symmetric_aggregates

Utilisation

explore: explore_name {
  symmetric_aggregates: yes
}

Hiérarchie Fichier de modèle explore symmetric_aggregates

Valeur par défaut yes Acceptation Booléen (yes ou no)

Définition

Le paramètre symmetric_aggregates détermine si les agrégations symétriques seront appliquées ou non dans une exploration donnée. Lorsque symmetric_aggregates est activé, les fonctions d'agrégation renvoient des résultats corrects, même lorsque les jointures entraînent une sortance. Les agrégations symétriques sont décrites plus en détail sur la page Bonnes pratiques pour comprendre les agrégations symétriques, tandis que le problème de sortance qu'elles permettent de résoudre est expliqué dans l'article de la communauté Le problème des sortances SQL.

Par défaut, les agrégations symétriques sont activées pour chaque exploration dans Looker. Cela signifie que si votre dialecte SQL est compatible avec les agrégations symétriques, vous n'avez besoin d'inclure le paramètre symmetric_aggregates que si vous souhaitez désactiver cette fonctionnalité pour une exploration.

Exemples

Activer les agrégations symétriques pour l'exploration product :

explore: product {
  symmetric_aggregates: yes  # the default value, could be excluded
}

Désactiver les agrégations symétriques pour l'exploration customer :

explore: customer {
  symmetric_aggregates: no
}

Éléments à prendre en compte

Créer des jointures avec soin lorsque les agrégations symétriques sont désactivées

Les agrégations symétriques empêchent certains calculs de donner des résultats incorrects lorsqu'une jointure entraîne une sortance. Par conséquent, si votre dialecte n'est pas compatible avec les agrégations symétriques ou si vous choisissez de les désactiver, vous devrez faire attention lorsque vous exécutez des jointures dans Looker. Ce problème et les solutions correspondantes sont décrits en détail dans l'article de la communauté Le problème des sortances SQL.

Tous les dialectes de base de données ne sont pas compatibles avec les types de mesures médianes et centiles avec des agrégations symétriques

Lorsque les agrégations symétriques sont activées, Looker convertit automatiquement les types de mesures percentile et median en percentile_distinct et median_distinct lorsqu'une jointure implique une sortance. Tous les dialectes de base de données compatibles avec les agrégations symétriques ne sont pas compatibles avec les types de mesures percentile_distinct et median_distinct. Vous pouvez vérifier si votre dialecte de base de données est compatible avec ces types de mesures sur la page de documentation Types de mesures.

Si vous recevez une erreur semblable à SQL dialect doesn't support Symmetric Aggregates with percentiles, field ignored., cela indique que votre dialecte de base de données n'est pas compatible avec les types de mesures percentile_distinct et median_distinct. Pour contourner ce problème, remplacez le type de mesure par type: number, puis spécifiez la fonction d'agrégation avec sql: median(${dimension}). Toutefois, cela désactive les agrégations symétriques.

Compatibilité des dialectes avec les agrégations symétriques

La possibilité d'utiliser des agrégations symétriques dépend du dialecte de base de données utilisé par votre connexion Looker. Dans la dernière version de Looker, les dialectes suivants sont compatibles avec la détection des agrégations :

Dialecte	Compatibilité
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