Uso
view: view_name {
dimension: field_name {
convert_tz: yes | no
}
}
|
Hierarquia
convert_tz |
Tipos de campo possíveis
Dimensão, grupo de dimensões, métrica, filtro, parâmetro
Aceita
Um booleano (sim ou não)
|
Definição
O Looker tem várias configurações de fuso horário que convertem dados com base em tempo entre diferentes fusos horários. O Looker faz a conversão de fuso horário por padrão. Se você não quiser que o Looker faça uma conversão de fuso horário para um determinado dimension, dimension_group (com type: time) ou filter, use o parâmetro convert_tz. Isso pode ser útil para campos que já foram convertidos para o fuso horário adequado ou em algumas situações avançadas em que é necessário evitar uma conversão dupla de fuso horário.
Em geral, os cálculos de tempo (diferenças, durações etc.) só funcionam corretamente quando você opera com valores de tempo que são convertidos para o mesmo fuso horário. É importante ter em mente os fusos horários ao escrever LookML.
Exemplos
Não faça a conversão de fuso horário para o grupo de dimensões local_created:
dimension_group: local_created {
type: time
timeframes: [time, date, week, month]
sql: ${TABLE}.local_created_at ;;
convert_tz: no
}
Informações importantes
convert_tz: no se aplica apenas a uma dimensão, não a um filtro que usa a dimensão. Em outras palavras, os filtros sempre fazem a conversão de fuso horário. Quando você especifica convert_tz: no, os valores de dados baseados em tempo são mostrados no fuso horário do banco de dados, mas são filtrados usando o fuso horário da consulta.
Como os filtros sempre fazem a conversão de fuso horário, uma diferença entre o fuso horário do banco de dados e o da consulta pode fazer com que os dados sejam incluídos ou excluídos de um conjunto de dados de forma inesperada. Para evitar isso, defina o fuso horário da consulta com o mesmo valor do fuso horário do banco de dados.
Se a opção Fusos horários específicos do usuário estiver ativada, defina o menu suspenso de fuso horário (localizado ao lado do botão Executar em Análises detalhadas, Looks e painéis) com o mesmo valor do fuso horário do banco de dados. Se a opção Fusos horários específicos do usuário estiver desativada, defina o Fuso horário da consulta com o mesmo valor do fuso horário do banco de dados.
Se você estiver usando filtros personalizados, mantenha a conversão de fuso horário ativada para garantir comparações de datas válidas. Se você desativar a conversão de fuso horário com convert_tz: no e incluir o campo em um filtro personalizado, as comparações de datas poderão ser inválidas.
Suporte a dialetos de banco de dados para conversão de fuso horário
Para que o Looker converta fusos horários no seu projeto, o dialeto do banco de dados precisa oferecer suporte a essa conversão. A tabela a seguir mostra quais dialetos são compatíveis com a conversão de fuso horário na versão mais recente do Looker:
| 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 |