Uso
view: view_name {
measure: field_name {
approximate: yes
}
}
|
Hierarquia
approximate |
Tipos de campo possíveis
Medida
Aceita
Um booleano (sim ou não)
|
Definição
Consulte a seção Suporte a dialetos para
approximatenesta página para conferir a lista de dialetos que oferecem suporte aindexes.
O parâmetro approximate permite usar a contagem aproximada com medidas de type: count e type: count_distinct. Com grandes conjuntos de dados, as contagens aproximadas podem ser muito mais rápidas do que as exatas e geralmente ficam dentro de alguns pontos percentuais do valor real. Consulte a documentação da sua linguagem SQL para entender as compensações de velocidade e precisão desse método.
measure: apx_unique_count {
type: count_distinct
approximate: yes # default value is no
sql: ${id} ;;
}
-
Ativar approximate com uma medida de type: count pode parecer desnecessário, porque a contagem aproximada se aplica apenas a contagens distintas. No entanto, em algumas situações, o Looker transforma automaticamente as medidas de type: count em uma contagem distinta de uma chave primária para fornecer resultados precisos para visualizações unidas. Nesses casos, a contagem aproximada pode ser útil.
Suporte a dialetos para approximate
A capacidade de usar approximate depende do dialeto do banco de dados usado pela sua conexão do Looker. Na versão mais recente do Looker, os seguintes dialetos são compatíveis com approximate:
| Dialeto | Compatível? |
|---|---|
| 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 |