Uso
view: view_name {
measure: field_name {
approximate: yes
}
}
|
Jerarquía
approximate |
Tipos de campos posibles
Medir
Acepta
Un valor booleano (sí o no)
|
Definición
Consulta la sección Compatibilidad de dialectos con
approximateen esta página para ver la lista de dialectos que admitenindexes.
El parámetro approximate te permite usar el recuento aproximado con medidas de type: count y type: count_distinct. Con conjuntos de datos grandes, los recuentos aproximados pueden ser mucho más rápidos que los recuentos exactos y, por lo general, se encuentran dentro de un pequeño porcentaje del valor real. Consulta la documentación de tu dialecto de SQL para comprender las ventajas y desventajas de este método en términos de velocidad y precisión.
measure: apx_unique_count {
type: count_distinct
approximate: yes # default value is no
sql: ${id} ;;
}
-
Activar approximate con una medida de type: count podría parecer innecesario, ya que la función de recuento aproximado solo se aplica a los recuentos de valores distintos. Sin embargo, hay algunas situaciones en las que Looker convierte automáticamente las medidas de type: count en un recuento de valores distintos de una clave primaria para proporcionar resultados precisos para las vistas unidas. En esas situaciones, el recuento aproximado puede ser útil.
Compatibilidad con dialectos para approximate
La capacidad de usar approximate depende del dialecto de la base de datos que usa tu conexión de Looker. En la versión más reciente de Looker, los siguientes dialectos admiten approximate:
| Dialecto | ¿Es compatible? |
|---|---|
| Actian Avalanche | |
| Amazon Athena | |
| Amazon Aurora MySQL | |
| Amazon Redshift | |
| Amazon Redshift 2.1+ | |
| Amazon Redshift Serverless 2.1+ | |
| Apache Druid | |
| Apache Druid 0.13+ | |
| Apache Druid 0.18+ | |
| Apache Hive 2.3+ | |
| Apache Hive 3.1.2+ | |
| Apache Spark 3+ | |
| ClickHouse | |
| Cloudera Impala 3.1+ | |
| Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver | |
| Cloudera Impala with Native Driver | |
| DataVirtuality | |
| Databricks | |
| Denodo 7 | |
| Denodo 8 & 9 | |
| Dremio | |
| Dremio 11+ | |
| Exasol | |
| Google BigQuery Legacy SQL | |
| Google BigQuery Standard SQL | |
| Google Cloud PostgreSQL | |
| Google Cloud SQL | |
| Google Spanner | |
| Greenplum | |
| HyperSQL | |
| IBM Netezza | |
| MariaDB | |
| Microsoft Azure PostgreSQL | |
| Microsoft Azure SQL Database | |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | |
| Microsoft SQL Server 2008+ | |
| Microsoft SQL Server 2012+ | |
| Microsoft SQL Server 2016 | |
| Microsoft SQL Server 2017+ | |
| MongoBI | |
| MySQL | |
| MySQL 8.0.12+ | |
| Oracle | |
| Oracle ADWC | |
| PostgreSQL 9.5+ | |
| PostgreSQL pre-9.5 | |
| PrestoDB | |
| PrestoSQL | |
| SAP HANA | |
| SAP HANA 2+ | |
| SingleStore | |
| SingleStore 7+ | |
| Snowflake | |
| Teradata | |
| Trino | |
| Vector | |
| Vertica |