Uso
view: view_name {
dimension: field_name {
convert_tz: yes | no
}
}
|
Jerarquía
convert_tz |
Tipos de campos posibles
Dimensión, Grupo de dimensiones, Medida, Filtro, Parámetro
Acepta
Un valor booleano (sí o no)
|
Definición
Looker tiene varios parámetros de configuración de zona horaria que convierten los datos basados en el tiempo entre diferentes zonas horarias. Looker realiza la conversión de zona horaria de forma predeterminada. Si no quieres que Looker realice una conversión de zona horaria para un campo dimension, dimension_group (con type: time) o filter field en particular, puedes usar el parámetro convert_tz. Esto puede ser útil para los campos que ya se convirtieron a la zona horaria adecuada o en algunas situaciones avanzadas en las que necesitas evitar una conversión doble de zona horaria.
En general, los cálculos de tiempo (diferencias, duraciones, etcétera) solo funcionan correctamente cuando operas con valores de tiempo que se convierten a la misma zona horaria. Es importante tener en cuenta las zonas horarias cuando escribes LookML.
Ejemplos
No realices la conversión de zona horaria para el grupo de dimensiones local_created:
dimension_group: local_created {
type: time
timeframes: [time, date, week, month]
sql: ${TABLE}.local_created_at ;;
convert_tz: no
}
Aspectos para tener en cuenta
convert_tz: no solo se aplica a una dimensión, no a un filtro que usa la dimensión. En otras palabras, los filtros siempre realizan la conversión de zona horaria. Cuando especificas convert_tz: no, los valores de datos basados en el tiempo se muestran en la zona horaria de la base de datos, pero se filtran con la zona horaria de la consulta.
Debido a que los filtros siempre realizan la conversión de zona horaria, una diferencia entre la zona horaria de la base de datos y la zona horaria de la consulta podría hacer que los datos se incluyan o excluyan de forma inesperada de un conjunto de datos. Para evitar esto, asegúrate de que la zona horaria de la consulta esté establecida en el mismo valor que la zona horaria de la base de datos.
Si Zonas horarias específicas del usuario está habilitado, establece el menú desplegable de zona horaria (ubicado junto al botón Ejecutar en Explorar, Looks y paneles) en el mismo valor que la zona horaria de la base de datos. Si Zonas horarias específicas del usuario está inhabilitado, establece la Zona horaria de la consulta en el mismo valor que la zona horaria de la base de datos.
Si usas filtros personalizados, mantén habilitada la conversión de zona horaria para garantizar comparaciones de fechas válidas. Si desactivas la conversión de zona horaria con convert_tz: no y agregas el campo a un filtro personalizado, es posible que las comparaciones de fechas no sean válidas.
Compatibilidad con dialectos de bases de datos para la conversión de zona horaria
Para que Looker convierta las zonas horarias en tu proyecto de Looker, el dialecto de la base de datos debe admitir la conversión de zona horaria. En la siguiente tabla, se muestran los dialectos que admiten la conversión de zona horaria 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.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 |