用法
view: my_view {
derived_table: {
increment_key: ["created_date"]
increment_offset: 1
...
}
}
|
层次结构
increment_offset- 或 - increment_offset |
默认值
0
接受
一个整数
特殊规则
|
定义
如果您的方言支持，您可以在项目中创建增量 PDT。增量 PDT 是一种永久性派生表 (PDT)，Looker 通过向表中附加新数据来构建该表，而不是重新构建整个表。如需了解详情，请参阅增量 PDT 文档页面。
increment_key 参数指定应查询并附加到汇总表格中的最新数据的时间段。increment_offset 参数是一个可选参数，如果您想在将新数据附加到表的同时重新构建之前时间段的表，则可以使用该参数。increment_offset 参数定义了在向增量 PDT 附加数据时，将重新构建的先前时间段的数量。
increment_offset 参数在数据延迟到达的情况下非常有用，因为之前的时间段可能有新数据，而这些数据在最初构建相应增量并将其附加到 PDT 时并未包含在内。
默认 increment_offset 值为 0，这意味着只有当前增量中的新数据会附加到表中。如果您将 increment_offset 设置为 1，则除了当前时间增量中的新数据外，上一个增量中延迟到达的数据也会添加到表中。
请参阅增量 PDT 文档页面，了解一些示例场景，这些场景说明了增量 PDT 的工作原理，并展示了
increment_key、increment_offset和持久性策略的交互。
如需查看支持增量 PDT 的方言列表，请参阅本页面上的支持增量 PDT 的数据库方言部分。
示例
例如，此 PDT 以一天 (increment_key: event_day) 为增量重新构建，回溯三天 (increment_offset: 3)：
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 {}
}
}
增量 PDT 支持的数据库方言
为了让 Looker 在 Looker 项目中支持增量 PDT，您的数据库方言必须支持数据定义语言 (DDL) 命令，以便删除和插入行。
下表显示了在最新版 Looker 中，哪些方言支持增量 PDT：
| 方言 | 是否支持？ |
|---|---|
| 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 |