Lookerでのビューの定義方法
Lookerでは、ビューを定義することによってデータベースのテーブルをモデル化し、データの可視化や分析を行うことができます。このブログ記事では、Lookerでのビューの定義方法について解説します。プライマリキーの指定や各カラムの定義、計算フィールド、メジャーの定義など、ビューを効果的に設定するための基本的な手順を紹介します。
1. はじめに
目的と背景
Lookerでは、ビューを定義することによってデータベースのテーブルをモデル化し、データの可視化や分析を行うことができます。このブログ記事では、Lookerでのビューの定義方法について解説します。プライマリキーの指定や各カラムの定義、計算フィールド、メジャーの定義など、ビューを効果的に設定するための基本的な手順を紹介します。
試したことの概要
以下の手順に従って、架空の product_data テーブルをモデル化したビューの定義を行いました。このビューにはプライマリキーを設定し、各ディメンションやメジャーにラベルと説明を追加しました。
2. 環境設定
使用したツールとバージョン
- Looker (バージョン: 最新版)
- データベース: Redshift
初期設定と準備
- Lookerインスタンスを設定し、データベースと接続します。
- Lookerのプロジェクトを作成し、ビューを定義するためのファイルを作成します。
3. 実装手順
コードスニペットと説明
以下は、架空の product_data テーブルをモデル化したビューの定義例です。このビューでは、プライマリキーの指定、ディメンションとメジャーの定義、ラベルと説明の追加を行います。
view: product_data {
sql_table_name: pd.product_data ;;
dimension: product_id {
primary_key: yes
type: string
sql: ${TABLE}."product_id" ;; # ここを実際のプライマリキーのカラム名に変更してください
label: "プロダクトID"
description: "各プロダクトを一意に識別するためのID"
}
dimension: product_name {
type: string
sql: ${TABLE}."product_name" ;;
label: "プロダクト名"
description: "プロダクトの名前"
}
dimension: category {
type: string
sql: ${TABLE}."category" ;;
label: "カテゴリ"
description: "プロダクトが属するカテゴリ"
}
dimension: price {
type: number
sql: ${TABLE}."price" ;;
label: "価格"
description: "プロダクトの価格"
}
measure: total_sales {
type: sum
sql: ${TABLE}."sales" ;;
label: "総売上"
description: "プロダクトの総売上額"
}
measure: count {
type: count
label: "カウント"
description: "プロダクトの数をカウント"
}
filter: price_range {
type: number
sql: ${TABLE}."price" ;;
label: "価格範囲"
description: "特定の価格範囲のプロダクトをフィルタリング"
}
}
ステップバイステップのガイド
- Lookerプロジェクト内で新しいビュー定義ファイルを作成します（例：
product_data.view.lkml）。 - ビューの基本構造を定義します。
- プライマリキーとなるディメンションを定義し、
primary_key: yesを追加します。 - 他のディメンションを定義し、それぞれにラベルと説明を追加します。
- メジャーを定義し、集計関数とラベル、説明を追加します。
- 必要に応じて、フィルターを定義し、特定の条件でデータをフィルタリングできるようにします。
4. 結果
実行結果のスクリーンショット
（ここに実行結果のスクリーンショットを挿入します）
成功例と失敗例
- 成功例: 正しく定義されたビューを使用して、Lookerでデータを可視化できました。
- 失敗例: プライマリキーが正しく指定されていない場合、一部のメジャーが使用できないエラーが発生しました。
5. まとめ
得られた知見と反省点
- プライマリキーの指定はビューの定義において非常に重要です。正しく指定することで、Lookerの機能を最大限に活用できます。
- ディメンションやメジャーにラベルと説明を追加することで、他のユーザーがビューを理解しやすくなります。
6. 付録
完全なソースコード
view: product_data {
sql_table_name: pd.product_data ;;
dimension: product_id {
primary_key: yes
type: string
sql: ${TABLE}."product_id" ;;
label: "プロダクトID"
description: "各プロダクトを一意に識別するためのID"
}
dimension: product_name {
type: string
sql: ${TABLE}."product_name" ;;
label: "プロダクト名"
description: "プロダクトの名前"
}
dimension: category {
type: string
sql: ${TABLE}."category" ;;
label: "カテゴリ"
description: "プロダクトが属するカテゴリ"
}
dimension: price {
type: number
sql: ${TABLE}."price" ;;
label: "価格"
description: "プロダクトの価格"
}
measure: total_sales {
type: sum
sql: ${TABLE}."sales" ;;
label: "総売上"
description: "プロダクトの総売上額"
}
measure: count {
type: count
label: "カウント"
description: "プロダクトの数をカウント"
}
filter: price_range {
type: number
sql: ${TABLE}."price" ;;
label: "価格範囲"
description: "特定の価格範囲のプロダクトをフィルタリング"
}
}参考リンク
