クエリ

このページでは、Explore の一部である query パラメータについて説明します。

query は、aggregate_table パラメータのドキュメント ページで説明されているように、集計テーブルの一部としても使用できます。

用途

explore: explore_name {
  query: query_name {
    dimensions: [dimension1, dimension2, ... ]
    measures: [measure1, measure2, ... ]
    label: "Display Name in Field Picker"
    description: "Information about this query"
    pivots: [dimension1, dimension2, ... ]
    sorts: [field1: asc, field2: desc, ... ]
    filters: [field1: "value1", field2: "value2", ... ]
    limit: 100
  }
  ...
}
階層
explore
query
デフォルト値
なし

許可
クエリを定義するクエリとサブパラメータの名前

定義

query パラメータを使用すると、Explore のモデル化された分析を作成できます。モデル化された分析は、空白の Explore の [クイック スタート] セクション、または Explore の実行後に表示されるクイック スタートのポップアップに表示されます。仕組みについては、このページの例のセクションをご覧ください。

モデル化された分析は、最も関連性が高く、有益なディメンション、メジャー、フィルタ、ピボットなどの要素を指定できるため、Looker の初心者ユーザーに役立ちます。

LookML でクエリを定義する

クエリの LookML を最初から作成する代わりに、Explore を使用してクエリのベース LookML を作成できます。詳細については、次のセクションのエクスプローラからクエリ LookML を取得するをご覧ください。

query パラメータには次のサブパラメータがあります。

パラメータ名 説明 例
label 必要に応じて、query のラベルを追加します。ラベルは、Explore のフィールド選択ツールでクエリに表示されるものです。 label: "Weekly Sales Totals"
description 必要に応じて、このクエリに関する説明を追加して、ユーザーに通知します。Explore では、説明のあるクエリには情報アイコンが表示されます。ユーザーが情報アイコンにカーソルを合わせると、説明テキストが表示されます。description: "Total value of all sales per day"
dimensions クエリに含める Explore のディメンションのカンマ区切りリスト。dimensions フィールドの構文は次のとおりです。

dimensions: [dimension1, dimension2, ...] 		dimensions:

  [orders.created_month, orders.country]
measures クエリに含める Explore の指標のカンマ区切りのリスト。measures フィールドの構文は次のとおりです。

measures: [measure1, measure2, ...] 		measures:

  [orders.count]
filters 必要に応じて、query にフィルタを追加します。フィルタは、クエリを生成する SQL の WHERE 句に追加されます。

filters フィールドの構文は次のとおりです。

filters: [field_name_1: "value1", field_name_2: "value2", ...] 		filters: [orders.country: "United States", orders.state: "California"]
limit 必要に応じて、クエリの行制限を指定します。 limit: 10
sorts 必要に応じて、query の並べ替えフィールドと並べ替えの方向（昇順または降順）を指定します。

sorts フィールドの構文は次のとおりです。

sorts: [field1: asc|desc, field2: asc|desc, ...] 		sorts: [order_items.total_sales: asc]
pivots 必要に応じて、クエリの指定されたディメンションで結果をピボットします。pivots フィールドの構文は次のとおりです。

pivots: [dimension1, dimension2, ...]

NOTE: pivots パラメータで指定されたフィールドは、クエリの dimensions パラメータでも指定する必要があります。		 pivots: [created_quarter]
timezone サポートされていません timezone パラメータは、explore のサブパラメータである query パラメータではサポートされていません。explore の下の query は、explore で使用されているのと同じタイムゾーンを使用します。

Explore からクエリの LookML を取得する

ショートカットとして、Looker デベロッパーは、Explore から aggregate_table LookML の生成に使用される機能を借用し、集計テーブル クエリの LookML をコピーして、モデル化された分析 LookML の出発点として使用できます。

集計テーブルの LookML をコピーすると、モデル化されたクエリの LookML に不要なパラメータもコピーされます。具体的には、集計テーブルの LookML をコピーしたら、aggregate_table パラメータと materialization パラメータを削除する必要があります。これらのパラメータは集計テーブルにのみ適用されるためです。（これらのパラメータの詳細については、aggregate_table パラメータのドキュメント ページをご覧ください）。

また、集約テーブルの query パラメータは、モデル化された Explore クエリでサポートされているパラメータのサブセットのみをサポートします。つまり、集計テーブルの query LookML をコピーすると、モデル化されたクエリに追加のパラメータを使用できます。モデル化されたクエリでサポートされているパラメータの完全なリストについては、このページの LookML でクエリを定義するをご覧ください。

Explore を使用して、モデル化されたクエリの LookML のベースを取得するには:

  1. Explore で、モデル化されたクエリに含めるすべてのフィールドとフィルタを選択します。
  2. [実行] を選択して結果を取得します。

  3. [Explore アクション] の歯車メニューから [LookML を取得] を選択します。このオプションは Looker デベロッパーのみが使用できます。

  4. [Aggregate Table] タブを選択します。

  5. Looker は、集計テーブルの Explore 絞り込みの LookML を提供します。集計テーブルの query LookML を使用して、モデル化された Explore クエリ用に変更できます。LookML をコピーして、関連するモデルファイルに貼り付けます。関連するモデルファイルは、Explore の絞り込みの前のコメントに示されています。Explore がモデルファイルではなく、別の Explore ファイルで定義されている場合は、モデルファイルではなく、Explore のファイルに絞り込みを追加できます。

    ここから、モデル化されたクエリに使用する集約テーブルの LookML を変更できます。

  6. query パラメータとそのサブパラメータのみを保持します。aggregate_table パラメータと materialization パラメータは集計テーブルにのみ適用されるため、削除します。

  7. クエリの名前を追加します。このページの例セクションに示すように、構文は次のとおりです。

    query: query_name

  8. 必要に応じて、モデル化されたクエリの追加パラメータを入力します。モデル化されたクエリでサポートされているパラメータの完全なリストについては、このページの LookML でクエリを定義するセクションをご覧ください。

例

この例では、order_items Explore の order_count_by_month モデル化されたクエリを作成します。


explore: +order_items {
  query: order_count_by_month {
     description: "Number of orders placed by month in 2019"
     dimensions: [orders.created_month]
      measures: [orders.count]
     filters: [orders.created_date: "2019"]
    }
  }

ユーザーは、[Order Items] Explore の [クイック スタート] セクションからクイック スタート分析を実行できます。