Medidas entre períodos en Looker

El análisis de período a período (PoP) es un patrón de análisis que mide algo en el presente y lo compara con la misma medición en un período comparable del pasado.

En el caso de los dialectos que admiten medidas de comparación entre períodos, los desarrolladores de Looker pueden agregar medidas de comparación entre períodos a los proyectos de LookML para habilitar el análisis de comparación entre períodos en los Explorar de Looker correspondientes.

Por ejemplo, la siguiente consulta de Explorar de Looker muestra la cantidad de pedidos que se crearon en el mes actual, junto con las medidas de PoP para la cantidad de pedidos creados el año pasado, la diferencia con respecto al año pasado y el cambio porcentual con respecto al año pasado. Puedes verificar la comparación interanual revisando los valores de forma aleatoria. Por ejemplo, el valor de Pedidos del año pasado para 2012-03 es el mismo que el valor de Recuento de pedidos para 2011-03:

El Explorador de Looker que muestra los pedidos del año pasado para el 2012-03 es de 89, y el recuento de pedidos para el 2011-03 también es de 89.

Para agregar una medida de PoP a un proyecto de LookML, un desarrollador de Looker debe crear un measure de type: period_over_period y, luego, incluir los parámetros secundarios que se describen en la siguiente sección de esta página.

Por ejemplo, aquí se muestra el LookML para una medida de PoP que proporciona el recuento de pedidos del año anterior:

  measure: order_count_last_year {
    type: period_over_period
    description: "Order count from the previous year"
    based_on: orders.count
    based_on_time: orders.created_year
    period: year
    kind: previous
  }

Esta medida de PoP tiene los siguientes atributos:

  • Se define con based_on: orders.count, por lo que la medida de PoP proporcionará datos sobre el recuento de pedidos del período anterior.
  • Se define como kind: previous, lo que significa que proporciona el valor de recuento del período anterior (en lugar de proporcionar una diferencia en el recuento de pedidos del período anterior o un porcentaje de cambio en el recuento de pedidos del período anterior).
  • Se define con period: year, por lo que proporcionará recuentos de pedidos de una cantidad comparable de tiempo del año anterior.

Subparámetros de las medidas de PoP

Una medida de PoP es un measure de type: period_over_period que incluye los subparámetros que se describen en las siguientes secciones:

Como se describe en la sección Explora las consultas con medidas de PoP, las medidas de PoP calculan sus valores en función de la definición de LookML de la medida de PoP y los campos de una consulta de Explorar. Por este motivo, debes seguir las siguientes prácticas recomendadas cuando crees una medida de PoP en LookML:

  • Proporciona a tus usuarios de Explorar una indicación de la medida de PoP period, ya sea en el nombre de la medida de PoP o en el subparámetro description de la medida.
  • Proporciona a tus usuarios de Explorar una indicación de la medida de based_on de la medida de PoP, ya sea en el nombre de la medida de PoP o en el subparámetro description de la medida.

Por ejemplo, la siguiente métrica de PoP se llama order_count_last_year y se incluye una descripción para que los usuarios sepan que la métrica proporciona la cantidad de pedidos del año anterior:

  measure: order_count_last_year {
    type: period_over_period
    description: "Order count from the previous year"
    based_on: orders.count
    based_on_time: orders.created_year
    period: year
    kind: previous
  }

based_on

Usa el campo based_on para especificar la medida de LookML en la que se basa la medida del PoP. Por ejemplo, para basar una métrica de PoP en el campo orders.count, ingresarías lo siguiente:

    based_on: orders.count

Una medida del PoP basada en orders.count proporcionará información sobre la cantidad de pedidos de un período anterior para que puedas comparar la cantidad de ventas entre un período actual y uno anterior.

La medida de LookML que especifiques en el campo based on debe ser uno de los siguientes tipos de medidas:

based_on_time

Usa el subparámetro based_on_time para proporcionar a Looker un campo de tiempo que pueda usar para calcular los valores de la medida de PoP. Este campo de tiempo puede ser cualquiera de los siguientes:

  • Es una dimensión basada en el tiempo. Si especificas una dimensión basada en el tiempo en el subparámetro based_on_time, tus usuarios deben incluir la misma dimensión basada en el tiempo en todas las búsquedas que utilicen la métrica de PoP. Además, el período de la dimensión basada en el tiempo debe ser igual o inferior al valor de period de la métrica de PoP. Por ejemplo, si la medida de PoP se define con based_on_time: created_month, el valor period de la medida de PoP no puede ser week ni date.

  • Uno de los siguientes períodos de un grupo de dimensiones de type: time:

    • year
    • fiscal_year
    • month
    • fiscal_quarter
    • quarter
    • week
    • date
    • raw

Si especificas un período del grupo de dimensiones en el parámetro secundario based_on_time, el período específico que uses será irrelevante. Solo debes dirigir la medida de PoP a un grupo de dimensiones de type: time para que la medida de PoP pueda usar la marca de tiempo subyacente del grupo de dimensiones. No puedes especificar un período en un grupo de dimensiones de type: duration; los grupos de dimensiones de tipo duración no son compatibles y producirán un error de tiempo de ejecución en Explorar.

kind

Usa el parámetro kind para especificar el tipo de cálculo que deseas que realice la medida de PoP para el período anterior. Puedes especificar uno de los siguientes valores para kind:

  • previous: (predeterminado) Es el valor del período anterior.
  • difference: La diferencia entre los períodos (el período anterior restado del período actual).

  • relative_change: Es el cambio porcentual con respecto al período anterior. El cambio porcentual se calcula con la siguiente ecuación:

    $$ relativeChange = (current - previous)/previous $$

period

Usa el subparámetro period para especificar la cadencia de la medida del PoP, es decir, qué tan atrás quieres remontarte en tu comparación. Por ejemplo, una medida de PoP definida con period: year mostrará los valores del año anterior. Si ejecutas una consulta de Explorar sobre el recuento de pedidos mensuales, la métrica de period: year de la comparación porcentual mostrará los valores del mismo mes del año anterior para que puedas comparar el recuento de pedidos de noviembre de 2025 con el recuento de ventas de noviembre de 2024.

El parámetro secundario period admite los siguientes valores:

  • year
  • fiscal_year
  • quarter
  • fiscal_quarter
  • month
  • week
  • date

value_to_date

Usa el subparámetro value_to_date para indicar si Looker debe calcular los valores de la medida de PoP usando la cantidad de tiempo transcurrido en el período actual en el momento en que se ejecuta la consulta. El parámetro secundario value_to_date puede ser no (predeterminado) o yes.

  • Un valor de no supondrá todo el período cuando se agreguen los datos.
  • Un valor de yes calculará la cantidad de tiempo observado en el período actual y lo aplicará a la métrica de PoP.

Por ejemplo, con una medida de PoP intermensual definida con value_to_date: yes, si a las 13:10:00 del 6 de junio ejecutas una consulta de Explorar con la medida de PoP y una dimensión de período, Looker aplicará la cantidad de tiempo transcurrido el 6 de junio (13 horas, 10 minutos y 0 segundos) a los cálculos de cada una de las fechas de la consulta. Para cada fecha, Looker proporcionará los valores de las primeras 13 horas y 10 minutos.

Si tuvieras la misma medida de PoP definida con value_to_date: no y ejecutaras la misma consulta de Explorar el 6 de junio a las 13:10:00, Looker calcularía el valor del PoP con todos los datos disponibles para cada fecha. Si intentas comparar los valores del 6 de junio con los del 6 del mes anterior, ten en cuenta que, como el 6 de junio aún no terminó, es posible que haya datos adicionales después de las 13:10:00.

Consulta Cómo afecta value_to_date a los valores de la métrica de PoP para ver un ejemplo de cómo value_to_date: yes afecta los resultados en una consulta de Explorar.

Como se describe en la sección Requisitos para las consultas de Explorar con medidas de PoP, cuando ejecutas una consulta de Explorar con una medida de PoP, Looker aplica automáticamente la granularidad mínima del período de la consulta al período que usa la medida de PoP. En el caso de las consultas de Explorar con una medida de PoP definida con value_to_date: yes, Looker toma la dimensión de período más pequeña de la consulta y calcula la parte de ese período que transcurrió cuando se ejecutó la consulta. Luego, aplica esa parte a todos los valores de la medida de PoP.

Explora las búsquedas con medidas de PoP

El cálculo que se realiza para una medida de PoP se basa en la definición de LookML de la medida de PoP y también en los períodos que se especifican en la propia consulta de Explorar. La medida de PoP adapta su cálculo a los períodos que se seleccionan en la consulta de Explorar. Por ejemplo, si la medida de PoP se define con period: year y la búsqueda de Explorar contiene la dimensión de período orders.created_month, la medida de PoP calculará los valores mensuales y comparará enero de 2025 con enero de 2024. Si deseas ver los valores anuales, deberás ejecutar una consulta de Explorar con la medida de PoP y solo el período orders.created_year.

Estos son algunos ejemplos de cómo la medida de PoP period interactúa con los períodos seleccionados en una consulta de Explorar:

  • Si se define una métrica de PoP con period: year y ejecutas una consulta de Explorar con un período trimestral, la métrica de PoP devolverá valores del mismo trimestre del año anterior (el 1ᵉʳ trimestre del 2025 en comparación con el 1ᵉʳ trimestre del 2024).
  • Si se define una medida de PoP con period: year y ejecutas una consulta de Explorar con un período mensual, la medida de PoP devolverá valores del mismo mes del año anterior (abril de 2025 en comparación con abril de 2024).
  • Si se define una métrica de PoP con period: month y ejecutas una consulta de Explorar con un período mensual, la métrica de PoP devolverá valores para el mes anterior (abril de 2025 en comparación con marzo de 2025).

Requisitos para explorar búsquedas con medidas de PoP

Dado que una medida de PoP realiza cálculos basados tanto en la definición de LookML de la medida de PoP como en los campos que seleccionas en la consulta de Explorar, como mínimo, debes incluir los siguientes campos en una consulta de Explorar que tenga una medida de PoP:

  • Es la medida de PoP.
  • Es una dimensión de tiempo adecuada para la métrica period asociada con la medida del PoP. La dimensión de tiempo se puede incluir en la consulta desde el selector de campos de Explorar o en los filtros de Explorar:
    • Las consultas de medidas de PoP admiten niveles de detalle de períodos de fecha o más grandes, como mes, trimestre o año. Las consultas de la métrica de PoP no admiten dimensiones con períodos de horas o minutos.
    • Si la medida de PoP se define con un based_on_time que es un período de un grupo de dimensiones, la consulta de Explorar debe incluir un período del mismo grupo de dimensiones que use un período igual o más pequeño que el especificado en el parámetro period de la medida de PoP. Puedes incluir el grupo de dimensiones en la Exploración (seleccionándolo en el selector de campos de la Exploración) o filtrándolo. Por ejemplo, si el valor based_on_time de la métrica de PoP se define con un período del grupo de dimensiones orders.created y la métrica de PoP se define con period: month, la consulta de Explorar debe incluir un período del grupo de dimensiones orders.created que sea igual o inferior a un mes, como orders.created_date. El período de la consulta de Explorar debe coincidir con el período de comparación o ser más corto, ya que, por ejemplo, no puedes comparar mes a mes un período de un año.
    • Si la medida de PoP se define con un based_on_time que es una dimensión basada en el tiempo, la consulta de Explorar debe incluir la misma dimensión basada en el tiempo, ya sea incluyendo la dimensión del selector de campos de Explorar o especificando un filtro en la dimensión. La dimensión basada en el tiempo debe tener un período igual o menor que el especificado en el parámetro period de la métrica de PoP. Por ejemplo, si la medida de PoP se define con based_on_time: created_date y la medida de PoP se define con period: month, la consulta de Explorar debe incluir la dimensión created_date.

Si la medida de PoP se define con un based_on_time que es un período de un grupo de dimensiones, ten en cuenta los siguientes requisitos para el período en la consulta de Explorar:

  • El período de la búsqueda de Explorar debe ser igual o inferior al especificado en el parámetro period de la métrica de PoP. Por ejemplo, si la medida de PoP based_on_time se define con un período del grupo de dimensiones orders.created y la medida de PoP se define con period: month, la búsqueda de Explorar debe incluir un período del grupo de dimensiones orders.created que sea igual o inferior a un mes, como orders.created_date. El período de la búsqueda de Explorar debe ser más corto porque, por ejemplo, no puedes hacer una comparación mes a mes de un período de un año.
  • El período de la consulta de Explorar debe contener información de marcas de tiempo. Por ejemplo, los períodos year, month y date de un grupo de dimensiones proporcionan información real de la marca de tiempo. En cambio, el período day_of_week se abstrae de la marca de tiempo subyacente para proporcionar un valor como Wednesday. Del mismo modo, los períodos, como month_name, month_num y day_of_month, no proporcionan información de marcas de tiempo por sí mismos, por lo que las medidas de PoP no pueden utilizarlos para calcular los valores del período anterior. Sin embargo, si incluyes en la consulta de Explorar una marca de tiempo, como date, se proporcionará a la medida de PoP información de marca de tiempo que se puede usar para calcular los valores del período anterior. También puedes incluir el período day_of_week en la consulta de Explorar, ya que la métrica de PoP puede usar la información del período date para los cálculos.

Siempre que cumplas con estos requisitos en tu consulta de Explorar, puedes agregar otros campos y dimensiones de período en la consulta de Explorar, pero todos los períodos de la consulta de Explorar deben ser iguales o inferiores al período de la medida del PoP.period Cuando ejecutas una consulta de Explorar con una medida de PoP, Looker aplica automáticamente la granularidad de período mínima de la consulta al período que usa la medida de PoP. En el ejemplo de Explorar que se muestra al principio de esta página, todas las medidas de PoP se definieron en LookML con period: year. Esto significa que, para cualquier período seleccionado en la consulta de Explorar (en este caso, un período mensual), la medida de PoP devolverá los resultados para el mismo período del año anterior.

Si quieres ver qué períodos se admiten con tu medida de PoP en Explorar, puedes probar diferentes períodos sin tener que ejecutar consultas. Haz clic en la pestaña SQL de la sección Datos del Explorar y, luego, agrega campos y filtros desde el selector de campos del Explorar. Si la medida de PoP no puede calcular la búsqueda con los campos y filtros seleccionados, en la pestaña SQL, se mostrará un mensaje que indica que no se puede generar el código SQL.

Si ejecutas una consulta en la que no se puede generar el código SQL, la ventana Explorar mostrará un error con los detalles y un vínculo al LookML pertinente.

Ejemplos

En las siguientes secciones, se muestran algunos ejemplos de diferentes medidas de PoP y consultas de Explorar:

Comparar los recuentos con las medidas de PoP interanuales y mensuales

A continuación, se muestra el código LookML de una medida de ejemplo total_births, un grupo de dimensiones birth de type:time y dos medidas de PoP que se basan en la medida total_births y que usan el grupo de dimensiones birth como su campo based_on_time:


  dimension_group: birth {
    type: time
    timeframes: [raw, time, date, week, month, quarter, year]
    sql: ${TABLE}.birth_date ;;
  }  

  measure: total_births {
    type: sum
    sql: ${TABLE}.total_births ;;
  }

  measure: total_births_last_year {
    type: period_over_period
    kind: previous
    based_on: total_births
    based_on_time: birth_year
    period: year
    value_to_date: no
    value_format_name: decimal_0
  }

  measure: total_births_last_month {
    type: period_over_period
    kind: previous
    based_on: total_births
    based_on_time: birth_year
    period: month
    value_to_date: no
    value_format_name: decimal_0
  }

Ten en cuenta lo siguiente sobre estos campos:

  • Ambas medidas de PoP se definen con kind: previous, por lo que ambas proporcionan el valor de la medida del período anterior.
  • Ambas medidas de PoP se definen con value_to_date: no, por lo que ambas calculan el valor de la medida para todo el período (es decir, la granularidad mínima del período de la consulta).
  • Ambas medidas de PoP se definen con based_on_time: birth_year, por lo que ambas usan la marca de tiempo subyacente del grupo de dimensiones birth.
  • La medida del PoP de total_births_last_year se define con period: year, y la medida del PoP de total_births_last_month se define con period: month.

A continuación, se muestra una consulta de Explorar que incluye las tres medidas y el período de la dimensión birth_month:

El Explorador de Looker muestra columnas para el mes de nacimiento, el total de nacimientos, el total de nacimientos del mes anterior y el total de nacimientos del año anterior. El valor de Total Births Last Month para 2024-07 es 290,699, que coincide con el valor de Total Births para 2024-06. El valor de nacimientos totales del año pasado para 2024-07 es de 310,347, que coincide con el valor de nacimientos totales para 2023-07.

Ten en cuenta lo siguiente sobre los resultados de Explorar:

  • El período más corto de la dimensión en la consulta de Explorar es birth_month, por lo que la medida del PoP proporciona valores mensuales.
  • En la fila del mes más reciente, 2024-07, el valor de Total Births Last Month muestra el total de nacimientos del mes anterior, 2024-06. Para verificarlo, observa el valor de Total Births en la fila 2024-06. Los dos valores coinciden.
  • En la fila del mes más reciente, 2024-07, el valor de Total Births Last Year muestra el total de nacimientos del mismo mes (07) del año anterior (2023). Para verificarlo, observa el valor de Total Births en la fila 2023-07. Los dos valores coinciden.

Cómo afecta value_to_date los valores de la métrica de PoP

Al igual que en el ejemplo anterior, aquí se muestra el código LookML para la medida total_births y el grupo de dimensiones birth de type:time, y dos medidas de PoP que se basan en la medida total_births y que usan el grupo de dimensiones birth como su campo based_on_time. Sin embargo, en este ejemplo, la medida de PoP total_births_last_year_value_to_date se define con value_to_date: yes y la medida de PoP total_births_last_year se define con value_to_date: no:

  dimension_group: birth {
    type: time
    timeframes: [raw, time, date, week, month, quarter, year]
    sql: ${TABLE}.birth_date ;;
  }  

  measure: total_births {
    type: sum
    sql: ${TABLE}.total_births ;;
  }

  measure: total_births_last_year {
    type: period_over_period
    kind: previous
    based_on: total_births
    based_on_time: birth_year
    period: year
    value_to_date: no
    value_format_name: decimal_0
  }

  measure: total_births_last_year_value_to_date {
    type: period_over_period
    kind: previous
    based_on: total_births
    based_on_time: birth_year
    value_to_date: yes
    period: year
    value_format_name: decimal_0
  }

A continuación, se muestra una consulta de Explorar que incluye las tres medidas y el período de la dimensión birth_year. Esta consulta de Explorar se ejecutó el 4 de junio a las 16:25:08, lo que es significativo para la métrica de PoP de value_to_date: yes.

El Explorador de Looker muestra columnas para el año de nacimiento, el total de nacimientos, el total de nacimientos del año pasado y el valor acumulado del total de nacimientos del año pasado. El valor de nacimientos totales del año pasado para 2024 es de 3,581,036, que coincide con el valor de nacimientos totales para 2023. El valor de Births Last Year Value to Date para 2024 es de 1,743,505.

Los resultados de Explorar muestran cómo el parámetro secundario value_to_date cambia el cálculo de las medidas de PoP:

Ten en cuenta lo siguiente sobre los resultados de Explorar:

  • En la fila del año más reciente, 2024, el valor de Total de nacimientos del año pasado muestra el total de nacimientos del año anterior, 2023. Para verificar el cálculo, consulta el valor de Total Births en la fila de 2023. Los dos valores coinciden.
  • En la fila del año más reciente, 2024, el valor de Total Births Last Year Value to Date es menor que el valor de Total Births Last Year. Esto se debe a que la consulta de Explorar se ejecutó el 4 de junio a las 16:25:08 y a que la medida de PoP total_births_last_year_value_to_date se define con value_to_date: yes, por lo que Looker calculó los valores anuales usando solo los datos hasta el 4 de junio a las 16:25:08 para cada año.

Cómo filtrar las consultas de Explorar que incluyen medidas de PoP

Ten en cuenta lo siguiente para filtrar las consultas de Explorar que incluyen medidas de PoP:

  • Se admite el filtrado para las consultas de Explorar que incluyen medidas de PoP. Sin embargo, no puedes filtrar en función de una métrica de PoP en sí. Por ejemplo, en el primer ejemplo de Explorar que consulta la dimensión birth_month y las medidas de PoP total_births, total_births_last_year y total_births_last_month, no podrías filtrar esa consulta en las medidas de PoP total_births, total_births_last_year o total_births_last_month.
  • Cuando filtras según un campo asociado al parámetro based_on_time de una métrica de PoP, si el período del filtro es más detallado que el de la consulta, la métrica de PoP solo mostrará los resultados de la parte del valor del filtro del período de la consulta. Por ejemplo, si realizas una consulta sobre la dimensión orders.created_year y la filtras para el mes de enero, para cada año, la métrica de PoP mostrará los valores solo de enero. Esto se puede confundir con los resultados del año completo.
  • En el caso de las consultas de Explorar de la métrica de PoP, para calcular los datos de la métrica de PoP, Looker recupera datos de un período adicional con la granularidad del período menos detallada de la consulta. Por ejemplo, si creas una consulta de Explorar con una dimensión mensual, una medida de PoP definida con period: year y un filtro para los últimos 6 meses, Looker identificará la granularidad menos detallada de la consulta, que, en este ejemplo, sería el período de year de la medida de PoP. En este ejemplo, Looker recuperaría los datos de los últimos 6 meses más los datos de un año adicional para poder comparar cada uno de los últimos 6 meses con el mismo mes del año anterior.
  • Como se describe en Requisitos para las consultas de Explorar con medidas de PoP, las consultas de Explorar que incluyen medidas de PoP deben tener una dimensión de tiempo adecuada para el period asociado con la medida de PoP. Si no seleccionas una dimensión de tiempo en el selector de campos de Explorar, Looker puede derivar la información requerida de las dimensiones de tiempo en los filtros de Explorar. En este caso, Looker ordenará los resultados de la consulta de Explorar según la dimensión de tiempo del filtro.

Visualizaciones con medidas de PoP

Se recomienda la visualización de gráfico de tabla para las métricas de PoP. Otras opciones de visualización también pueden funcionar, según los campos de tu consulta de Explorar.

Si usas una visualización que no sea un gráfico de tabla, verifica que sea clara. Debido a que las medidas de PoP proporcionan comparaciones con un período anterior, las visualizaciones con medidas de PoP pueden ser engañosas. Por ejemplo, una medida de PoP interanual definida como kind: previous mostrará el valor del año pasado para la fecha de este año. Si tu consulta de Explorar incluye el valor del año actual junto con la medida del PoP interanual, el año actual tendrá dos valores en la visualización.

Si utilizas una visualización que no sea un gráfico de tabla, verifica que indique claramente que las medidas de PoP son una comparación con un período anterior.

Limitaciones de las medidas de PoP

Ten en cuenta las siguientes limitaciones de las medidas de PoP:

  • Las medidas de PoP solo son compatibles con los proyectos de LookML que usan el nuevo tiempo de ejecución de LookML. Si la función heredada Use Legacy LookML Runtime está habilitada en tu instancia, el archivo de manifiesto de tu proyecto debe incluir una instrucción new_lookml_runtime:yes.
  • Las mediciones de PoP no son compatibles con el conector de Looker en Looker Studio.
  • Las medidas de PoP deben basarse en una medida agregada, como se describe en la sección based_on. No puedes basar una medida de PoP en una medida no agregada.
  • En el caso de las conexiones de BigQuery en instancias en las que está habilitada la función de Labs Agregados simétricos de BI Engine, se admiten las medidas de PoP, pero las consultas de SQL con medidas de PoP no usarán la función de Agregados simétricos de BI Engine.
  • Las medidas de PoP no admiten el análisis de cohortes.
  • Las medidas de PoP no admiten cálculos acumulados.
  • Las medidas de PoP siempre comparan el período actual con el anterior. No puedes configurar una medida de PoP para comparar el período actual con un período diferente del anterior. Por ejemplo, no puedes crear una medida de PoP para comparar mayo del año pasado con diciembre de este año.
  • Las medidas de PoP no se admiten con calendarios personalizados, como los calendarios minoristas 4-5-4. Consulta la sección period para conocer los períodos que admiten las mediciones de PoP.
  • Las medidas de PoP no se admiten con períodos personalizados, como las dos semanas actuales en comparación con las dos semanas anteriores.

  • Los parámetros de Liquid no se admiten en los parámetros de una métrica de PoP. Sin embargo, si los campos based_on o based_on_time de un punto de medición de PoP apuntan a una dimensión definida con Liquid, ese Liquid se procesará.

  • Las medidas de PoP no son compatibles con las siguientes funciones de Looker:

  • Las medidas de PoP no se pueden usar para crear un campo personalizado.

  • No puedes seleccionar el período de la semana en una consulta de Explorar con una métrica de PoP, a menos que la métrica de PoP se defina con period: week o period: date.

  • Las medidas de PoP con períodos definidos con períodos fiscales no se pueden usar en las consultas de Explorar con períodos no fiscales. Además, las medidas de PoP con períodos definidos con marcos temporales no fiscales no se pueden usar en consultas con dimensiones de marcos temporales fiscales.

  • Las medidas de PoP admiten el desplazamiento del mes fiscal, ya que el parámetro based_on_time de la medida de PoP heredará el valor fiscal_month_offset del archivo del modelo de LookML asociado con el Explorar. Si defines una medida de PoP con fiscal_year o fiscal_quarter, la medida de PoP se admitirá en una consulta de Explorar solo si esta especifica un período de fiscal_year o fiscal_quarter. En ese caso, se respeta el fiscal_offset_month.

  • El period de la medida de PoP debe ser igual o mayor que el período seleccionado en la búsqueda de Explorar. Por ejemplo, para una métrica de PoP definida con period: month, la consulta de Explorar debe tener una dimensión de período de un mes o menos, como semana o día.

Dialectos de bases de datos admitidos para las medidas de PoP

En la siguiente tabla, se muestran los dialectos que admiten medidas de PoP en la versión más reciente de Looker:

Dialecto ¿Es compatible?
Actian Avalanche
No
Amazon Athena
No
Amazon Aurora MySQL
No
Amazon Redshift
Sí
Amazon Redshift 2.1+
Sí
Amazon Redshift Serverless 2.1+
Sí
Apache Druid
No
Apache Druid 0.13+
No
Apache Druid 0.18+
No
Apache Hive 2.3+
No
Apache Hive 3.1.2+
No
Apache Spark 3+
No
ClickHouse
No
Cloudera Impala 3.1+
No
Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver
No
Cloudera Impala with Native Driver
No
DataVirtuality
No
Databricks
No
Denodo 7
No
Denodo 8 & 9
No
Dremio
No
Dremio 11+
No
Exasol
No
Google BigQuery Legacy SQL
No
Google BigQuery Standard SQL
Sí
Google Cloud PostgreSQL
No
Google Cloud SQL
No
Google Spanner
No
Greenplum
No
HyperSQL
No
IBM Netezza
No
MariaDB
No
Microsoft Azure PostgreSQL
No
Microsoft Azure SQL Database
No
Microsoft Azure Synapse Analytics
No
Microsoft SQL Server 2008+
No
Microsoft SQL Server 2012+
No
Microsoft SQL Server 2016
No
Microsoft SQL Server 2017+
No
MongoBI
No
MySQL
No
MySQL 8.0.12+
Sí
Oracle
No
Oracle ADWC
No
PostgreSQL 9.5+
No
PostgreSQL pre-9.5
No
PrestoDB
No
PrestoSQL
No
SAP HANA
No
SAP HANA 2+
No
SingleStore
No
SingleStore 7+
No
Snowflake
Sí
Teradata
No
Trino
No
Vector
No
Vertica
No