Veri Ekipleri için Looker Geliştirme Rehberi: En İyi Uygulamalar

Looker projelerini kurarken ve sürdürürken, sorunsuz ve ölçeklenebilir bir yapı ile karmaşık ve dağınık bir yapı arasındaki fark genellikle ilk günden doğru adımları atmaya bağlıdır. İster Looker geliştiricisi olun, ister veri mühendisliği ekibinde görev alın; en iyi uygulamaları hayata geçirmek, maliyetli hatalardan kaçınmanıza, kodunuzu sürdürülebilir kılmanıza ve tutarlı, güvenilir içgörüler üretmenize olanak tanır.

Bu yazıda altı kritik alanı ele alacağız: LookML Projesi ve Git Entegrasyonu, Boyut (Dimension) ve Ölçüm (Measure) Modelleme, Kod Düzeni ve Okunabilirlik, Explore Modelleme ve Join’ler, Türetilmiş Tablolar, Önbellekleme ve Veri Grupları.

💡 Daha önce yayınladığımız Looker konulu yazıları incelemek için buraya tıklayın.

1. LookML Projesi ve Git Entegrasyonu

Looker’ın Git entegrasyonu ise yalnızca bir kolaylık değil. LookML projelerinde versiyon kontrolü ve ekip içi işbirliğinin temel taşıdır. Peki bundan en iyi şekilde nasıl yararlanabilirsiniz?

• Bir proje = bir Git reposu
  LookML projeniz ile ona özel Git reposunu bire bir eşleyin. Bu, versiyon kontrolünü basitleştirir ve merge çakışmalarını (conflict) azaltır.

• Push etmeden önce her zaman pull yapın
  Geliştirme modunda, düzenleme yapmadan önce en son değişiklikleri canlı ortamdan çekin. Bu, tüm dosyaların en güncel sürümüyle çalışmanızı sağlar.

• Anlamlı commit mesajları yazın
  Yaptığınız değişiklikleri açıklayan kısa bir yorum, sonradan saatlerce sürebilecek kafa karışıklıklarını önleyebilir. Net ve açıklayıcı olun.

• Dağıtmadan önce inceleyin
  Yaptığınız değişiklikleri canlı ortama göndermeden önce Explore’da test edin. Bu, hataları erken yakalamanıza yardımcı olur.

• Proje Sağlığı (Project Health) kontrollerini çalıştırın
  Dağıtımdan önce Looker’ın Proje Sağlığı testlerini çalıştırın. Böylece bozuk içerikler veya performans sorunlarından kaçınırsınız.

2. Boyut (Dimension) ve Ölçüm (Measure) Modelleme

Modelleme, LookML’in esnekliğini en çok gösterdiği yerdir. Ancak tutarsız adlandırmalar, sabit kodlu (hard-coded) mantık veya zayıf yapılandırmalar gelecekte baş ağrılarına neden olabilir. Modellemenizi temiz ve ölçeklenebilir tutmak için şu uygulamaları izleyin:

• ${TABLE} yerine ${field_name} kullanın
  Mevcut boyutlara dayalı yeni boyutlar oluştururken, bunlara ${field_name} ile gidin. Bu, sabit kodlanmış sütun adlarından kaçınılmasını ve yeni alanlarınızın tüm dönüşümleri veya mantığı devralmasını (inheritance) sağlar.

Örnek:

• Zaman boyutlarında gereksiz adlardan kaçının
  dimension_group: type: time için, adlandırmaya “date” veya “time” eklemeyin. Basit ve temiz tutun.

• Süre boyut gruplarını kullanın
  Tarih farklarını sql içinde manuel hesaplamak yerine, type: duration boyut grubu oluşturun. Bu, iş kullanıcılarına esnek zaman aralıkları sunar ve kaynak değiştiğinde daha iyi adapte olur.

• Tutarlı bir adlandırma standardı kullanın
  Alan adlarında küçük harfler ve alt çizgi tercih edin (Örnek: full_name, total_sales). LookML büyük ve küçük harfe duyarlıdır, bu yüzden tutarlılık önemlidir.

• Noktalı virgülleri koruyun
  sql parametresi içindeki ifadelerin sonunda her zaman iki ;; bırakın. Bu, SQL’in nerede bittiğini belirtir.

• Yaparken kontrol edin
  Geliştirme modunda bir Explore sekmesini açık tutun. Her değişiklikten sonra yenileyin ve beklendiği gibi çalıştığını hızlıca doğrulayın.

3. Kod Düzeni ve Okunabilirlik

LookML kodunuzu temiz ve düzenli tutmak, ekibinizin bakım yapmasını ve ölçeklendirmesini kolaylaştırır.

• Alanları mantıksal olarak sıralayın
  Zorunlu olmasa da, yeni boyut veya ölçümleri view dosyasında mevcut olan boyut ve ölçümlerin ardına yerleştirin. Böylece ilgili alanlar bir arada kalır.

• Net pano (dashboard) dosya adları kullanın
  LookML pano dosyaları için name.dashboard.lookml konvansiyonunu izleyin. Böylece hızlı ve tutarlı şekilde tanımlayabilirsiniz.

4. Explore Modelleme ve Join’ler

Explore’lar Looker’ın kalbinde yer alır. Yapılarının doğru kurgulanması hem performansı hem de kullanılabilirliği doğrudan etkiler.

• Temel view’dan doğrudan join tercih edin
  Eğer mümkünse, dolaylı join’lerin performans maliyetlerinden kaçınmak için temel view’daki bir join anahtarını kullanın.

• Her zaman bir primary key tanımlayın
  Explore’da join edilmese bile, her view’da primary_key: yes olarak tanımlayın. Bu, simetrik toplamayı (symmetric aggregation) etkinleştirir.

• İlişkileri doğru belirtin
  Her join için relationship parametresini doğru ayarlayın. Böylece doğru toplama sonuçları elde edersiniz.

5. Türetilmiş Tablolar

Türetilmiş tablolar güçlü olabilir, ancak gelecekte sorun yaşamamak için disiplinli bir kurulum gerektirir.

Türetilmiş SQL Tablolar için (SQL Runner aracılığıyla):

• Yeni view dosyasını views klasörüne taşıyın.
• Test için kullanılan LIMIT ifadelerini kaldırın.
• Otomatik oluşturulan ve gereksiz olan count ölçümlerini gizleyin veya tamamen kaldırın.
• View için bir primary_key tanımlayın (ör. order_facts içinde order_id için primary_key: yes).

Yerel Türetilmiş Tablolar (Native Derived Table – NDT) için:

• Her NDT için yeni bir view oluşturun.
• Yeni view dosyasını views klasörüne taşıyın.
• Otomatik oluşturulan view adını dosya adıyla eşleşecek şekilde yeniden adlandırın.
• Döngüsel bağımlılıkları önlemek için model dosyası referansını yorum satırına yazın.

Kalıcı Türetilmiş Tablolar (Persistent Derived Table – PDT) için:

• PDT’ler için veritabanınızda özel bir şema kullanın (ör. X_scratch).
• Veri grupları zaten tanımlıysa datagroup_trigger kullanmayı tercih edin.
• persist_for kullanıyorsanız, bunu sql_trigger_value ile eşleştirin veya veri güncelliği için tek başına da kullanabilirsiniz.
• Looker, aynı datagroup_trigger ile zincirlenen PDT’ler için bağımlılık sırasını otomatik olarak yönetir.
• Daha hızlı sorgu performansı için PDT’lere indeksleme ekleyin.

6. Önbellekleme ve Veri Grupları

Performans için önbellekleme kritik önem taşır. Veri grupları ise bunu etkili şekilde kontrol etmede kilit rol oynar.

• Veri gruplarında her iki parametreyi de kullanın
  Güvenilir bir önbellekleme ve geri dönüş mekanizması için hem max_cache_age hem de sql_trigger tanımlayın.

• PDT’leri veri gruplarına bağlayın
  Verilerin güncel kalması için PDT’lere datagroup_trigger parametresini uygulayın.

• Dinamik kullanıcı adlarının sınırlarını bilin
  Bağlantınız dinamik kullanıcı adları kullanıyorsa (ör. BigQuery OAuth), veri grupları ve PDT’ler desteklenmez. Bu durumda, Explore sorgularını belirli bir süre için önbelleğe almak amacıyla persist_for kullanın.

Kullanım Senaryosu: Looker’da Bölgesel Satış Performansı Panosu Oluşturma

⭐⭐⭐

Looker güçlü bir platformdur, ancak gerçek potansiyeli disiplinli ve tutarlı geliştirme uygulamalarından gelir. Git entegrasyonu ve alan modellemeden Explore join’lerine, türetilmiş tablolardan önbellekleme stratejilerine kadar her en iyi uygulama, daha temiz, daha hızlı ve daha ölçeklenebilir bir analitik ortamı oluşturur. Ekibiniz bu yaklaşımları standartlaştırarak, hem bugün hem de veri ihtiyaçlarınız geliştikçe, daha verimli çalışabilir, hataları azaltabilir ve kurumunuzun güvenebileceği içgörüler sunabilir.

Looker geliştirmelerinizi bir sonraki seviyeye taşımaya hazırsanız, hemen bizimle iletişime geçin. Sizi bu en iyi uygulamalarla buluşturalım ve işinizle birlikte ölçeklenen güçlü bir analitik temel oluşturmanıza destek olalım.