increment_offset

Uso

view: my_view {
  derived_table: {
    increment_key: ["created_date"]
    increment_offset: 1
    ...
  }
}
Jerarquía
view
derived_table
increment_offset

O bien:

explore
aggregate_table
materialization
increment_offset
Valor predeterminado
0

Acepta
Un número entero

Reglas especiales

Definición

Puedes crear PDT incrementales en tu proyecto si tu dialecto los admite. Una PDT incremental es una tabla derivada persistente (PDT) que Looker crea agregando datos recientes a la tabla, en lugar de volver a compilar la tabla en su totalidad. Consulta la página de documentación sobre las PDT incrementales para obtener más información.

El parámetro increment_key especifica el período para el que se deben consultar datos actualizados y agregarlos a la tabla de agregados. El parámetro increment_offset es opcional y puedes usarlo si deseas volver a compilar la tabla para períodos anteriores al mismo tiempo que se agregan datos nuevos a la tabla. El parámetro increment_offset define la cantidad de períodos anteriores que se volverán a compilar cuando se agreguen datos a una PDT incremental.

El parámetro increment_offset es útil en el caso de datos que llegan tarde, en el que los períodos anteriores pueden tener datos nuevos que no se incluyeron cuando se creó y agregó originalmente el incremento correspondiente a la PDT.

El valor predeterminado de increment_offset es 0, lo que significa que solo se agregan los datos nuevos del incremento actual a la tabla. Si configuras increment_offset como 1, los datos que lleguen tarde del incremento anterior se agregarán a la tabla, además de los datos nuevos del incremento de tiempo actual.

Consulta la página de documentación de PDT incrementales para ver algunos ejemplos de situaciones que ilustran cómo funcionan las PDT incrementales y que muestran la interacción de increment_key, increment_offset y la estrategia de persistencia.

Consulta la sección Dialectos de bases de datos compatibles con las PDT incrementales en esta página para ver la lista de dialectos que admiten las PDT incrementales.

Ejemplo

Por ejemplo, este PDT se vuelve a compilar en incrementos de un día (increment_key: event_day) y se remonta tres días (increment_offset: 3):

derived_table: {
  datagroup_trigger: usagetable_etl
  increment_key: "event_day"
  increment_offset: 3
  explore_source: events {
    column: name { field: account.name }
    column: account_id { field: account.id }
    column: database_dialect {}
    column: count_events {}
    column: event_day {}
   }
 }

Dialectos de bases de datos admitidos para PDT incrementales

Para que Looker admita PDT incrementales en tu proyecto de Looker, el dialecto de la base de datos debe admitir comandos del lenguaje de definición de datos (DDL) que permitan borrar e insertar filas.

En la siguiente tabla, se muestran los dialectos que admiten PDT incrementales 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