A análise de período a período (PoP, na sigla em inglês) é um padrão de análise que mede algo no presente e compara com a mesma medição em um período comparável no passado.
Para dialetos que oferecem suporte a medidas de comparação entre períodos, os desenvolvedores do Looker podem adicionar medidas de comparação entre períodos aos projetos da LookML para ativar a análise de comparação entre períodos nas análises detalhadas correspondentes do Looker.
Por exemplo, a consulta do Looker Explore a seguir mostra o número de pedidos criados no mês atual, além de medidas de PoP para o número de pedidos criados no ano passado, a diferença em relação ao ano passado e a mudança percentual em relação ao ano passado. Para verificar a comparação ano a ano, confira os valores. Por exemplo, o valor de Pedidos no ano passado para 2012-03
é o mesmo que o valor de Contagem de pedidos para 2011-03
:
Para adicionar uma medida de PoP a um projeto do LookML, um desenvolvedor do Looker precisa criar um measure
de type: period_over_period
e incluir os subparâmetros descritos na seção a seguir desta página.
Por exemplo, este é o LookML para uma medida de PoP que fornece a contagem de pedidos do ano 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
}
Essa medida de PoP tem os seguintes atributos:
- Ela é definida com
based_on: orders.count
, então a métrica de PoP vai fornecer dados sobre a contagem de pedidos do período anterior. - Ele é definido como
kind: previous
, o que significa que fornece o valor da contagem do período anterior, em vez de uma diferença na contagem de pedidos ou uma porcentagem de mudança na contagem de pedidos em relação ao período anterior. - Ele é definido com
period: year
, então vai fornecer contagens de pedidos de um período comparável do ano anterior.
Subparâmetros das medidas de PoP
Uma medida de PoP é um measure
de type: period_over_period
que inclui os subparâmetros descritos nas seções a seguir:
Conforme descrito na seção Analisar consultas com medidas de PoP, as medidas de PoP calculam os valores com base na definição da LookML e nos campos de uma consulta de análise detalhada. Por isso, siga estas práticas recomendadas ao criar uma medida de PoP em LookML:
- Forneça aos usuários do recurso Detalhar uma indicação do
period
da medida de PoP, seja no nome dela ou no subparâmetrodescription
. - Forneça aos usuários do recurso Detalhar uma indicação da medida
based_on
da PoP, seja no nome da medida de PoP ou no subparâmetrodescription
da medida.
Por exemplo, a seguinte métrica de PoP é chamada de order_count_last_year
, e uma descrição é incluída para informar aos usuários que ela fornece o número de pedidos do ano 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
Use o campo based_on
para especificar a medida do LookML em que a medida de PoP se baseia. Por exemplo, para basear uma medida de PoP no campo orders.count
, insira o seguinte:
based_on: orders.count
Uma medida de PoP baseada em orders.count
fornece informações sobre o número de pedidos de um período anterior para que você possa comparar o número de vendas entre um período atual e um anterior.
A medida do LookML especificada no campo based on
precisa ser um dos seguintes tipos:
average
average_distinct
count
count_distinct
list
max
median
median_distinct
number
min
percentile
percentile_distinct
sum
sum_distinct
based_on_time
Use o subparâmetro based_on_time
para fornecer ao Looker um campo de tempo que ele possa usar para calcular os valores da medida de PoP. Esse campo de tempo pode ser um dos seguintes:
- Uma dimensão baseada em tempo. Se você especificar uma dimensão baseada em tempo no subparâmetro
based_on_time
, os usuários precisarão incluir exatamente a mesma dimensão em todas as consultas que usam a medida de PoP. Além disso, o período da dimensão baseada em tempo precisa ser igual ou menor que o valorperiod
da métrica de PoP. Por exemplo, se a métrica de PoP for definida combased_on_time: created_month
, o valorperiod
da métrica não poderá serweek
oudate
. Um dos seguintes períodos de um grupo de dimensões de
type: time
:year
fiscal_year
month
fiscal_quarter
quarter
week
date
raw
Se você especificar um período de um grupo de dimensões no subparâmetro based_on_time
, o período específico usado será irrelevante. Basta apontar a medida de PoP para um grupo de dimensões de type: time
para que ela possa usar o carimbo de data/hora subjacente do grupo de dimensões. Não é possível especificar um período de um grupo de dimensões de type: duration
. Os grupos de dimensões de duração não são compatíveis e vão gerar um erro de execução na análise detalhada.
kind
Use o parâmetro kind
para especificar o tipo de cálculo que a medida de PoP precisa fazer para o período anterior. É possível especificar um dos seguintes valores para kind
:
previous
: (padrão) o valor do período anterior.difference
: a diferença entre os períodos (o período anterior subtraído do período atual).relative_change
: a mudança percentual em relação ao período anterior. A mudança percentual é calculada pela seguinte equação:$$ relativeChange = (current - previous)/previous $$
period
Use o subparâmetro period
para especificar a cadência da medida de PoP, ou seja, até onde você quer voltar na comparação. Por exemplo, uma medida de PoP definida com period: year
vai mostrar os valores do ano anterior. Se você executar uma consulta do recurso Detalhar em "Contagem de pedidos por mês", a métrica period: year
de porcentagem da mudança vai mostrar os valores do mesmo mês do ano anterior. Assim, você pode comparar a contagem de pedidos de novembro de 2025 com a contagem de vendas de novembro de 2024.
O subparâmetro period
aceita os seguintes valores:
year
fiscal_year
quarter
fiscal_quarter
month
week
date
value_to_date
Use o subparâmetro value_to_date
para indicar se o Looker deve calcular os valores da medida de PoP usando o tempo decorrido no período atual no momento em que a consulta é executada. O subparâmetro value_to_date
pode ser no
(padrão) ou yes
.
- Um valor de
no
vai assumir toda a janela de período ao agregar dados. - Um valor de
yes
vai calcular a quantidade de tempo observada no período atual e aplicá-la à medida de PoP.
Por exemplo, com uma medida de PoP mês a mês definida com value_to_date: yes
, se às 13h10 do dia 6 de junho você executar uma consulta do Explorar com a medida de PoP e uma dimensão de período, o Looker vai aplicar o tempo decorrido em 6 de junho (13 horas, 10 minutos e 0 segundos) aos cálculos de cada uma das datas na consulta. Para cada data, o Looker vai fornecer os valores das primeiras 13 horas e 10 minutos.
Se você tivesse a mesma medida de PoP definida com value_to_date: no
e executasse a mesma consulta do Explorar em 6 de junho às 13:10:00, o Looker calcularia o valor do PoP usando todos os dados disponíveis para cada data. Se você estiver tentando comparar valores de 6 de junho com o dia 6 do mês anterior, saiba que, como 6 de junho ainda não terminou, é possível que haja mais dados após as 13h10.
Consulte Como value_to_date
afeta os valores de medição de PoP para ver um exemplo de como value_to_date: yes
afeta os resultados em uma consulta do recurso Detalhar.
Conforme descrito na seção Requisitos para consultas do Explorar com medidas de PoP, quando você executa uma consulta do Explorar com uma medida de PoP, o Looker aplica automaticamente a granularidade mínima do período da consulta ao período usado pela medida de PoP. Para consultas do recurso Detalhar com uma medida de PoP definida com value_to_date: yes
, o Looker usa a menor dimensão de período na consulta e calcula a parte desse período que já passou quando a consulta é executada. Em seguida, ele aplica essa parte a todos os valores da medida de PoP.
Analisar consultas com medidas de PoP
O cálculo realizado para uma métrica de PoP se baseia na definição da LookML da métrica e nos períodos especificados na própria consulta de Análise detalhada. A métrica de PoP adapta o cálculo aos períodos selecionados na consulta. Por exemplo, se a medida de PoP for definida com period: year
e a consulta do recurso Detalhar contenha a dimensão de período orders.created_month
, a medida de PoP vai calcular valores mensais, comparando janeiro de 2025 com janeiro de 2024. Se quiser ver os valores anuais, execute uma consulta de análise detalhada com a métrica de PoP e apenas o período orders.created_year
.
Confira alguns exemplos de como uma medida de PoP period
interage com os períodos selecionados em uma consulta de análise detalhada:
- Se uma métrica de PoP for definida com
period: year
e você executar uma consulta do recurso Detalhar com um período trimestral, a métrica de PoP vai retornar valores do mesmo trimestre do ano anterior (1º trimestre de 2025 comparado ao 1º trimestre de 2024). - Se uma métrica de PoP for definida com
period: year
e você executar uma consulta de análise detalhada com um período de um mês, a métrica de PoP vai retornar valores do mesmo mês do ano anterior (abril de 2025 em comparação com abril de 2024). - Se uma métrica de PoP for definida com
period: month
e você executar uma consulta de análise detalhada com um período de um mês, a métrica de PoP vai retornar valores do mês anterior (abril de 2025 em comparação com março de 2025).
Requisitos para consultas do recurso Detalhar com medidas de comparação entre períodos
Como uma medida de PoP faz cálculos com base na definição LookML da medida e nos campos selecionados na consulta de análise detalhada, é necessário incluir pelo menos os seguintes campos em uma consulta de análise detalhada com uma medida de PoP:
- A medida de PoP.
- Uma dimensão de tempo adequada para o
period
associado à medida de PoP. A dimensão de tempo pode ser incluída na consulta pelo seletor de campos da análise detalhada ou nos filtros dela:- As consultas de medidas de PoP aceitam granularidades de período de data ou maiores, como mês, trimestre ou ano. As consultas de métricas de PoP não são compatíveis com dimensões com períodos de horas ou minutos.
- Se a métrica de PoP for definida com um
based_on_time
que é um período de um grupo de dimensões, a consulta de análise detalhada precisará incluir um período do mesmo grupo de dimensões que use um período igual ou menor do que o especificado no parâmetroperiod
da métrica de PoP. É possível incluir o grupo de dimensão na própria análise detalhada (selecionando-o no seletor de campos) ou filtrando por ele. Por exemplo, se o valorbased_on_time
da métrica de PoP for definido com um período do grupo de dimensõesorders.created
e a métrica de PoP for definida comperiod: month
, a consulta do recurso Detalhar precisa incluir um período do grupo de dimensõesorders.created
igual ou menor que um mês, comoorders.created_date
. O período na consulta de análise precisa ser igual ou menor porque, por exemplo, não é possível fazer uma comparação mês a mês de um período de um ano. - Se a medida de PoP for definida com um
based_on_time
que é uma dimensão com base em tempo, a consulta de Análise detalhada precisará incluir exatamente a mesma dimensão com base em tempo, seja incluindo a dimensão do seletor de campo da Análise detalhada ou especificando um filtro na dimensão. A dimensão baseada em tempo precisa ter um período igual ou menor do que o especificado no parâmetroperiod
da métrica de PoP. Por exemplo, se a métrica de PoP for definida combased_on_time: created_date
eperiod: month
, a consulta do recurso Detalhar mais precisa incluir a dimensãocreated_date
.
Se a medida de PoP for definida com um based_on_time
que é um período de um grupo de dimensões, observe os seguintes requisitos para o período na consulta do recurso Detalhar:
- O período na consulta do recurso Detalhar precisa ser igual ou menor do que o especificado no parâmetro
period
da métrica de PoP. Por exemplo, se obased_on_time
da medida de PoP for definido com um período do grupo de dimensõesorders.created
e a medida de PoP for definida comperiod: month
, a consulta do recurso Detalhar precisa incluir um período do grupo de dimensõesorders.created
igual ou menor que um mês, comoorders.created_date
. O período na consulta de análise precisa ser menor porque, por exemplo, não é possível fazer uma comparação mês a mês de um período de um ano. - O período na consulta do recurso Detalhar precisa conter informações de carimbo de data/hora. Por exemplo, os períodos
year
,month
edate
de um grupo de dimensões fornecem informações reais de carimbo de data/hora. Em contraste, o períododay_of_week
é abstraído do carimbo de data/hora subjacente para fornecer um valor comoWednesday
. Da mesma forma, períodos comomonth_name
,month_num
eday_of_month
não fornecem informações de carimbo de data/hora e, portanto, não podem ser usados pelas medidas de PoP para calcular valores do período anterior. No entanto, se você incluir na consulta do Explorar um carimbo de data/hora, comodate
, isso vai fornecer à medida de PoP informações de carimbo de data/hora que ela pode usar para calcular valores do período anterior. Você também pode incluir o períododay_of_week
na consulta de análise detalhada, porque a métrica de PoP pode usar as informações de períododate
para cálculos.
Desde que você atenda a esses requisitos na consulta de Análise, é possível adicionar outros campos e dimensões de período. No entanto, todos os períodos na consulta de Análise precisam ser iguais ou menores que o período da medida de PoP period
. Quando você executa uma consulta de análise detalhada com uma medida de PoP, o Looker aplica automaticamente a granularidade mínima de período da consulta ao período usado pela medida de PoP. No exemplo de Análise mostrado no início desta página, todas as medidas de PoP foram definidas em LookML com period: year
. Isso significa que, para qualquer período selecionado na consulta do recurso Detalhar (neste caso, um período mensal), a métrica de PoP vai retornar os resultados do mesmo período no ano anterior.
Se quiser saber quais períodos são compatíveis com sua medida de PoP em uma análise detalhada, teste diferentes períodos sem precisar executar consultas. Clique na guia SQL da seção Dados da Análise e adicione campos e filtros do seletor de campos da Análise. Se a métrica de PoP não puder calcular a consulta com os campos e filtros selecionados, a guia SQL vai mostrar uma mensagem informando que não é possível gerar o SQL.
Se você executar uma consulta em que o SQL não pode ser gerado, a janela "Analisar" vai retornar um erro com os detalhes e um link para o LookML relevante.
Exemplos
As seções a seguir mostram alguns exemplos de diferentes medidas de PoP e consultas do recurso Detalhar:
- Como comparar contagens com medidas de PoP ano a ano e mês a mês
- Como
value_to_date
afeta os valores de medição de PoP
Comparar contagens com medidas de PoP ano a ano e mês a mês
Confira o LookML para um exemplo de medida total_births
, um grupo de dimensões birth
de type:time
e duas medidas de PoP baseadas na medida total_births
e que usam o grupo de dimensões birth
como 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
}
Observações sobre esses campos:
- As duas medidas de PoP são definidas com
kind: previous
, então ambas fornecem o valor da medida do período anterior. - Ambas as medidas de PoP são definidas com
value_to_date: no
. Portanto, elas calculam o valor da medida para todo o período (ou seja, a granularidade mínima do período da consulta). - As duas medidas de PoP são definidas com
based_on_time: birth_year
e usam o carimbo de data/hora do grupo de dimensõesbirth
. - A medida de PoP
total_births_last_year
é definida comperiod: year
, e a medida de PoPtotal_births_last_month
é definida comperiod: month
.
Confira uma consulta de análise detalhada que inclui todas as três medidas e o período da dimensão birth_month
:
Observe o seguinte sobre os resultados da análise detalhada:
- O menor período da dimensão na consulta de análise detalhada é
birth_month
. Portanto, a medida de PoP fornece valores mensais. - Na linha do mês mais recente, 2024-07, o valor de Total de nascimentos no mês passado mostra o total de nascimentos do mês anterior, 2024-06. Para verificar isso, confira o valor de Total de nascimentos na linha 2024-06. Os dois valores são iguais.
- Na linha do mês mais recente, 2024-07, o valor de Total de nascimentos no ano passado mostra o total de nascimentos do mesmo mês (07) no ano anterior (2023). Para verificar isso, confira o valor de Total de nascimentos na linha 2023-07. Os dois valores são iguais.
Como value_to_date
afeta os valores de medição do PoP
Semelhante ao exemplo anterior, aqui está o LookML para a métrica total_births
e o grupo de dimensões birth
de type:time
e duas métricas de PoP baseadas na métrica total_births
e que usam o grupo de dimensões birth
como campo based_on_time
. No entanto, neste exemplo, a medida de PoP total_births_last_year_value_to_date
é definida com value_to_date: yes
, e a medida de PoP total_births_last_year
é definida com 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
}
Confira uma consulta do Explorador que inclui todas as três medidas e o período da dimensão birth_year
. Essa consulta do recurso Detalhar foi executada em 4 de junho às 16:25:08, o que é significativo para a medida de value_to_date: yes
PoP.
Os resultados da análise detalhada mostram como o subparâmetro value_to_date
muda o cálculo das medidas de PoP:
Observe o seguinte sobre os resultados da análise detalhada:
- Na linha do ano mais recente, 2024, o valor de Total de nascimentos no ano passado mostra o total de nascimentos do ano anterior, 2023. Para verificar o cálculo, confira o valor de Total de nascimentos na linha 2023. Os dois valores são iguais.
- Na linha do ano mais recente, 2024, o valor de Total de nascimentos no ano passado até o momento é menor que o valor de Total de nascimentos no ano passado. Isso acontece porque a consulta do recurso Detalhar foi executada em 4 de junho às 16:25:08, e a métrica de
total_births_last_year_value_to_date
PoP é definida comvalue_to_date: yes
. Assim, o Looker calculou os valores anuais usando apenas os dados até 4 de junho às 16:25:08 de cada ano.
Filtrar consultas de Análise que incluem medidas de PoP
Ao filtrar consultas do recurso Detalhar que incluem medidas de PoP, observe o seguinte:
- A filtragem é compatível com consultas do recurso Detalhar que incluem medidas de PoP. No entanto, não é possível filtrar uma medida de PoP. Por exemplo, na primeira consulta do recurso Detalhar, que consulta a dimensão
birth_month
e as medidas de PoPtotal_births
,total_births_last_year
etotal_births_last_month
, não é possível filtrar essa consulta nas medidas de PoPtotal_births
,total_births_last_year
outotal_births_last_month
. - Quando você filtra um campo associado ao parâmetro
based_on_time
de uma métrica de PoP, se o período do filtro for mais refinado do que o período da consulta, a métrica de PoP vai mostrar apenas os resultados da parte do valor do filtro do período da consulta. Por exemplo, se você consultar a dimensãoorders.created_year
e filtrar a consulta para o mês de janeiro, para cada ano, a medida de PoP vai mostrar apenas os valores de janeiro. Isso pode ser confundido com os resultados do ano inteiro. - Para consultas de análise da medida de PoP, o Looker recupera dados de um período extra com a menor granularidade possível para calcular os dados da medida. Por exemplo, se você criar uma consulta do recurso Detalhar com uma dimensão mensal, uma métrica de PoP definida com
period: year
e um filtro para os últimos seis meses, o Looker vai identificar a granularidade menos granular na consulta, que, neste exemplo, seria o períodoyear
da métrica de PoP. Neste exemplo, o Looker recuperaria os dados dos últimos seis meses mais um ano de dados para comparar cada um dos últimos seis meses com o mesmo mês do ano anterior. - Conforme descrito em Requisitos para consultas do recurso Detalhar com medidas de PoP, as consultas do recurso Detalhar que incluem medidas de PoP precisam ter uma dimensão de tempo adequada ao
period
associado à medida de PoP. Se você não selecionar uma dimensão de tempo no seletor de campo da Análise, o Looker poderá extrair as informações necessárias das dimensões de tempo nos filtros da Análise. Nesse caso, o Looker vai classificar os resultados da consulta de análise pela dimensão de tempo do filtro.
Visualizações com medidas de comparação entre períodos
A visualização de gráfico de tabela é recomendada para medidas de PoP. Outras opções de visualização também podem funcionar, dependendo dos campos na sua consulta do recurso "Analisar".
Se você usar uma visualização diferente de um gráfico de tabela, verifique se ela está clara. Como as medições de PoP fornecem comparações com um período anterior, as visualizações com essas medições podem ser enganosas. Por exemplo, uma medida de PoP anual definida como kind: previous
vai mostrar o valor do ano passado para a data deste ano. Se a consulta do recurso Detalhar incluir o valor do ano atual e a medida de variação anual do período, o ano atual terá dois valores na visualização.
Se você usar uma visualização diferente de um gráfico de tabela, verifique se ela indica claramente que todas as medidas de PoP são uma comparação com um período anterior.
Limitações para medidas de PoP
Observe as seguintes limitações das medidas de PoP:
- As medidas de PoP são compatíveis apenas com projetos do LookML que usam o novo ambiente de execução do LookML. Se o recurso legado Usar o ambiente de execução do LookML legado estiver ativado na sua instância, o arquivo de manifesto do projeto precisará incluir uma instrução
new_lookml_runtime:yes
. - As medidas de PoP não são compatíveis com o conector do Looker no Looker Studio.
- As medidas de PoP precisam ser baseadas em uma medida agregada, conforme descrito na seção
based_on
. Não é possível basear uma medida de PoP em uma medida não agregada. - Para conexões do BigQuery em instâncias em que o recurso dos laboratórios Agregações simétricas do BI Engine está ativado, as medidas de PoP são compatíveis, mas as consultas SQL com medidas de PoP não usam o recurso de agregações simétricas do BI Engine.
- As medições de PoP não são compatíveis com a análise de coorte.
- As medições de PoP não são compatíveis com cálculos contínuos.
- As medidas de PoP sempre comparam o período atual com o anterior. Não é possível configurar uma medida de PoP para comparar o período atual com um período diferente do anterior. Por exemplo, não é possível criar uma medida de PoP para comparar maio do ano passado com dezembro deste ano.
- As medidas de PoP não são compatíveis com calendários personalizados, como os de varejo 4-5-4. Consulte a seção
period
para ver os períodos que as medições de PoP aceitam. - As medidas de PoP não são compatíveis com períodos personalizados, como as duas semanas atuais em comparação com as duas semanas anteriores.
Os parâmetros do Liquid não são compatíveis com os parâmetros de uma medida de PoP. No entanto, se os campos
based_on
oubased_on_time
de um ponto de medição de PoP apontarem para uma dimensão definida com Liquid, esse Liquid será processado.As medidas de PoP não são compatíveis com os seguintes recursos do Looker:
As métricas de PoP não podem ser usadas para criar um campo personalizado.
Não é possível selecionar o período da semana em uma consulta do recurso Detalhar com uma medida de PoP, a menos que ela seja definida com
period: week
ouperiod: date
.As medidas de PoP com períodos definidos com períodos fiscais não podem ser usadas em consultas do recurso Detalhar com períodos não fiscais. Além disso, as medidas de PoP com períodos definidos com intervalos de tempo não fiscais não podem ser usadas em consultas com dimensões de intervalo de tempo fiscal.
As medidas de PoP são compatíveis com o ajuste do mês fiscal. O parâmetro
based_on_time
da medida de PoP herda o valorfiscal_month_offset
do arquivo modelo LookML associado à análise. Se você definir uma métrica de PoP comfiscal_year
oufiscal_quarter
, ela será compatível com uma consulta de Análise somente se a consulta especificar um período defiscal_year
oufiscal_quarter
. Nesse caso, ofiscal_offset_month
é respeitado.O
period
da métrica de PoP precisa ser igual ou maior que o período selecionado na consulta do recurso Detalhar. Por exemplo, para uma medida de PoP definida comperiod: month
, a consulta do recurso Detalhar precisa ter uma dimensão de período de um mês ou menor, como semana ou dia.
Dialetos de banco de dados aceitos para medidas de PoP
A tabela a seguir mostra quais dialetos são compatíveis com as medidas de PoP na versão mais recente do Looker:
Dialeto | Compatível? |
---|---|
Actian Avalanche | Não |
Amazon Athena | Não |
Amazon Aurora MySQL | Não |
Amazon Redshift | Sim |
Amazon Redshift 2.1+ | Sim |
Amazon Redshift Serverless 2.1+ | Sim |
Apache Druid | Não |
Apache Druid 0.13+ | Não |
Apache Druid 0.18+ | Não |
Apache Hive 2.3+ | Não |
Apache Hive 3.1.2+ | Não |
Apache Spark 3+ | Não |
ClickHouse | Não |
Cloudera Impala 3.1+ | Não |
Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver | Não |
Cloudera Impala with Native Driver | Não |
DataVirtuality | Não |
Databricks | Não |
Denodo 7 | Não |
Denodo 8 & 9 | Não |
Dremio | Não |
Dremio 11+ | Não |
Exasol | Não |
Google BigQuery Legacy SQL | Não |
Google BigQuery Standard SQL | Sim |
Google Cloud PostgreSQL | Não |
Google Cloud SQL | Não |
Google Spanner | Não |
Greenplum | Não |
HyperSQL | Não |
IBM Netezza | Não |
MariaDB | Não |
Microsoft Azure PostgreSQL | Não |
Microsoft Azure SQL Database | Não |
Microsoft Azure Synapse Analytics | Não |
Microsoft SQL Server 2008+ | Não |
Microsoft SQL Server 2012+ | Não |
Microsoft SQL Server 2016 | Não |
Microsoft SQL Server 2017+ | Não |
MongoBI | Não |
MySQL | Não |
MySQL 8.0.12+ | Sim |
Oracle | Não |
Oracle ADWC | Não |
PostgreSQL 9.5+ | Não |
PostgreSQL pre-9.5 | Não |
PrestoDB | Não |
PrestoSQL | Não |
SAP HANA | Não |
SAP HANA 2+ | Não |
SingleStore | Não |
SingleStore 7+ | Não |
Snowflake | Sim |
Teradata | Não |
Trino | Não |
Vector | Não |
Vertica | Não |