ配下にあるViewファイルを全て読み込む仕様になっています。最後に、「explore: 〜 {}」を使用し、読み込んだViewファイルの中で、今回使用するデータセットの宣言を行います。仮に、「include: “/views//*.view”」で読み込んでも「explore: 〜 {}」で宣言しないと、Looker上では扱うことができないので注意です。

connection: "" 



# include all the views 

include: "/views/**/*.view" 



explore: mansion_dataset {}

まとめ

今回ViewファイルとModelファイルを実装し、BigqueryのデータをLooker上で扱うための環境構築を行いました。次回の記事からは実際にどのようにしてLooker上でビジュアライズを行っていくのかを解説していきます。

【Lookerの使い方ガイド】表による可視化

Data Driven Knowledgebase

Lookerの使い方ガイド：ViewとModelとは？