Структура этого в LookML будет зависеть от вашей модели.SQL на самом деле не конвертируется в LookML, так как LookML генерирует SQL, а не просто переводит его.
LookML использует файлы представлений для описания таблиц, и у вас есть две таблицы,так что вам понадобятся два файла просмотра.Они могут выглядеть примерно так, хотя я просто догадываюсь:
view: accounts {
sql_table_name: Accounts ;;
dimension: Accounts_Unlock_Price {
type: number
sql: ${TABLE}.Accounts_Unlock_Price ;;
}
dimension: Accounts_Upfront_Price {
type: number
sql: ${TABLE}.Accounts_Upfront_Price ;;
}
dimension: Portfolio_Derived_Previous_Cumulative_Paid {
type: number
sql: ${TABLE}.Portfolio_Derived_Previous_Cumulative_Paid ;;
}
dimension: FRR {
type: number
sql: ${Portfolio_Derived_Previous_Cumulative_Paid}/(${Accounts_Unlock_Price} - ${Accounts_Upfront_Price}) * 100;;
}
dimension: Angaza_ID {
type: number
sql: ${TABLE}.Accounts_Angaza_ID ;;
}
}
view: Portfolio_derived {
sql_table_name: Portfolio_derived_20 ;;
##don't know what's in this file
dimension: Account_Angaza_ID {
type: number
sql: ${TABLE}.Portfolio_Derived_Account_Angaza_ID ;;
}
}
После того, как вы определили поля в представлениях, вам нужно присоединиться к ним в исследовании, чтобы вы могли на самом деле запросить их.
Я снова просто догадываюсь, и похоже, что вы делаете здесь CROSS-соединение, но я не уверен.
explore: accounts_angaza {
view_name: accounts
sql_always_where: ${Portfolio_derived.Account_Angaza_ID} = ${accounts.Angaza_ID} ;;
join: Portfolio_derived {
type: cross
}
}
Это позволило бы вам открыть это исследование в Исследовании.Пользовательский интерфейс и визуально выберите Разблокировать цену, первоначальную цену, накопленную плату и FRR, и запросите это.Это простая часть, «построение запроса».Сложнее всего заложить основу для этого, что я и описал чуть выше.
Это может быть полезным ресурсом, если вы сравниваете запросы SQL и Looker, так как в нем объясняется, как Looker генерирует SQL: https://docs.looker.com/data-modeling/learning-lookml/how-looker-generates-sql
Здесь объясняется, как работают объединения, и есть ссылки накомпоненты более низкого уровня, которые вы должны создать, прежде чем присоединитьсяhttps://docs.looker.com/data-modeling/learning-lookml/working-with-joins
Удачи!Если у вас есть еще вопросы, есть целая лотерея Lookers, которая висит на https://discourse.looker.com, так что это может быть хорошим ресурсом для будущих вопросов Looker.