En esta página, se hace referencia al parámetro
case_sensitiveque forma parte de una dimensión o un filtro.
case_sensitivetambién se puede usar como parte de un modelo, como se describe en la página de documentación del parámetrocase_sensitive(para modelos).
case_sensitivetambién se puede usar como parte de una exploración, como se describe en la página de documentación del parámetrocase_sensitive(para exploraciones).
Uso
view: view_name {
dimension: field_name {
case_sensitive: no
}
}
|
Jerarquía
case_sensitive |
Tipos de campos posibles
Dimensión, filtro
Acepta
Un valor booleano (sí o no)
|
Definición
Cuando se usa un campo dimension o filter como filtro, puedes cambiar su distinción entre mayúsculas y minúsculas con el parámetro case_sensitive. El parámetro case_sensitive funciona con la mayoría de los dialectos, aunque algunos no tienen las funciones de SQL necesarias.
De forma predeterminada, case_sensitivity está activado y los filtros distinguen mayúsculas de minúsculas. Sin embargo, algunos dialectos no admiten este parámetro, como se describe en la sección case_sensitive no es compatible con algunos dialectos de SQL de esta página.
Ejemplos
Evita que los filtros de parada en la dimensión name distingan mayúsculas de minúsculas:
dimension: name {
sql: ${TABLE}.name ;;
case_sensitive: no
}
Desafíos habituales
case_sensitive no es compatible con algunos dialectos de SQL
De forma predeterminada, case_sensitivity está activado y los filtros distinguen mayúsculas de minúsculas. Si tu dialecto de SQL no admite el parámetro case_sensitive, la distinción entre mayúsculas y minúsculas variará según la configuración de tu base de datos, que generalmente no distinguirá entre mayúsculas y minúsculas.
Para que Looker admita case_sensitive en tu proyecto de Looker, tu dialecto de base de datos también debe admitirlo. En la siguiente tabla, se muestran los dialectos que admiten case_sensitive en la versión más reciente de Looker:
| 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 |