在 LookML 中使用联接

借助联接，您可以连接不同的视图，以便同时探索多个视图中的数据，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 order_items、orders 和 users 表。您可以使用联接同时探索所有表中的数据。本页介绍了 LookML 中的联接，包括特定的联接参数和联接模式。

联接以探索为起点

联接在模型文件中定义，用于建立探索与视图之间的关系。联接会将一个或多个视图连接到单个探索，可以直接连接，也可以通过另一个已联接的视图连接。

请考虑以下两个数据库表：order_items 和 orders。为这两个表生成视图后，在模型文件的 explore 参数下声明其中一个或多个视图：

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

您可以将其他信息联接到 order_items 探索。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} ;;
  }
}

前面显示的 LookML 完成了两项任务。首先，您可以在 探索字段选择器 中看到 orders 和 order_items 中的字段：

其次，LookML 描述了如何将 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

以下部分将更详细地介绍这些 LookML 参数。

Chat 团队提示： 用户最常询问的是验证错误“Unknown or inaccessible field”（未知或无法访问的字段），这可能是因为缺少联接所致。如需了解详情，请参阅错误：未知或无法访问的字段。

联接参数

联接使用四个主要参数：join、type、relationship 和 sql_on。

第 1 步：启动探索

首先，创建 order_items 探索：

explore: order_items { ... }

第 2 步：join

如需联接表，您必须先在视图中声明该表。在本示例中，假设 orders 是模型中的现有视图。

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

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

第 3 步：type

考虑要执行的联接类型。Looker 支持 LEFT JOIN、INNER JOIN、FULL OUTER JOIN 和 CROSS JOIN。这些联接类型分别对应于 type 参数值 left_outer、inner、full_outer 和 cross。

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 计算准确的衡量指标非常重要。关系是从 from order_items 探索到 to 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。

在本示例中，一个订单可以包含多个订单项。从 order_items 探索到 orders 视图的关系为 many_to_one：

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

如果您在联接中未添加 relationship 参数，Looker 会默认使用 many_to_one。

如需了解有关为联接正确定义 relationship 参数的其他提示，请参阅 正确设置 relationship 参数。

第 5 步：sql_on

使用 sql_on 参数或 foreign_key 参数声明如何将 order_items 表和 orders 表联接在一起。

提示： 我们通常建议使用 sql_on 参数，因为它可以执行 foreign_key 参数可以执行的所有操作，但 sql_on 参数通常更容易理解。

sql_on 参数等同于查询生成的 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

前往 Order Items 探索，测试此联接是否按预期运行。您应该会看到 order_items 和 orders 中的字段。

如需详细了解如何在探索中测试 LookML 更改，请参阅测试探索中的字段。

通过另一个视图进行联接

您可以通过另一个视图将视图联接到探索。在联接参数示例中，您使用order_id字段将orders联接到order_items。我们可能还想将名为 users 的视图中的数据联接到 order_items 探索，即使它们没有共享的字段也是如此。这可以通过联接 orders 视图来完成。

使用 sql_on 参数或 foreign_key 参数将 users 视图联接到 orders 视图，而不是联接到 order_items 探索。为此，请将 orders 中的字段正确限定为 orders.user_id。

下面是使用 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} ;;
  }
}

多次联接视图

users 视图包含买家 和卖家 的数据。如需将此视图中的数据联接到 order_items，但分别针对买家和卖家执行此操作，您可以使用 users 联接两次，并使用不同的名称，使用 from 参数。

借助 from 参数，您可以指定要在联接中使用哪个视图，同时为联接指定唯一的名称。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，只有买家 数据会联接为 buyers，而只有卖家 数据会联接为 sellers。

注意：现在必须在联接中使用别名 buyers 和 sellers 来引用 users 视图。

限制联接中的字段

借助 fields 参数，您可以指定将哪些字段从联接引入到探索中。默认情况下，视图中的所有字段在联接时都会引入。不过，您可能只想引入一部分字段。

例如，当 orders 联接到 order_items 时，您可能只想通过联接引入 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*]。每个集合都是在视图中使用 set 参数定义的。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 联接到 order_items 时，可以选择仅引入这三个字段：

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

对称聚合

Looker 使用一项名为“对称聚合”的功能来正确计算聚合（例如总和和平均值），即使联接导致扇出也是如此。了解对称聚合中更详细地介绍了对称聚合。SQL 扇出问题社区帖子中介绍了对称聚合解决的扇出问题。

必须提供主键

如需通过联接获取衡量指标（聚合），您必须在联接中涉及的所有视图中定义主键。

为此，请将 primary_key 参数添加到每个视图中的主键字段定义：

dimension: id {
  type: number
  primary_key: yes
}

注意： 为了正确处理联接的衡量指标，Looker 需要您指定一个主键，其中的值是完全唯一的非 NULL 值。如果您的数据不包含主键，请考虑将多个字段串联起来是否会生成一个完全唯一的非 NULL 值的主键。如果您的主键不是唯一的或包含 NULL 值，并且您的查询包含揭示这些问题的数据，则 Looker 会返回错误，如计算总和时的错误：非唯一值/主键（或 sql_distinct_key）、值溢出或冲突最佳实践页面中所述。

支持的 SQL 语言

如需让 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。下表显示了在最新版 Looker 中哪些方言支持对称聚合：

方言	是否支持？
Actian Avalanche
Amazon Athena
Amazon Aurora MySQL
Amazon Redshift
Amazon Redshift 2.1+
Amazon Redshift Serverless 2.1+
Apache Druid
Apache Druid 0.13.x - 0.17.x
Apache Druid 0.18+
Apache Hive 2.3+
Apache Hive 3.1.2+
Apache Spark 3+
ClickHouse
Cloudera Impala 3.1+
Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver
Cloudera Impala with Native Driver
DataVirtuality
Databricks
Denodo 7
Denodo 8 & 9
Dremio
Dremio 11+
Exasol
Google BigQuery Legacy SQL
Google BigQuery Standard SQL
Google Cloud AlloyDB for PostgreSQL
Google Cloud PostgreSQL
Google Cloud SQL
Google Spanner
Greenplum
HyperSQL
IBM Netezza
MariaDB
Microsoft Azure PostgreSQL
Microsoft Azure SQL Database
Microsoft Azure Synapse Analytics
Microsoft SQL Server 2008+
Microsoft SQL Server 2012+
Microsoft SQL Server 2016
Microsoft SQL Server 2017+
MongoBI
MySQL
MySQL 8.0.12+
Oracle
Oracle ADWC
PostgreSQL 9.5+
PostgreSQL pre-9.5
PrestoDB
PrestoSQL
SAP HANA
SAP HANA 2+
SingleStore
SingleStore 7+
Snowflake
Teradata
Trino
Vector
Vertica

如果您的方言不支持对称聚合，请在 Looker 中执行联接时小心谨慎，因为某些类型的联接可能会导致不准确的聚合（例如总和和平均值）。SQL 扇出问题社区帖子中非常详细地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。