측정기준, 필터, 매개변수 유형

이 페이지에서는 측정기준 또는 필터에 포함된 type 매개변수를 설명합니다.

type는 측정 유형 문서 페이지에 설명된 측정의 일부로 사용할 수도 있습니다.

type는 dimension_group 매개변수 문서 페이지에 설명된 측정기준 그룹의 일부로 사용할 수도 있습니다.

용도

view: view_name {
dimension: field_name {
type: field_type
}
}
계층 구조
view
필드 유형
type
가능한 필드 유형
측정기준, 필터, 매개변수

기본값
string

결제 가능
측정기준, 필터 또는 매개변수 유형

이 페이지에는 dimension, filter 또는 parameter에 할당할 수 있는 다양한 유형에 관한 추가 세부정보가 포함되어 있습니다. 측정기준, 필터 또는 매개변수에는 하나의 유형만 포함될 수 있으며, 유형이 지정되지 않은 경우 기본값은 string입니다.

일부 유형에는 관련 섹션에서 설명하는 지원 매개변수가 있습니다.

유형 정의

D = 측정기준
DG = 측정기준 그룹
F = 필터
P = 매개변수
유형 설명 유효한 필드 유형
bin ADDED 21.14 숫자 값을 여러 범위로 그룹화하는 필드 D
date 날짜가 포함된 필드의 경우 D F P
date_time 날짜 및 시간이 포함된 필드의 경우 D F P
distance 두 type: location 측정기준 간의 가장 직접적인 경로('까마귀가 나는 모습')의 거리를 계산하는 필드의 경우 D
duration dimension_group과 함께 단일 테이블 열에서 여러 기간 기반 측정기준을 만듭니다. 측정기준 그룹에 대한 자세한 내용은 dimension_group 매개변수 문서 페이지를 참고하세요. DG
location 위도 및 경도를 기반으로 하며 시각화에 사용될 필드의 경우 D
number 숫자가 포함된 필드의 경우 D F P
string 문자 또는 특수문자가 포함된 필드 D F P
tier 숫자 값을 여러 범위로 그룹화하는 필드 D
time dimension_group과 함께 단일 테이블 열에서 여러 시간 기반 측정기준을 만듭니다. 측정기준 그룹에 대한 자세한 내용은 dimension_group 매개변수 문서 페이지를 참고하세요. DG
unquoted 값이 SQL에 직접 삽입되므로 type: string에서와 같이 따옴표로 묶으면 안 되는 parameter 필드의 경우 P
yesno 참 또는 거짓 중 선택하세요. D F P
zipcode 우편번호가 포함되어 있으며 시각화에 사용될 필드 D
개별 시간 및 날짜 유형 시간 기반 단일 측정기준을 만드는 데 거의 사용되지 않는 type: time 대안 F
개별 기간 유형 시차를 계산하는 단일 시간 기반 측정기준을 만들 때 type: duration 대신 거의 사용하지 않는 대안 D
int 삭제된 5.4 type: number로 대체됨 D

bin

type: bin은 type: tier의 별칭입니다. 두 유형을 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다.

type: bin는 bins 매개변수와 함께 사용하여 숫자 측정기준을 숫자 범위 집합으로 구분합니다. 예를 들어 연령 측정기준을 여러 연령대로 결합할 수 있습니다. style 매개변수를 사용하여 Looker UI에서 빈이 표시되는 방식을 변경할 수 있습니다.

사용 패턴은 다음과 같습니다.

view: view_name {
dimension: field_name {
type: bin
bins: [숫자_값, 숫자_값, ... ]
스타일: 간격
sql:

${my_field_name}

type: bin 측정기준의 sql 매개변수는 숫자 또는 정수가 되는 유효한 SQL 표현식을 사용할 수 있습니다.

위의 연령 예시는 다음과 같습니다.

dimension: age_bin {
  type: bin
  bins: [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
  style: interval
  sql: ${age} ;;
}

이 내용이 Looker UI에 표시되는 방식은 이 페이지의 type: tier 매개변수에 관한 style 섹션에 설명되어 있습니다.

bin 유형은 type: tier의 별칭입니다. 두 유형을 서로 바꿔서 사용할 수 있으며 동작은 다음과 같이 동일합니다.

  • style 하위 매개변수는 Looker UI에서 구간의 모양을 맞춤설정하는 데 사용됩니다.
  • Dimensions of type: bin는 맞춤 필터에서 사용할 수 없습니다.
  • type: bin를 측정기준 채우기와 함께 사용하면 예기치 않은 등급 버킷이 발생할 수 있습니다.

distance

type: distance는 두 type: location 측정기준 간의 가장 직접적인 경로('까마귀가 날아옴')의 거리를 계산하는 데 사용됩니다.

type: distance 측정기준의 sql 매개변수는 제외됩니다. 대신 start_location_field 및 end_location_field 매개변수에 type: location 측정기준에 대한 참조를 제공합니다.

사용법은 다음과 같습니다.

view: view_name {
dimension: field_name {
type: distance
start_location_field: field_name_1
end_location_field: field_name_2
units: 킬로미터
}

거리 단위는 units 매개변수에 따라 결정되며 다음 값을 사용할 수 있습니다.

  • feet
  • kilometers
  • meters
  • miles
  • nautical_miles
  • yards

예를 들어 고객이 대여한 상품을 수령하기 위해 이동한 거리를 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

dimension: distance_to_pickup {
  type: distance
  start_location_field: customer.home_location
  end_location_field: rental.pickup_location
  units: miles
}

계산된 거리는 도로 간에 이동한 거리일 필요는 없으며, 두 지점 사이의 가장 직접적인 경로가 됩니다.

start_location_field 및 end_location_field 매개변수에는 ${view_name.field_name} 구문을 사용하지 마세요. 대신 view_name.field_name와 같이 뷰 이름과 필드 이름만 사용하세요.

duration

type: duration는 dimension_group와 함께 사용하여 측정기준 또는 SQL 표현식 간의 계산된 시차를 생성합니다.

type: duration는 dimension_group하고만 작동하고 일반 dimension에서는 작동하지 않습니다. 하지만 이 섹션에 설명된 대로 개별 기간 기반 측정기준을 지정할 수 있습니다.

type: duration를 사용한 측정기준 그룹에 대한 자세한 내용은 dimension_group 매개변수 문서 페이지를 참고하세요.

location

type: location은 sql_latitude 및 sql_longitude 매개변수와 함께 사용하여 지도 또는 정적 지도 (포인트) 시각화 (정적 지도 (지역)에 주 또는 국가 필드 사용)에 표시할 또는 type: distance 계산에 사용할 좌표를 만듭니다.

사용 패턴은 다음과 같습니다.

view: view_name {
dimension: field_name {
type: location
sql_latitude:${field_name_1} ;;

sql_longitude:${field_name_2} ;;
}
}

type: location 측정기준의 sql 매개변수는 제외됩니다. 대신 십진수 위도 또는 경도를 생성하는 유효한 SQL 표현식을 sql_latitude 및 sql_longitude 매개변수에 제공합니다. 이는 일반적으로 위도 또는 경도 정보를 포함하는 LookML 필드에 대한 참조이지만 본사의 위치나 해당 선에 있는 무언가를 원하는 경우 정적 값이 될 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같이 store_location 측정기준을 만들 수 있습니다.

dimension: store_location {
  type: location
  sql_latitude: ${store_latitude} ;;
  sql_longitude: ${store_longitude} ;;
}

위치를 표시하거나 거리를 계산하지 않으려면 type: number과 같이 더 간단한 유형을 사용할 수 있습니다. 표에서 위치를 볼 때 데이터베이스에 있는 값이 표시되며 Google 지도에서 해당 위치의 링크가 자동으로 생성됩니다.

location에 지원되는 데이터베이스 언어

Looker 프로젝트에서 type: location를 지원하려면 데이터베이스 언어에서도 Looker를 지원해야 합니다. 다음 표는 최신 Looker 버전에서 type: location를 지원하는 언어를 보여줍니다.

number

type: number는 숫자 또는 정수와 함께 사용됩니다.

type: number 측정기준의 sql 매개변수는 숫자 또는 정수가 되는 유효한 SQL 표현식을 사용할 수 있습니다.

type: number 필드는 value_format 또는 value_format_name 매개변수를 사용하여 형식을 지정할 수 있습니다.

예를 들어 다음 LookML은 revenue 및 cost 필드를 기반으로 profit라는 필드를 만든 다음 금액 형식 ($1,234.56)으로 표시합니다.

dimension: profit {
  type: number
  sql: ${revenue} - ${cost} ;;
  value_format_name: usd
}

측정기준의 측정값이 아닌 다른 측정기준의 연산만 수행할 수 있습니다. 또한 type: number 측정기준은 사용자에게 ID 번호를 표시하는 데 사용하는 경우에도 사용자에게 추천을 제공하지 않습니다.

string

type: string는 일반적으로 문자 또는 특수문자가 포함된 필드에 사용됩니다. 숫자 필드와 함께 사용할 수도 있습니다. 대신 type: number를 사용하면 Looker에서 번호를 처리하는 기능이 더 향상됩니다.

type: string 측정기준의 sql 매개변수는 유효한 SQL 표현식을 사용할 수 있습니다.

예를 들어 다음 LookML은 first_name 및 last_name 필드를 결합하여 full_name 필드를 만듭니다.

dimension: full_name {
  type: string
  sql: CONCAT(${first_name}, ' ', ${last_name}) ;;
}

이 예시에서는 string가 type의 기본값이므로 type: string를 생략할 수 있습니다.

tier

type: bin을 type: tier의 별칭으로 사용할 수 있습니다. 두 유형을 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다.

type: tier는 tiers 매개변수와 함께 사용하여 숫자 측정기준을 숫자 범위 집합으로 구분합니다. 예를 들어 연령 측정기준을 여러 연령대로 분류할 수 있습니다. style 매개변수를 사용하여 등급이 Looker UI에 표시되는 방식을 변경할 수 있습니다.

사용 패턴은 다음과 같습니다.

view: view_name {
dimension: field_name {
type: tier
tier: [숫자_값, 숫자_값, ... ]
스타일: 간격
sql:

${my_field_name}

type: tier 측정기준의 sql 매개변수는 숫자 또는 정수가 되는 유효한 SQL 표현식을 사용할 수 있습니다.

위의 연령 예시는 다음과 같습니다.

dimension: age_tier {
  type: tier
  tiers: [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
  style: classic # the default value, could be excluded
  sql: ${age} ;;
}

이 내용이 Looker UI에 표시되는 방식은 이 페이지의 style 섹션에 설명되어 있습니다.

type: tier의 측정기준은 맞춤 필터에서 사용할 수 없습니다.

style

style 매개변수를 사용하면 등급이 Looker UI에 표시되는 방식을 변경할 수 있습니다. 아래 예에 나와 있지는 않지만 데이터에 음수가 있으면 음의 무한대부터 0까지의 모든 숫자를 포함하는 시작 등급이 있습니다. 가능한 값은 4가지입니다.

classic

style: classic가 기본값이며 다음과 같습니다.

  • 이 등급 표기법은 다음과 같이 해석할 수 있습니다.
    • T02 [10,20)은 10부터 20까지를 포함하는 범위입니다.
    • T09 [80,inf)는 80을 포함하며, 무한대까지

interval

style: interval는 style: classic와 유사하지만 선행 TXX 라벨이 없습니다. 다음과 같이 표시됩니다.

integer

style: integer는 개별 정수 값 (예: age)과 함께 사용해야 합니다. 정수가 아닌 값을 사용하여 등급을 정의하려고 하면 오류가 발생합니다. 이 스타일은 다음과 같습니다.

relational

style: relational는 연속 숫자 (예: 달러)와 함께 사용하는 것이 좋으며 다음과 같습니다.

value_format를 사용하여 등급의 스타일을 지정할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

dimension: amount_tier {
  type: tier
  tiers: [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
  style: integer
  sql: ${amount} ;;
  value_format: "$#,##0"
}

이 예시에서는 $10 to $19, $20 to $29 등의 등급 라벨이 생성됩니다.

고려사항

tier를 측정기준 채우기와 함께 사용하면 예기치 않은 등급 버킷이 발생할 수 있습니다.

예를 들어 type: tier 측정기준인 연령 등급은 측정기준 채우기가 사용 설정된 경우 0 미만 및 0~9 등급에 대한 버킷을 표시합니다. 단, 데이터에는 해당 버킷의 연령 값이 포함되지 않습니다.

연령 등급에 대해 측정기준 채우기를 사용 중지하면 버킷에서 데이터에 사용 가능한 연령 값이 더 정확하게 반영됩니다.

측정기준 채우기를 사용 설정하거나 사용 중지할 수 있는데, 사용 중지하려면 Explore에서 측정기준 이름 위로 마우스를 가져가서 필드 수준의 톱니바퀴 아이콘을 클릭한 다음 채워진 등급 값 삭제를 선택하고, 사용 설정하려면 누락된 등급 값 채우기를 선택합니다.

time

type: time는 dimension_group 및 timeframes 매개변수와 함께 시간 기반 측정기준 집합을 만드는 데 사용됩니다. 예를 들어 단일 타임스탬프 열을 기준으로 날짜, 주, 월 측정기준을 쉽게 만들 수 있습니다.

type: time는 dimension_group하고만 작동하고 일반 dimension에서는 작동하지 않습니다. 하지만 아래 섹션에 설명된 대로 개별 시간 기반 측정기준을 지정할 수 있습니다.

측정기준 그룹에 대한 자세한 내용은 timeframes, convert_tz, datatype 매개변수에 대한 정보와 시간 기반 데이터를 사용할 때 고려해야 할 일반적인 문제 및 주의사항이 포함된 dimension_group 매개변수 문서 페이지를 참조하세요.

unquoted

type: unquoted는 parameter 필드에만 사용됩니다. unquoted 유형은 parameter의 값이 {% parameter %} 유동 변수에 삽입될 때 따옴표로 묶이지 않는다는 점을 제외하면 type: string와 유사합니다. 열이나 테이블 이름과 같이 올바르게 작동하기 위해 따옴표로 묶을 수 없는 값을 SQL에 삽입할 때 유용합니다.

따옴표가 없는 값을 SQL에 직접 삽입하면 원치 않는 SQL 작업이 발생할 가능성이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 type: unquoted의 매개변수 값은 문자 A~Z 및 0~9 (공백이나 기타 특수문자 제외)로 제한됩니다.

예를 들어 다음 LookML은 따옴표로 묶지 않은 값을 생성하는 table_name라는 parameter을 만듭니다.

parameter: table_name {
  type: unquoted
}

yesno

type: yesno는 참 또는 거짓을 나타내는 필드를 만듭니다. 값은 탐색 UI에 Yes 및 No로 표시됩니다.

type: yesno 측정기준의 sql 매개변수는 TRUE 또는 FALSE로 평가되는 유효한 SQL 표현식을 사용합니다. 조건이 TRUE로 평가되면 사용자에게 Yes가 표시되고 그렇지 않으면 No가 표시됩니다.

type: yesno 측정기준의 SQL 표현식에는 집계가 포함될 수 없습니다. 즉, SQL 집계 또는 LookML 측정에 대한 참조를 포함할 수 없습니다. SQL 집계를 포함하거나 LookML 측정을 참조하는 yesno 필드를 만들려면 측정기준이 아닌 type: yesno와 함께 측정을 사용합니다.

예를 들어 다음 LookML은 status 필드를 기반으로 주문 결제 여부를 나타내는 필드를 만듭니다.

dimension: is_order_paid {
  type: yesno
  sql: ${status} = 'paid' ;;
}

다른 필드의 type: yesno 필드를 참조하려면 type: yesno 필드를 불리언으로 처리합니다 (즉, 이미 true 또는 false 값을 포함하는 것처럼 보임). 예를 들면 다음과 같습니다.

dimension: is_big_order {
  type: yesno
  sql: ${order_size} = 'big' ;;
}
# This is correct
measure: total_boxes_needed {
  type: number
  sql: SUM(CASE WHEN ${is_big_order} THEN 2 ELSE 1 END) ;;
}
# This is NOT correct
measure: total_boxes_needed {
  type: number
  sql: SUM(CASE WHEN ${is_big_order} = 'Yes' THEN 2 ELSE 1 END) ;;
}

시간 기반 데이터와 함께 type: yesno를 사용하는 경우 날짜/시간에 값이 있으면 측정기준은 yes를 반환하고 그렇지 않은 경우 no를 반환합니다.

zipcode

type: zipcode는 정적 지도 (포인트) 시각화 (정적 지도 (지역)에는 주 또는 국가 필드 사용)에 표시할 우편번호 측정기준과 함께 사용됩니다. type: zipcode의 모든 측정기준에는 us_zipcode_tabulation_areas의 map_layer_name가 자동으로 부여됩니다. 우편번호를 표시하지 않으려면 type: number과 같이 더 간단한 유형을 사용하면 됩니다.

type: zipcode 측정기준의 sql 매개변수는 5자리 미국 우편번호가 되는 유효한 SQL 표현식을 사용할 수 있습니다.

우편번호 측정기준에 대한 필터링을 위해 일부 데이터베이스 언어에서는 우편번호 측정기준으로 참조되는 데이터베이스 필드가 정수 유형 필드가 아닌 varchar 또는 문자열 유형 필드여야 합니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

dimension: zip {
  type: zipcode
  sql: ${TABLE}.zipcode ;;
}

개별 시간 및 날짜 유형

일반적으로 날짜는 type: time를 사용하는 dimension_group로 처리됩니다.

단일 dimension_group에서 모두 생성하는 대신 포함하려는 각 기간에 대해 dimension 또는 filter 필드를 하나씩 만들 수 있습니다. 이미 데이터베이스에 시간 열을 사전 계산했거나 Looker의 기간 이름 지정 규칙 (예: created_date 대신 created_date_of_purchase 필드 지정)을 변경하려는 경우가 아니라면 이 방법은 사용하지 않는 것이 좋습니다.

개별 시간 및 날짜 기반 유형은 대부분 아래에 나와 있습니다.

예를 들어 이 dimension_group 정의의 경우는 다음과 같습니다.

dimension_group: created {
  type: time
  timeframes: [week, month, year]
  sql: ${TABLE}.created_at ;;
}

이를 상응하는 로직으로 사용할 수 있습니다.

dimension: created_week {
  type: date_week
  sql: ${TABLE}.created_at ;;
}
dimension: created_month {
  type: date_month
  sql: ${TABLE}.created_at ;;
}
dimension: created_year {
  type: date_year
  sql: ${TABLE}.created_at ;;
}

사용 가능한 시간 기반 유형

다음 유형은 개별 측정기준의 type 매개변수에서 시간 또는 날짜 기반 필드를 만드는 데 사용됩니다. 이러한 유형은 dimension_group 문서 페이지에 설명된 timeframe 매개변수와 함께 사용하지 마세요.

모든 개별 시간 및 날짜 유형에는 데이터베이스의 입력으로 타임스탬프가 필요합니다.

특수 유형

유형 설명 출력 예시
date_raw 변환 또는 시간대 변환 없이 데이터베이스의 원시 값이 탐색 페이지에 표시되지 않습니다(일반적으로 조인 또는 시간 비교를 제외하고 필요하지 않음). 2014-09-03 17:15:00 +0000

시간 유형

유형 설명 출력 예시
date_time 기본 필드의 날짜/시간 (일부 SQL 언어는 데이터베이스에 포함된 것만큼 정확하게 표시되고 다른 SQL의 경우 초 단위로만 표시됨) 2014-09-03 17:15:00
date_time_of_day 시간 17:15
date_hour 가장 가까운 시간으로 잘린 날짜 2014-09-03 17
date_hour_of_day 기본 필드의 시간(정수) 17
date_hourX 각 요일을 지정된 시간 간격으로 나눕니다. 설명이 필요합니다. 아래를 참고하세요. 아래 참고
date_minute 일시가 1분 단위로 잘림 2014-09-03 17:15
date_minuteX 각 시간 단위를 지정된 시간(분)으로 분할합니다. 설명이 필요합니다. 아래를 참고하세요. 아래 참고
date_second 잘린 시간(초 단위) 2014-09-03 17:15:00
date_millisecond 날짜/시간을 가장 가까운 밀리초로 잘립니다 (언어 지원에 대한 자세한 내용은 밀리초 및 마이크로초에 대한 방언 지원 섹션 참조). 2014-09-03 17:15:00.000
date_millisecondX 각 초를 지정된 밀리초 단위의 간격으로 분할합니다 (언어 지원에 대한 자세한 내용은 밀리초 및 마이크로초에 대한 방언 지원 섹션 참조). 2014-09-01 01:00:00.250
date_microsecond 날짜를 가장 가까운 마이크로초로 자릅니다 (언어 지원에 대한 자세한 내용은 밀리초 및 마이크로초에 대한 방언 지원 섹션 참조). 2014-09-03 17:15:00.000000

날짜 유형

유형 설명 출력 예시
date 기본 필드의 날짜 2017-09-03
date_date 삭제됨 4.6 date으로 대체됨

주 유형

유형 설명 출력 예시
date_week 기본 날짜/시간의 월요일부터 시작하는 요일 2017-09-01
date_day_of_week 요일만 Wednesday
date_day_of_week_index 요일 색인 (0 = 월요일, 6 = 일요일) 2

date_week, date_day_of_week, date_day_of_week_index 유형은 week_start_day의 값에 따라 달라지며 기본값은 기본값입니다.

월 유형

유형 설명 출력 예시
date_month 기본 날짜/년의 연도와 월 2017-09
date_month_num 기본 날짜/시간에 해당하는 월의 정수입니다. 9
date_month_name 월 이름 September
date_day_of_month 날짜 3
date_fiscal_month_num 기본 날짜/시간에 해당하는 월의 정수입니다. 9

date_fiscal_month_num 유형을 사용하려면 모델에 fiscal_month_offset 매개변수를 설정해야 합니다.

분기 유형

유형 설명 출력 예시
date_quarter 기본 날짜/년의 연도와 분기 2017-Q3
date_quarter_of_year 연중 분기에 'Q' 표시 Q3
date_fiscal_quarter 회계 연도의 기본 날짜/시간 2017-Q3
date_fiscal_quarter_of_year 'Q' 앞에 오는 회계 분기 Q3

date_fiscal_quarter 및 date_fiscal_quarter_of_year 유형을 사용하려면 모델에 fiscal_month_offset 매개변수를 설정해야 합니다.

연도 유형

유형 설명 출력 예시
date_year 기본 날짜 시간의 정수 연도 2017
date_day_of_year 날짜 143
date_week_of_year 숫자로 표시된 주(1년 기준) 17
date_fiscal_year 기본 날짜/시간의 회계연도 정수입니다. 2017

date_fiscal_year 유형을 사용하려면 모델에 fiscal_month_offset 매개변수를 설정해야 합니다.

date_hourX 사용

date_hourX에서 X가 2, 3, 4, 6, 8 또는 12로 대체됩니다.

이렇게 하면 각 요일이 지정된 시간 간격으로 나누어집니다. 예를 들어 date_hour6는 매일 6시간 세그먼트로 분할됩니다. 다음과 같이 표시됩니다.

  • 2014-09-01 00:00:00
  • 2014-09-01 06:00:00
  • 2014-09-01 12:00:00
  • 2014-09-01 18:00:00

예를 들어 time이 2014-09-01 08:03:17인 행의 date_hour6는 2014-09-01 06:00:00입니다.

date_minuteX 사용

date_minuteX에서 X가 2, 3, 5, 10, 15 또는 30으로 대체됩니다.

이렇게 하면 매 시간에서 지정된 시간(분)으로 분할됩니다. 예를 들어 date_minute15는 매시간 15분 세그먼트로 분할되며 다음과 같이 표시됩니다.

  • 2014-09-01 01:00:00
  • 2014-09-01 01:15:00
  • 2014-09-01 01:30:00
  • 2014-09-01 01:45:00

예를 들어 time이 2014-09-01 01:17:35인 행에는 date_minute15의 2014-09-01 01:15:00가 있습니다.

시간대 및 convert_tz

일반적으로 시간 계산 (차이, 기간 등)은 모두 동일한 시간대로 변환된 시간 값에서 작동하는 경우에만 올바르게 작동하므로 LookML을 작성할 때 시간대를 고려하는 것이 중요합니다.

Looker에는 다양한 시간대 간에 시간 기반 데이터를 변환하는 다양한 시간대 설정이 있습니다. Looker는 기본적으로 시간대를 변환합니다. Looker에서 특정 측정기준 또는 측정기준 그룹에 대해 시간대 변환을 실행하지 않도록 하려면 convert_tz 매개변수 문서 페이지에 설명된 convert_tz 매개변수를 사용하면 됩니다.

밀리초 및 마이크로초를 위한 언어 지원

Looker는 마이크로초 단위까지 정밀도를 지원하지만 일부 데이터베이스는 정밀도(초 단위)만 지원합니다. 데이터베이스에 지원되는 시간 유형보다 정확한 시간 유형이 발견되면 초 단위로 반올림합니다.

Looker 최신 출시 버전에서는 다음 언어가 밀리초를 지원합니다.

Looker 최신 출시 버전에서 다음 언어가 마이크로초를 지원합니다.

개별 기간 유형

일반적으로 지속 시간은 type: duration를 사용하는 dimension_group로 처리됩니다.

단일 dimension_group로 모두 생성하는 대신 포함하려는 각 기간의 dimension를 하나씩 만들 수 있습니다. 이는 Looker의 기간 이름 지정 규칙 (예: 배송 소요 일수 대신 배송 소요 일수라는 필드)을 변경하지 않는 한 일반적으로 피하는 것이 좋습니다.

여러 개별 기간 유형이 아래에 나열되어 있습니다.

측정기준에 기간 유형을 사용하는 경우 sql_start 및 sql_end 매개변수도 포함하여 시차를 계산하는 시작 시간과 종료 시간을 제공해야 합니다.

sql_start 및 sql_end 매개변수는 타임스탬프, 날짜/시간, 날짜, 에포크 또는 yyyymmdd 형식의 데이터가 포함된 유효한 SQL 표현식을 사용할 수 있습니다. sql_start 및 sql_end 필드는 다음 중 하나일 수 있습니다.

  • type: time의 기존 측정기준 그룹에서 raw 기간에 대한 참조입니다.
  • type: date_raw 차원에 대한 참조입니다.
  • 타임스탬프인 SQL 표현식에 대한 참조와 같이 타임스탬프인 SQL 표현식
  • 방언에 적절한 표현식을 사용하여 데이터베이스에서 시간을 가져오는 SQL 표현식입니다.

예를 들어 이 dimension_group 정의의 경우는 다음과 같습니다.

dimension_group: to_delivery {
  type: duration
  intervals: [day, hour]
  sql_start: ${created_raw} ;;
  sql_end: ${delivered_raw};;
}

이러한 dimension 매개변수를 상응하는 논리적 매개변수로 사용할 수 있습니다.

dimension: number_of_days_to_delivery {
  type: duration_day
  sql_start: ${created_raw} ;;
  sql_end: ${delivered_raw};;
}

dimension: number_of_hours_to_delivery {
  type: duration_hour
  sql_start: ${created_raw} ;;
  sql_end: ${delivered_raw};;
}

이렇게 하면 탐색 UI에서 배송 소요 일수 및 배송 시간이라는 측정기준이 생성됩니다.

사용 가능한 기간 유형

다음 유형은 개별 측정기준의 type 매개변수에서 기간 기반 필드를 만드는 데 사용됩니다. 이러한 유형은 dimension_group 문서 페이지에 설명된 intervals 매개변수와 함께 사용하지 마세요.

모든 개별 기간 유형에는 데이터베이스의 입력으로 타임스탬프가 필요합니다.

유형 설명 출력 예시
duration_day 일 단위의 시차를 계산합니다. 9 days
duration_hour 시차를 계산합니다. 171 hours
duration_minute 분 단위의 시차를 계산합니다. 10,305 minutes
duration_month 월 단위로 시차를 계산합니다. 3 months
duration_quarter 해당 연도의 분기별 시차를 계산합니다. 2 quarters
duration_second 초 단위의 시차를 계산합니다. 606,770 seconds
duration_week 시차를 계산합니다. 6 weeks
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