用量
explore: explore_name {
symmetric_aggregates: yes
}
|
階層
symmetric_aggregates |
預設值
yes
接受
布林值 (yes 或 no)
|
定義
symmetric_aggregates 參數會決定是否要在指定探索中套用對稱匯總。symmetric_aggregates 啟用後，即使聯結導致扇出，匯總函式仍會傳回正確結果。如要進一步瞭解對稱式匯總函式，請參閱「瞭解對稱式匯總函式」最佳做法頁面，並參閱「SQL 擴散傳遞問題」社群貼文，瞭解對稱式匯總函式解決的擴散傳遞問題。
根據預設，Looker 中每個「探索」都會啟用對稱匯總。也就是說，如果 SQL 方言支援對稱匯總，只有在想為「探索」停用這項功能時，才需要加入 symmetric_aggregates 參數。
範例
為「product」探索啟用對稱彙整：
explore: product {
symmetric_aggregates: yes # the default value, could be excluded
}
關閉「customer」探索的對稱彙整：
explore: customer {
symmetric_aggregates: no
}
注意事項
關閉對稱匯總時，請謹慎建立聯結
如果聯結導致扇出，對稱匯總可保護特定計算，避免產生錯誤結果。因此，如果方言不支援對稱匯總，或是您選擇關閉這項功能，在 Looker 中執行聯結時，請務必謹慎。如要瞭解這個問題和解決方法，請參閱「SQL 扇出問題」這篇社群貼文。
並非所有資料庫方言都支援中位數和百分位數的對稱匯總指標類型
啟用對稱匯總後，當聯結涉及扇出時，Looker 會自動將 percentile 和 median 評估類型轉換為 percentile_distinct 和 median_distinct。並非所有支援對稱式匯總函式的資料庫方言，都支援 percentile_distinct 和 median_distinct 測量指標類型。如要瞭解資料庫方言是否支援這些指標類型，請參閱「指標類型」說明文件頁面。
如果收到類似 SQL dialect doesn't support Symmetric Aggregates with percentiles, field ignored. 的錯誤訊息，表示資料庫方言不支援 percentile_distinct 和 median_distinct 測量類型。如要解決這個問題，請將指標類型變更為 type: number，然後使用 sql: median(${dimension}) 指定匯總函式。但這會禁用對稱聚合。
對稱式匯總函式和 Value Overflow 錯誤
嘗試下載或查看資訊主頁時，可能會遇到 A LookML model issue occurred. Non-unique value/primary key (or sql_distinct_key), value overflow or collision when computing sum. 等錯誤。
如果匯總的值很大，對稱匯總的背景計算可能會導致小數溢位錯誤。如果 Looker 嘗試對超過 14 位數 (大於 10,000,000,000,000) 的極大值執行左側聯結的對稱匯總 (例如 type: sum)，就會導致十進位溢位錯誤。
如要解決這個問題，請使用 precision 參數，並將其設為 5 以下。例如：
measure: average_value {
type: average
precision: 5
sql: ${value} ;;
}
支援對稱式匯總函式的方言
能否使用對稱式匯總函式取決於 Looker 連線使用的資料庫方言。在最新版 Looker 中，下列方言支援匯總感知：
| 方言 | 是否支援？ |
|---|---|
| Actian Avalanche | |
| Amazon Athena | |
| Amazon Aurora MySQL | |
| Amazon Redshift | |
| Amazon Redshift 2.1+ | |
| Amazon Redshift Serverless 2.1+ | |
| Apache Druid | |
| Apache Druid 0.13.x - 0.17.x | |
| 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 AlloyDB for PostgreSQL | |
| 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 | |
| MongoSQL | |
| 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 |