Misure di periodo in periodo in Looker

L'analisi periodo per periodo (PoP) è un modello di analisi che misura un valore nel presente e lo confronta con la stessa misurazione in un periodo di tempo comparabile del passato.

Per i dialetti che supportano le misure da un periodo all'altro, gli sviluppatori di Looker possono aggiungere misure da un periodo all'altro ai progetti LookML per attivare l'analisi da un periodo all'altro nelle esplorazioni di Looker corrispondenti.

Ad esempio, la seguente query di esplorazione di Looker mostra il numero di ordini creati nel mese corrente, insieme alle misure PoP per il numero di ordini creati l'anno scorso, la differenza rispetto all'anno scorso e la variazione percentuale rispetto all'anno scorso. Puoi verificare il confronto su base annua controllando a campione i valori. Ad esempio, il valore di Ordini anno precedente per 2012-03 è uguale al valore di Conteggio ordini per 2011-03:

Per aggiungere una misura PoP a un progetto LookML, uno sviluppatore Looker deve creare un measure di type: period_over_period e includere i sottoparametri descritti nella sezione seguente di questa pagina.

Ad esempio, ecco il codice LookML per una misura PoP che fornisce il conteggio degli ordini per l'anno precedente:

  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
  }

Questa misurazione del punto di presenza ha i seguenti attributi:

• È definito con based_on: orders.count, quindi la misurazione del punto di pareggio fornirà dati sul conteggio degli ordini del periodo di tempo precedente.
• È definita come kind: previous, il che significa che fornisce il valore del conteggio del periodo di tempo precedente (anziché fornire una differenza nel conteggio degli ordini rispetto al periodo di tempo precedente o una percentuale di variazione del conteggio degli ordini rispetto al periodo di tempo precedente).
• È definito con period: year, quindi fornirà conteggi degli ordini da un periodo di tempo comparabile rispetto all'anno precedente.

Sottoparametri delle misure PoP

Una misura PoP è un measure di type: period_over_period che include i sottoparametri descritti nelle sezioni seguenti:

• based_on
• based_on_time
• kind
• period
• value_to_date

Come descritto nella sezione Esplorare le query con misure PoP, le misure PoP calcolano i propri valori in base sia alla definizione LookML della misura PoP sia ai campi di una query Esplora. Per questo motivo, devi rispettare le seguenti best practice quando crei una misura PoP in LookML:

• Fornisci agli utenti di Esplora un'indicazione della period della metrica del punto di origine, nel nome della metrica o nel parametro secondario description della metrica.
• Fornisci agli utenti di Esplora un'indicazione della misura based_on della variazione percentuale, nel nome della misura o nel parametro secondario description della misura.

Ad esempio, la seguente misura PoP è denominata order_count_last_year ed è inclusa una descrizione per informare gli utenti che la misura fornisce il numero di ordini dell'anno precedente:

  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

Utilizza il campo based_on per specificare la misura LookML su cui si basa la misura PoP. Ad esempio, per basare una misura PoP sul campo orders.count, devi inserire quanto segue:

    based_on: orders.count

Una misurazione PoP basata su orders.count fornisce informazioni sul numero di ordini di un periodo di tempo precedente, in modo da poter confrontare il numero di vendite tra un periodo corrente e uno precedente.

La misura LookML specificata nel campo based on deve essere uno dei seguenti tipi di misure:

• average
• average_distinct
• count
• count_distinct
• list
• max
• median
• median_distinct
• number
• min
• percentile
• percentile_distinct
• sum
• sum_distinct

based_on_time

Utilizza il parametro secondario based_on_time per fornire a Looker un campo temporale che possa utilizzare per calcolare i valori della misura PoP. Questo campo temporale può essere uno dei seguenti:

• Una dimensione basata sul tempo. Se specifichi una dimensione basata sul tempo nel parametro secondario based_on_time, gli utenti devono includere la stessa dimensione basata sul tempo in tutte le query che utilizzano la misura PoP. Inoltre, il periodo di tempo della dimensione basata sul tempo deve essere uguale o inferiore al valore period della metrica PoP. Ad esempio, se la misura PoP è definita con based_on_time: created_month, il valore period della misura PoP non può essere week o date.

• Uno dei seguenti periodi di tempo di un gruppo di dimensioni di type: time:

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

Se specifichi un periodo di tempo del gruppo di dimensioni nel parametro secondario based_on_time, il periodo di tempo specifico che utilizzi è irrilevante. Devi solo indirizzare la metrica PoP a un gruppo di dimensioni di type: time in modo che la metrica PoP possa utilizzare il timestamp sottostante del gruppo di dimensioni. Non puoi specificare un periodo di tempo da un gruppo di dimensioni di type: duration; i gruppi di dimensioni di tipo durata non sono supportati e genereranno un errore di runtime in Esplora.

kind

Utilizza il parametro kind per specificare il tipo di calcolo che vuoi che la misurazione del periodo precedente esegua. Per kind puoi specificare uno dei seguenti valori:

• previous: (impostazione predefinita) il valore del periodo precedente.
• difference: la differenza tra i periodi (il periodo precedente sottratto dal periodo attuale).

• relative_change: la variazione percentuale rispetto al periodo precedente. La variazione percentuale viene calcolata con la seguente equazione:

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

period

Utilizza il parametro secondario period per specificare la cadenza della misurazione PoP, ovvero quanto indietro vuoi andare nel confronto. Ad esempio, una misura PoP definita con period: year mostrerà i valori dell'anno precedente. Se esegui una query Esplora sul conteggio degli ordini mensili, la misura period: year PoP mostrerà i valori per lo stesso mese dell'anno precedente, in modo da poter confrontare il conteggio degli ordini di novembre 2025 con il conteggio delle vendite di novembre 2024.

Il parametro secondario period supporta i seguenti valori:

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

value_to_date

Utilizza il sottoparametro value_to_date per indicare se Looker deve calcolare i valori per la misura PoP utilizzando la quantità di tempo trascorso nel periodo di tempo corrente al momento dell'esecuzione della query. Il sottoparametro value_to_date può essere no (impostazione predefinita) o yes.

• Un valore di no presuppone l'intera finestra del periodo di tempo durante l'aggregazione dei dati.
• Un valore di yes calcola la quantità di tempo osservata nel periodo corrente e la applica alla misurazione della variazione percentuale.

Ad esempio, con una misura PoP mensile definita con value_to_date: yes, se alle 13:10:00 del 6 giugno esegui una query di esplorazione con la misura PoP e una dimensione intervallo di date, Looker applicherà la quantità di tempo trascorso il 6 giugno (13 ore, 10 minuti e 0 secondi) ai calcoli per ciascuna delle date nella query. Per ogni data, Looker fornirà i valori per le prime 13 ore e 10 minuti.

Se avevi la stessa misura di variazione percentuale definita con value_to_date: no ed eseguivi la stessa query Esplora il 6 giugno alle 13:10:00, Looker calcolava il valore della variazione percentuale utilizzando tutti i dati disponibili per ogni data. Se stai cercando di confrontare i valori dal 6 giugno al 6 del mese precedente, tieni presente che, poiché il 6 giugno non è ancora terminato, è possibile che ci siano dati aggiuntivi dopo le 13:10:00.

Consulta Come value_to_date influisce sui valori della metrica Periodo precedente per un esempio di come value_to_date: yes influisce sui risultati di una query Esplora.

Come descritto nella sezione Requisiti per le query Esplora con misure PoP, quando esegui una query Esplora con una misura PoP, Looker applica automaticamente la granularità del periodo di tempo minimo dalla query al periodo di tempo utilizzato dalla misura PoP. Per le query di Esplora con una misura di variazione percentuale definita con value_to_date: yes, Looker prende la dimensione del periodo di tempo più piccolo nella query e calcola la porzione di quel periodo di tempo trascorsa quando viene eseguita la query, quindi applica quella porzione a tutti i valori della misura di variazione percentuale.

Esplora le query con le misure PoP

Il calcolo eseguito per una misura di variazione percentuale si basa sulla definizione LookML della misura di variazione percentuale e anche sui periodi di tempo specificati nella query di esplorazione stessa. La misura di variazione percentuale adatta il calcolo ai periodi di tempo selezionati nella query di esplorazione. Ad esempio, se la misura di variazione percentuale è definita con period: year e la query di Explore contiene la dimensione intervallo di tempo orders.created_month, la misura di variazione percentuale calcolerà i valori mensili, confrontando gennaio 2025 con gennaio 2024. Se vuoi visualizzare i valori annuali, devi eseguire una query Esplora con la metrica PoP e solo l'intervallo di tempo orders.created_year.

Ecco alcuni esempi di come l'interazione della metrica PoP period con i periodi di tempo selezionati in una query di esplorazione:

• Se una misura PoP è definita con period: year e esegui una query Esplora con un periodo di tempo trimestrale, la misura PoP restituirà i valori dello stesso trimestre dell'anno precedente (T1 2025 rispetto al T1 2024).
• Se una misura di variazione percentuale è definita con period: year ed esegui una query di esplorazione con un periodo di tempo mensile, la misura di variazione percentuale restituirà i valori dello stesso mese dell'anno precedente (aprile 2025 rispetto ad aprile 2024).
• Se una misura di variazione percentuale è definita con period: month ed esegui una query Esplora con un periodo di tempo di un mese, la misura di variazione percentuale restituirà i valori del mese precedente (aprile 2025 rispetto a marzo 2025).

Requisiti per esplorare le query con le misure da un periodo all'altro

Poiché una misura PoP esegue i calcoli in base sia alla definizione LookML della misura PoP sia ai campi selezionati nella query di esplorazione, devi includere almeno i seguenti campi in una query di esplorazione che ha una misura PoP:

• La misura del punto di presenza.
• Una dimensione temporale appropriata per il period associato alla misurazione della variazione percentuale. La dimensione temporale può essere inclusa nella query dal selettore dei campi di Esplora o nei filtri di Esplora:
  • Le query di misurazione del punto di presenza supportano granularità temporali di data o superiori, come mese, trimestre o anno. Le query di misurazione PoP non supportano le dimensioni con intervalli di tempo di ore o minuti.
  • Se la misura PoP è definita con un based_on_time che è un periodo di tempo di un gruppo di dimensioni, la query di esplorazione deve includere un periodo di tempo dello stesso gruppo di dimensioni che utilizza un periodo di tempo uguale o inferiore a quello specificato nel parametro period della misura PoP. Puoi includere il gruppo di dimensioni nell'esplorazione stessa (selezionandolo dal selettore di campi dell'esplorazione) o filtrandolo. Ad esempio, se il valore based_on_time della misura variazione percentuale è definito con un periodo di tempo del gruppo di dimensioni orders.created e la misura variazione percentuale è definita con period: month, la query di esplorazione deve includere un periodo di tempo del gruppo di dimensioni orders.created uguale o inferiore a un mese, ad esempio orders.created_date. Il periodo di tempo nella query di Esplora deve corrispondere o essere inferiore perché, ad esempio, non puoi eseguire un confronto mese su mese di un periodo di tempo di un anno.
  • Se la misura PoP è definita con un based_on_time che è una dimensione basata sul tempo, la query di esplorazione deve includere esattamente la stessa dimensione basata sul tempo, includendo la dimensione dal selettore campi dell'esplorazione o specificando un filtro per la dimensione. La dimensione basata sul tempo deve avere un periodo di tempo uguale o inferiore a quello specificato nel parametro period della metrica PoP. Ad esempio, se la misura PoP è definita con based_on_time: created_date e la misura PoP è definita con period: month, la query di esplorazione deve includere la dimensione created_date.

Se la misura PoP è definita con un based_on_time che è un periodo di tempo di un gruppo di dimensioni, tieni presente i seguenti requisiti per il periodo di tempo nella query di esplorazione:

• Il periodo di tempo nella query di esplorazione deve essere uguale o inferiore a quello specificato nel parametro period della misura PoP. Ad esempio, se based_on_time della misura PoP è definito con un periodo di tempo del gruppo di dimensioni orders.created e la misura PoP è definita con period: month, la query Esplora deve includere un periodo di tempo del gruppo di dimensioni orders.created uguale o inferiore a un mese, ad esempio orders.created_date. Il periodo di tempo nella query di esplorazione deve essere più breve perché, ad esempio, non puoi eseguire un confronto mensile di un periodo di tempo di un anno.
• Il periodo di tempo nella query Esplora deve contenere informazioni sul timestamp. Ad esempio, i periodi di tempo year, month e date di un gruppo di dimensioni forniscono informazioni sul timestamp effettivo. Al contrario, il periodo di tempo day_of_week viene estratto dal timestamp sottostante per fornire un valore come Wednesday. Allo stesso modo, intervalli di tempo come month_name, month_num e day_of_month non forniscono informazioni sul timestamp, pertanto non possono essere utilizzati dalle misure di variazione percentuale per calcolare i valori del periodo precedente. Tuttavia, se includi nella query Esplora un timestamp come date, la misura PoP fornirà informazioni sul timestamp che può utilizzare per calcolare i valori del periodo precedente. Puoi anche includere il periodo di tempo day_of_week nella query Esplora, perché la metrica PoP può utilizzare le informazioni sul periodo di tempo date per i calcoli.

Se soddisfi questi requisiti nella query di esplorazione, puoi aggiungere altri campi e dimensioni del periodo di tempo nella query di esplorazione, ma tutti i periodi di tempo nella query di esplorazione devono essere uguali o inferiori al periodo di tempo della misura period. Quando esegui una query di esplorazione con una misura PoP, Looker applica automaticamente la granularità del periodo di tempo minima della query al periodo di tempo utilizzato dalla misura PoP. Nell'esplorazione di esempio mostrata all'inizio di questa pagina, tutte le misure del punto di presenza sono state definite in LookML con period: year. Ciò significa che per qualsiasi periodo di tempo selezionato nella query Esplora, in questo caso un periodo di tempo mensile, la misura PoP restituirà i risultati per lo stesso periodo di tempo dell'anno precedente.

Se vuoi vedere quali periodi di tempo sono supportati con la misurazione della variazione percentuale in un'esplorazione, puoi testare periodi di tempo diversi senza dover eseguire query. Fai clic sulla scheda SQL della sezione Dati dell'esplorazione, quindi aggiungi campi e filtri dal selettore di campi dell'esplorazione. Se la misura del punto di pareggio non riesce a calcolare la query con i campi e i filtri selezionati, la scheda SQL mostrerà un messaggio che indica che non è possibile generare l'SQL.

Se esegui una query in cui non è possibile generare SQL, la finestra Esplora restituirà un errore con i dettagli e un link al codice LookML pertinente.

Esempi

Le sezioni seguenti mostrano alcuni esempi di diverse misure di PoP e query di esplorazione:

• Confronto tra i conteggi e le misurazioni PoP su base annua e mensile
• In che modo value_to_date influisce sui valori della misurazione del punto di presenza

Confronto dei conteggi con le misurazioni PoP su base annua e mensile

Di seguito è riportato il codice LookML per una misura total_births di esempio, un gruppo di dimensioni birth di type:time e due misure PoP basate sulla misura total_births e che utilizzano il gruppo di dimensioni birth come 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
  }

Tieni presente quanto segue in merito a questi campi:

• Entrambe le misure di variazione percentuale sono definite con kind: previous, quindi forniscono il valore della misura del periodo precedente.
• Entrambe le misure PoP sono definite con value_to_date: no, quindi calcolano il valore della misura per l'intero periodo di tempo (ovvero la granularità minima del periodo di tempo della query).
• Entrambe le misure PoP sono definite con based_on_time: birth_year, quindi utilizzano il timestamp sottostante del gruppo di dimensioni birth.
• La metrica PoP total_births_last_year è definita con period: year, mentre la metrica PoP total_births_last_month è definita con period: month.

Ecco una query di Esplora che include tutte e tre le misure e l'intervallo di tempo della dimensione birth_month:

Tieni presente quanto segue in merito ai risultati di Esplora:

• Il periodo di tempo più breve della dimensione nella query di esplorazione è birth_month, quindi la misura PoP fornisce valori mensili.
• Nella riga relativa al mese più recente, 2024-07, il valore Total Births Last Month (Nati totali il mese scorso) mostra il totale delle nascite del mese precedente, ovvero giugno 2024. Puoi verificarlo esaminando il valore Nati totali per la riga 2024-06. I due valori corrispondono.
• Nella riga relativa al mese più recente, 2024-07, il valore Total Births Last Year (Nati totali l'anno scorso) mostra il totale delle nascite per lo stesso mese (07) dell'anno precedente (2023). Puoi verificarlo esaminando il valore Total Births (Nati totali) per la riga 2023-07. I due valori corrispondono.

In che modo value_to_date influisce sui valori della misurazione della variazione da un periodo all'altro

Analogamente all'esempio precedente, ecco il codice LookML per la misura total_births e il gruppo di dimensioni birth di type:time e due misure PoP basate sulla misura total_births e che utilizzano il gruppo di dimensioni birth come campo based_on_time. Tuttavia, in questo esempio, la misura total_births_last_year_value_to_date PoP è definita con value_to_date: yes e la misura total_births_last_year PoP è definita 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
  }

Ecco una query di Esplora che include tutte e tre le misure e l'intervallo di tempo della dimensione birth_year. Questa query di esplorazione è stata eseguita il 4 giugno alle 16:25:08, un dato significativo per la metrica value_to_date: yes PoP.

I risultati di Esplora mostrano in che modo il parametro secondario value_to_date modifica il calcolo delle misure del periodo precedente:

Tieni presente quanto segue in merito ai risultati di Esplora:

• Nella riga relativa all'anno più recente, 2024, il valore Nati totali l'anno scorso mostra il totale delle nascite per l'anno precedente, il 2023. Puoi verificare il calcolo esaminando il valore Nati totali per la riga 2023. I due valori corrispondono.
• Nella riga relativa all'anno più recente, 2024, il valore Totale nascite nell'ultimo anno fino alla data è inferiore al valore Totale nascite nell'ultimo anno. Questo perché la query Esplora è stata eseguita il 4 giugno alle 16:25:08 e perché la misura total_births_last_year_value_to_date PoP è definita con value_to_date: yes, quindi Looker ha calcolato i valori annuali utilizzando solo i dati fino al 4 giugno alle 16:25:08 per ogni anno.

Filtrare le query di Esplora che includono misure di punto di presenza

Tieni presente quanto segue per filtrare le query di Esplora che includono misure PoP:

• Il filtro è supportato per le query di Esplora che includono misure PoP. Tuttavia, non puoi filtrare in base a una misura di variazione percentuale. Ad esempio, nel primo esempio di esplorazione che esegue query sulla dimensione birth_month e sulle misure PoP total_births, total_births_last_year e total_births_last_month, non è possibile filtrare la query in base alle misure PoP total_births, total_births_last_year o total_births_last_month.
• Quando filtri in base a un campo associato al parametro based_on_time di una misura PoP, se l'intervallo di tempo del filtro è più preciso di quello della query, la misura PoP mostrerà solo i risultati per la parte del valore del filtro dell'intervallo di tempo della query. Ad esempio, se esegui una query sulla dimensione orders.created_year e la filtri per il mese di gennaio, per ogni anno la misura PoP mostrerà i valori solo per gennaio. Questi dati possono essere scambiati per i risultati dell'intero anno.
• Per le query Esplora della misura PoP, per calcolare i dati per la misura PoP, Looker recupera i dati per un periodo di tempo aggiuntivo con la granularità del periodo di tempo meno granulare della query. Ad esempio, se crei una query Esplora con una dimensione mensile, una misura PoP definita con period: year e un filtro per gli ultimi 6 mesi, Looker identificherà la granularità meno granulare nella query, che in questo esempio sarebbe il periodo di tempo year della misura PoP. In questo esempio, Looker recupera gli ultimi 6 mesi di dati più un anno aggiuntivo di dati, in modo da poter confrontare ciascuno degli ultimi 6 mesi con lo stesso mese dell'anno precedente.
• Come descritto in Requisiti per le query Esplora con misure PoP, le query Esplora che includono misure PoP devono avere una dimensione temporale appropriata per il period associato alla misura PoP. Se non selezioni una dimensione temporale dal selettore campi di Esplora, Looker può ricavare le informazioni richieste dalle dimensioni temporali nei filtri di Esplora. In questo caso, Looker ordinerà i risultati della query di esplorazione in base alla dimensione temporale del filtro.

Visualizzazioni con misure da un periodo all'altro

Per le misure PoP è consigliata la visualizzazione del grafico a tabella. Anche altre opzioni di visualizzazione potrebbero funzionare, a seconda dei campi della query di Esplora.

Se utilizzi una visualizzazione diversa da un grafico a tabella, verifica che sia chiara. Poiché le misure PoP forniscono confronti con un periodo di tempo precedente, le visualizzazioni con misure PoP potrebbero essere fuorvianti. Ad esempio, una misura PoP anno su anno definita come kind: previous mostrerà il valore dell'anno scorso per la data di quest'anno. Se la query di Esplora include il valore dell'anno corrente insieme alla misura della variazione percentuale anno su anno, l'anno corrente avrà due valori nella visualizzazione.

Se utilizzi una visualizzazione diversa da un grafico a tabella, verifica che la visualizzazione indichi chiaramente che le misure PoP sono un confronto con un periodo di tempo precedente.

Limitazioni per le misure PoP

Tieni presente le seguenti limitazioni delle misure PoP:

• Le misure PoP sono supportate solo per i progetti LookML che utilizzano il nuovo runtime LookML. Se la funzionalità legacy Utilizza runtime LookML legacy è abilitata nella tua istanza, il file manifest del tuo progetto deve includere un'istruzione new_lookml_runtime:yes.
• Le misure PoP non sono supportate con il connettore Looker in Looker Studio.
• Le misurazioni del punto di presenza devono essere basate su una misurazione aggregata, come descritto nella sezione based_on. Non puoi basare una misura PoP su una misura non aggregata.
• Per le connessioni BigQuery sulle istanze in cui è attivata la funzionalità Labs Aggregati simmetrici di BI Engine, le misure PoP sono supportate, ma le query SQL con misure PoP non utilizzano la funzionalità Aggregati simmetrici di BI Engine.
• Le misure PoP non supportano l'analisi di coorte.
• Le misure PoP non supportano i calcoli cumulativi.
• I valori di variazione percentuale confrontano sempre il periodo corrente con quello precedente. Non puoi configurare una misura PoP per confrontare il periodo corrente con un periodo diverso da quello precedente. Ad esempio, non puoi creare una misura PoP per confrontare maggio dell'anno scorso con dicembre di quest'anno.
• Le metriche PoP non sono supportate con i calendari personalizzati, ad esempio i calendari 4-5-4 per la vendita al dettaglio. Consulta la sezione period per i periodi di tempo supportati dalle misurazioni del punto di presenza.
• Le misurazioni PoP non sono supportate con periodi personalizzati, ad esempio le due settimane correnti rispetto alle due settimane precedenti.

• I parametri Liquid� non sono supportati nei parametri di una misura di variazione percentuale. Tuttavia, se i campi based_on o based_on_time di un punto di misurazione PoP rimandano a una dimensione definita con Liquid, questo codice Liquid verrà elaborato.

• Le misure PoP non sono supportate con le seguenti funzionalità di Looker:

  • Aggregate awareness
  • Subtotali

• Le metriche PoP non possono essere utilizzate per creare un campo personalizzato.

• Non puoi selezionare l'intervallo di tempo settimanale in una query Esplora con una misura PoP, a meno che la misura PoP non sia definita con period: week o period: date.

• Le misure PoP con periodi definiti con intervalli di tempo fiscali non possono essere utilizzate nelle query di Esplora con intervalli di tempo non fiscali. Inoltre, le misure PoP con periodi definiti con intervalli di tempo non fiscali non possono essere utilizzate nelle query con dimensioni di intervallo di tempo fiscale.

• Le misure del periodo di promozione supportano l'offset del mese fiscale, in quanto il parametro based_on_time della misura del periodo di promozione erediterà il valore fiscal_month_offset dal file del modello LookML associato all'esplorazione. Se definisci una misura PoP con fiscal_year o fiscal_quarter, la misura PoP sarà supportata in una query Esplora solo se la query Esplora specifica un periodo di tempo fiscal_year o fiscal_quarter. In questo caso, il fiscal_offset_month viene rispettato.

• Il period della metrica PoP deve essere uguale o maggiore del periodo di tempo selezionato nella query Esplora. Ad esempio, per una misura PoP definita con period: month, la query di Esplora deve avere una dimensione del periodo di tempo di un mese o inferiore, ad esempio settimana o giorno.

Dialetti del database supportati per le metriche PoP

La tabella seguente mostra quali dialetti supportano le misure PoP nell'ultima release di Looker:

Dialetto	Supportato?
Actian Avalanche	No
Amazon Athena	No
Amazon Aurora MySQL	No
Amazon Redshift	Sì
Amazon Redshift 2.1+	Sì
Amazon Redshift Serverless 2.1+	Sì
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	Sì
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+	Sì
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	Sì
Teradata	No
Trino	No
Vector	No
Vertica	No