Uso
view: view_name {
measure: field_name {
approximate: yes
}
}
|
Hierarquia
approximate |
Possíveis tipos de campo
Medida
Aceita
Um booleano (sim ou não)
|
Definição
Consulte a seção Suporte a dialetos para
approximatenesta página para ver a lista de dialetos compatíveis comapproximate.
O parâmetro approximate permite usar a contagem aproximada com medidas de type: count e type: count_distinct. Com grandes conjuntos de dados, as contagens aproximadas podem ser muito mais rápidas do que as exatas e geralmente ficam dentro de alguns pontos percentuais do valor real. Consulte a documentação do dialeto SQL para entender as compensações de velocidade e precisão desse método.
measure: apx_unique_count {
type: count_distinct
approximate: yes # default value is no
sql: ${id} ;;
}
Ativar approximate com uma medida de type: count pode parecer desnecessário, porque o recurso de contagem aproximada se aplica apenas a contagens distintas. No entanto, há algumas situações em que o Looker transforma automaticamente as medidas de type: count em uma contagem distinta de uma chave primária para fornecer resultados precisos para visualizações unidas. Nessas situações, a contagem aproximada pode ser útil.
Suporte a dialetos para approximate
A capacidade de usar approximate depende do dialeto do banco de dados que sua conexão do Looker está usando. Na versão mais recente do Looker, os seguintes dialetos são compatíveis com approximate:
| 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.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 |