精读《什么是 LOD 表达式》

LOD 表达式在数据分析领域很常用，其全称为 Level Of Detail，即详细级别。

精读

什么是详细级别，为什么需要 LOD？你一定会有这个问题，我们来一步步解答。

什么是详细级别

可以尝试这么发问：你这个数据有多详细？

得到的回答可能是：

1. 数据是汇总的，抱歉看不到细节，不过如果您正好要看总销量的话，这儿都给您汇总好了。。

2. 详细？这直接就是原始表数据，30 亿条，这够详细了吧？如果觉得还不够详细，那只好把业务过程再拆分一下重新埋点了。

详细程度越高，数据量越大，详细程度越低，数据就越少，就越是汇总的数据。

人很难在详细程度很高的 30 亿条记录里看到有价值的信息，所以数据分析的过程也可以看作是 对数据汇总计算的过程，这背后数据详细程度在逐渐降低。

BI 工具的详细级别

如果没有 LOD 表达式，一个 BI 查询的详细程度是完全固定的：

• 如果表格拖入度量，没有维度，那就是最高详细级别，因为最终只会汇总出一条记录。

• 如果折线图拖入维度，那结果就是根据这个维度内分别聚合度量，数据更详细了，详细粒度为当前维度，比如日期。

如果我们要更详细的数据，就需要在维度上拖入更多字段，直到达到最详细的明细表级别的粒度。然而同一个查询不可能包含不同详细粒度，因为详细粒度由维度组合决定，不可改变，比如下面表格的例子：

行：国家 省 城市
列：GDP

这个例子中，详细级别限定在了城市这一级汇总，城市下更细粒度的数据就看不到了，每一条数据都是城市粒度的，我们不可能让查询结果里出现按照国家汇总的 GDP，或者看到更详细粒度的每月 GDP 信息，更不可能让城市粒度的 GDP 与国家粒度 GDP 在一起做计算，算出城市 GDP 在国家中占比。

但是，类似上面例子的需求是很多的，而且很常见，BI 工具必须想出一种解法，因此诞生了 LOD：LOD 就是一种表达式，允许我们在一个查询中描述不同的详细粒度。

从表达式计算来看详细级别

表达式计算必须限定在同样的详细粒度，这是铁律，为什么呢？

试想一下下面两张不同详细粒度的表：

总销售额：

10000

各城市销售额：

北京 3000
上海 7000

如果我们想在各城市销售额中，计算贡献占比，那么就要写出 [各城市销售额] / [总销售额] 的计算公式，但显然这是不可能的，因为前者有两条数据，后者只有一条数据，根本无法计算。

我们能做的一定是数据行数相同，那么无论是 IF ELSE、CASE WHEN，还是加减乘除都可以按照行粒度进行了。

LOD 给了我们跨详细粒度计算的能力，其本质还是将数据详细粒度统一，但我们可以让某列数据来自于一个完全不同详细级别的计算：

城市 销售额 总销售额
北京 3000  10000
上海 7000  10000

如图表，LOD 可以把数据加工成这样，即虽然总销售额与城市详细粒度不同，但还是添加到了每一行的末尾，这样就可以进行计算了。

因此 LOD 可以按照任意详细级别进行计算，将最终产出 “贴合” 到当前查询的详细级别中。

LOD 表达式分为三种能力，分别是 FIXED、INCLUDE、EXCLUDE。

FIXED

{ fixed [省份] : sum([GDP]) }

按照城市这个固定详细粒度，计算每个省份的 DGP，最后合并到当前详细粒度里。

假如现在的查询粒度是省份、城市，那么 LOD 字段的添加逻辑如下图所示：

可见，本质是两个不同 sql 查询后 join 的结果，内部的 sum 表示在 FIXED 表达式内的聚合方式，外部的 sum 表示，如果 FIXED 详细级别比当前视图详细级别低，应该如何聚合。在这个例子中，FIXED 详细级别较高，所以 sum 不起作用，换成 avg 效果也相同，因为合并详细级别是，是一对多关系，只有合并时多对一关系才需要聚合。

最外层聚合方式一般在 INCLUDE 表达式中发挥作用。

EXCLUDE

{ exclude [城市] : sum([GDP]) }

在当前查询粒度中，排除城市这个粒度后计算 GDP，最后合并到当前详细粒度中。

假如现在的查询粒度是省份、城市、季节，那么 LOD 字段的添加逻辑如下图所示：

如图所示，EXCLUDE 在当前视图详细级别的基础上，排除一些维度，所得到的详细级别一定会更高。

INCLUDE

{ include [城乡] : avg([GDP]) }

在当前查询粒度中，额外加上城乡这个粒度后计算 GDP，最后合并到当前详细粒度中。

这类的例子比较难理解，且在 sum 情况下一般无实际意义，因为计算结果不会有差异，必须在类似 avg 场景下才有意义，我们还是结合下图来看：

这就是 avg 算不准的问题，即不同详细级别计算的平均值是不同的，但 sum、count 等不会随着详细级别变化而影响计算结果，所以当涉及到 avg 计算时，可以通过 INCLUDE 表达式指定计算的详细级别，以保证数据口径准确性。

LOD 字段怎么用

除了上面的例子中，直接查出来展示给用户外，LOD 字段更常用的是作为中间计算过程，比如计算省份 GDP 占在国内占比。因为 LOD 已经将不同详细粒度计算结果合并到了当前的详细粒度里，所以如下的计算表达式：

sum([GDP]) / sum({ fixed [国家] : sum([GDP]) })

看似是跨详细粒度计算，其实没有，实际计算时还是一行一行来算的，后面的 LOD 表达式只是在逻辑上按照指定的详细粒度计算，但最终会保持与当前视图详细粒度一致，因此可以参与计算。

我们后面会继续解读 tableau 整理的 Top 15 LOD 表达式业务场景，更深入的理解 LOD 表达式。

总结

LOD 表达式让你轻松创建 “脱离” 当前视图详细级别的计算字段。

或许你会疑惑，为什么不主动改变当前视图详细级别来实现同样的效果？比如新增或减少一个维度。

原因是，LOD 往往用于跨详细级别的计算，比如算部分相对总体的占比，计算当条记录是否为用户首单等等，更多的场景会在下次精读中解读。

讨论地址是：精读《什么是 LOD 表达式》· Issue #365 · dt-fe/weekly

如果你想参与讨论，请 点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。

关注 前端精读微信公众号

版权声明：自由转载-非商用-非衍生-保持署名（创意共享 3.0 许可证）