사용
view: view_name {
dimension: field_name {
convert_tz: yes | no
}
}
|
계층 구조
convert_tz |
가능한 필드 유형
측정기준, 측정기준 그룹, 측정값, 필터, 매개변수
수락
불리언 (예 또는 아니요)
|
정의
Looker에는 시간 기반 데이터를 서로 다른 시간대 간에 변환하는 다양한 시간대 설정이 있습니다. Looker는 기본적으로 시간대를 변환합니다. Looker에서 특정 dimension, dimension_group (type: time 포함) 또는 filter 필드에 대해 시간대 변환을 실행하지 않으려면 convert_tz 매개변수를 사용하면 됩니다. 이는 이미 적절한 시간대로 변환된 필드나 시간대 변환을 두 번 방지해야 하는 일부 고급 상황에 유용합니다.
일반적으로 시간 계산 (차이, 기간 등)은 모두 동일한 시간대로 변환된 시간 값에 대해 작동하는 경우에만 올바르게 작동합니다. LookML을 작성할 때는 표준 시간대를 고려해야 합니다.
예시
local_created 측정기준 그룹에 대해 시간대 변환을 실행하지 않습니다.
dimension_group: local_created {
type: time
timeframes: [time, date, week, month]
sql: ${TABLE}.local_created_at ;;
convert_tz: no
}
고려사항
convert_tz: no는 측정기준에만 적용되며 측정기준을 사용하는 필터에는 적용되지 않습니다. 즉, 필터는 항상 시간대 변환을 실행합니다. convert_tz: no를 지정하면 시간 기반 데이터 값이 데이터베이스 시간대로 표시되지만 쿼리 시간대를 사용하여 필터링됩니다.
필터는 항상 시간대 변환을 실행하므로 데이터베이스 시간대와 쿼리 시간대 간의 차이로 인해 데이터가 데이터 세트에 예기치 않게 포함되거나 제외될 수 있습니다. 이 문제를 방지하려면 쿼리 시간대가 데이터베이스 시간대와 동일한 값으로 설정되어 있는지 확인하세요.
사용자별 시간대가 사용 설정된 경우 Explore, Look, 대시보드의 실행 버튼 옆에 있는 시간대 드롭다운 메뉴를 데이터베이스 시간대와 동일한 값으로 설정합니다. 사용자별 시간대가 사용 중지된 경우 쿼리 시간대를 데이터베이스 시간대와 동일한 값으로 설정합니다.
맞춤 필터를 사용하는 경우 유효한 날짜 비교를 위해 시간대 변환을 사용 설정된 상태로 유지하세요. convert_tz: no로 시간대 변환을 사용 중지하고 맞춤 필터에 필드를 포함하면 날짜 비교가 유효하지 않을 수 있습니다.
시간대 변환을 위한 데이터베이스 언어 지원
Looker에서 Looker 프로젝트의 시간대를 변환하려면 데이터베이스 언어에서 시간대 변환을 지원해야 합니다. 다음 표에서는 최신 버전의 Looker에서 시간대 변환을 지원하는 언어를 보여줍니다.
| 언어 | 지원 여부 |
|---|---|
| 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 |