SQL 问题中的字段过滤器

本文展示了如何使用一种特殊的变量类型，称为 **字段过滤器**，将智能 SQL 过滤器小部件添加到 Metabase 中的 SQL 查询中。

字段过滤器简介

对于用 SQL 编写的 Metabase 问题，我们可以使用基本变量类型——文本、数字和日期——来创建简单的 SQL 过滤器小部件。为了创建“更智能”的过滤器小部件，可以显示与过滤列中的数据相关的选项，例如创建值下拉菜单，我们可以使用一种特殊的变量类型，称为字段过滤器。

字段过滤器最初可能会让一些人感到困惑，因为它们只适用于某些字段，而且人们期望它们表现得像基本输入变量（但它们不是）。然而，字段过滤器非常值得学习，因为您可以使用它们创建更复杂的过滤器小部件。本文将深入探讨字段过滤器，但首先让我们讨论字段过滤器变量与基本文本、数字和日期变量之间的主要区别。

区分字段过滤器与简单的文本、数字和日期变量

1. 字段过滤器默认是可选的。如果未给定值，SQL 查询将像字段过滤器不存在一样运行。但是，您可以选择要求一个值。
2. 字段过滤器不适用于表别名。由于字段过滤器依赖于表中列的元数据（以及这些表的特定名称），过滤器无法“知道”您已为表设置了别名。而且，根据您使用的数据库，您可能需要在 FROM 子句中包含完整的模式路径。
3. 字段过滤器使用特殊语法，以便它们可以在后台处理 SQL 代码。您只需向 WHERE 子句提供字段过滤器（不带列或运算符），字段过滤器将为您管理 SQL 代码。这允许代码考虑人们在过滤器小部件中进行的多个选择。

第 3 点可能特别令人困惑，所以让我们通过一个例子来解释它。

创建带有下拉菜单的 SQL 过滤器小部件

我们将使用 Metabase 中包含的示例数据库，为用 SQL 编写的问题添加一个带有下拉菜单的过滤器小部件。假设我们想创建一个 SQL 问题，它从 Orders 表中获取所有订单，但我们希望人们可以选择按 Products 表中的类别来过滤结果。我们可以创建一个带有基本输入变量的 Products.category 过滤器，如下所示：

SELECT *
FROM Orders
LEFT JOIN Products
ON Orders.product_id = Products.id
[[WHERE Products.category = {{category}}]];

在这种情况下，我们用双括号将 WHERE 子句括起来，使输入变为可选，并使用**变量侧边栏**将变量类型设置为 Text，将过滤器小部件标签设置为 Category。这种方法可行，但并不理想：

• 为了过滤数据，人们必须知道存在哪些类别（并在输入时正确拼写它们）。
• 此外，他们不能同时选择多个类别，因为 {{category}} 变量只接受单个值。

相比之下，字段过滤器会将变量映射到实际的列数据。连接到变量的过滤器小部件随后“知道”哪些类别可用，并可以呈现这些类别的下拉菜单，如下所示：

关于小部件的一点说明：下拉菜单只是可用选项之一。对于类型为 Category 的字段，例如 Products 表中的 category 字段，我们还可以将过滤器小部件设置为搜索框或纯文本输入框。管理员可以在**管理面板**的**数据模型选项卡**中配置字段设置。

请注意，如果列中不同值的数量大于 300，即使您选择下拉选项，Metabase 也会自动使用搜索框。请在我们的文档中了解有关编辑元数据的更多信息。

现在，让我们回到我们的问题。这是 Products.category 字段过滤器的语法。请注意 WHERE 子句中变量前省略了列和运算符——我们将在下面详细讨论字段过滤器语法。

SELECT *
FROM orders
LEFT JOIN products
ON orders.product_id = products.id
WHERE {{category}};

在 WHERE 子句中设置好变量后，我们可以使用**变量侧边栏**将变量连接为字段过滤器。我们将设置：

• Variable type（变量类型）为 Field Filter（字段过滤器）。
• Field to map to（映射到字段）为 Products → Category。此设置告诉 Metabase 将我们 SQL 代码中的变量连接到 Products 表的 category 列。
• Field widget type（字段小部件类型）为 category。
• Field widget label（字段小部件标签）为 category。

我们不会要求此变量，因此无需默认值。如果查询在过滤器小部件中没有指定值的情况下运行，查询将返回所有类别的记录。

请注意，WHERE 子句没有指定变量应该等于哪一列。这种隐式语法（隐藏的 SQL 代码）允许字段过滤器在后台处理 SQL 代码以适应多项选择。

为日期字段创建复杂的 SQL 过滤器小部件

我们可以创建类型为 Date 的基本输入变量，它将添加一个带有简单日期过滤器的 SQL 过滤器小部件。如果改为使用字段过滤器变量，我们可以将该变量连接到包含日期的字段（列），从而解锁更多配置过滤器小部件的选项。以下是 SQL：

SELECT *
FROM ORDERS
WHERE {{created_at}}

以下是映射到日期字段的字段过滤器的不同小部件类型：

• 月份和年份
• 季度和年份
• 单日
• 日期范围
• 相对日期
• 日期过滤器

每种小部件类型都提供了不同的方式供人们过滤结果。以下是三个 SQL 字段过滤器示例：

日期过滤器小部件类型提供了最大的灵活性，允许人们按相对日期和范围进行过滤。

字段过滤器陷阱

在尝试实现字段过滤器时，人们通常会在以下几个方面遇到困难。

字段过滤器与别名不兼容

如上所述，如果您在 SQL 查询中使用别名，字段过滤器将无法工作。例如，此代码（带有别名）将无法工作：

-- DON'T DO THIS
SELECT *
FROM orders AS o
LEFT JOIN products AS p
ON o.product_id = p.id
WHERE {{category}};

而这段没有别名的代码将会工作：

SELECT *
FROM orders
LEFT JOIN products
ON orders.product_id = products.id
WHERE {{category}};

原因是字段过滤器通过分析关于您数据的元数据（例如，您表格的列名）来工作，而该元数据不包括您在 SQL 代码中创建的别名。请注意，某些数据库要求在 FROM 子句中包含模式。Oracle 的一个示例是 FROM "schema"."table"。在 BigQuery 中，需要使用反引号：FROM `dataset_name.table`。

省略 WHERE 子句中的直接赋值

如上所述，围绕字段过滤器的 SQL 代码并非完全符合常规。您可能会倾向于这样写：

-- DON'T DO THIS
WHERE category = {{ category }}

因为这是标准 SQL 中 WHERE 子句的正确语法。但该语法不适用于字段过滤器。字段过滤器的正确语法省略了 = 运算符：

WHERE {{ category }}

这种简写的原因是，Metabase 可以在幕后插入 SQL 代码，以处理多选等情况，例如当用户从下拉菜单中选择多个类别时。

只有某些字段与字段过滤器兼容

这是兼容字段列表。

您可以在我们关于字段过滤器的文档中找到不兼容字段类型的列表。

了解更多关于 SQL 过滤器和变量的信息

请查阅我们关于基本 SQL 输入变量 - 文本、数字和日期的指南。

您还可以阅读我们的文档：

• 基本输入变量
• 字段过滤器