用途
view: my_view {
derived_table: {
increment_key: ["created_date"]
increment_offset: 1
...
}
}
|
階層
increment_offsetまたは increment_offset |
デフォルト値
0
許可
整数
特別なルール
|
定義
言語がサポートしている場合は、プロジェクトで増分 PDT を作成できます。増分 PDT は永続的な派生テーブル（PDT）です。Looker はテーブル全体を再構築するのではなく、テーブルに新しいデータを追加して構築します。詳細については、増分 PDT のドキュメント ページをご覧ください。
increment_key パラメータは、新しいデータをクエリしてサマリー表に追加する期間を指定します。increment_offset パラメータは、新しいデータがテーブルに追加されると同時に、以前の期間のテーブルを再構築する場合に使用できるオプション パラメータです。increment_offset パラメータは、増分 PDT にデータを追加するときに再構築される以前の期間の数を定義します。
increment_offset パラメータは、遅れて到着したデータに便利です。この場合、対応する増分が最初に構築され、PDT に追加されたときに、以前の期間に含まれていない新しいデータが含まれていることがあります。
increment_offset のデフォルト値は 0 です。これは、現在の増分の新しいデータのみがテーブルに追加されることを意味します。increment_offset を 1 に設定すると、前の増分から遅れて到着したデータが、現在の時間増分からの新しいデータに加えてテーブルに追加されます。
増分 PDT の仕組みと、
increment_key、increment_offset、永続性戦略の関係を示すシナリオの例については、増分 PDT のドキュメント ページをご覧ください。
増分 PDT をサポートする言語のリストについては、このページの増分 PDT でサポートされているデータベース言語セクションをご覧ください。
例
たとえば、この PDT は 1 日分（increment_key: event_day）単位で再構築され、3 日分（increment_offset: 3）に戻ります。
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 {}
}
}
増分PDT対応のデータベースダイアレクト
Looker プロジェクトで増分 PDT に対応するためには、データベースダイアレクトが、行の削除と挿入を有効にするデータ定義言語（DDL）のコマンドに対応している必要があります。
Looker の最新リリースで増分 PDT に対応する言語を次の表に示します。
| 方言 | サポート対象 |
|---|---|
| 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 | |
| ClickHouse 26+ | |
| 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+ | |
| Dremio 26+ with Arrow Flight SQL | |
| 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 |