用途
lookml-ojof 用于在 Looker 中设计、构建、重构和优化多事实表 LookML Explores，采用 Outer Join On False（OJOF）模式。它针对的问题是：在标准 Looker explore 中查询多个粒度不同的独立事实表（如销售订单、行项目履约、库存、Web 事件）时，连接会造成笛卡尔扇出、鸿沟陷阱，或需要繁重的对称聚合计算。
主要能力
OJOF 模式将各事实表作为平行对等表，通过 sql_on: FALSE 的全外连接挂接到一个 0 行虚拟表上，再用 Liquid 动态绑定共享维度与共同维度。资料给出的核心规则包括：
- 0 行基表：explore 根必须为返回 0 行的表值表达式，如 SELECT NULL FROM UNNEST([])，explore 使用 from: none。
- 事实/度量连接：每个事实表以 type: full_outer、relationship: one_to_one、sql_on: FALSE 连接，声明在 explore 顶部，惯例使用复数别名。
- 复合度量连接：跨事实表计算的度量放入仅含字段的视图，用裸连接（sql: ;;）接入，命名可对应所引用事实表集合，并用 view_label 合并字段展示。
- 维度连接：共享维度表（客户、产品、供应商、地理等）以 type: left_outer、relationship: many_to_one 连接，sql_on 使用 COALESCE 配合 {% if fact._in_query %} 与原始 SQL 列名（而非 ${} 替换），末尾加 NULL 避免尾逗号语法错误。
- 共同维度连接：以横向连接统一多表共享的维度字段，典型为日期；使用 type: cross、relationship: one_to_one、sql_table_name: UNNEST([COALESCE(...)])，并定义 date_filter（可作为 filter 或 dimension 两种写法）。
扩展模式
资料还涵盖：过滤条件下推（在 sql_table_name 中按分区列裁剪数据，常配合 always_filter）；双用途表（同一表既提供度量又提供维度时连接两次，用 fields 参数分别暴露）；聚合感知（在 OJOF explore 上定义 aggregate_table）；多日期实体（按里程碑实例化多个事实连接并各自对齐日期共同维度）；用户自定义期间对比（两个日期共同维度分别跟踪两个时间段）与预定义期间对比（在 SQL 中自动平移前一周/前一年等窗口）。文末附面向代理的检查清单，逐条核对各连接的 type、relationship、sql_on 与 sql_table_name 写法。
使用方式
资料以 LookML 代码片段说明各参数与模式，示例仅展示当前章节所说明的参数，并非完整可用定义；实际中 explore 与其引用的视图常维护在不同文件。
适用场景与限制
该模式适用于所有维度连接直接针对事实表的星型模式。资料明确指出：若为雪花模式等多级间接维度结构，部分动态写入的连接条件对 Looker 的引用系统不透明，Looker 无法判断中间维度表应何时参与查询，因此需先将外键预连接到事实表，把多级维度结构转为直接维度结构。此外，该模式主要在 BigQuery 上测试，其他 SQL 引擎/方言可能支持也可能不支持。资料还提示：若 join 的 sql_table_name 引用 ${view_name.SQL_TABLE_NAME} 且 join 名与视图名相同，Looker 会报错，需改名或直接引用原始表名。
暂未提供
收费、价格、平台支持范围（除 BigQuery 测试说明外）、效果数据等暂未提供。