사용
view: view_name {
dimension: field_name {
convert_tz: yes | no
}
}
|
계층 구조
convert_tz |
사용 가능한 입력란 유형
측정기준, 측정기준 그룹, 측정값, 필터, 파라미터
허용
불리언 (예 또는 아니요)
|
정의
Looker에는 시간 기반 데이터를 여러 시간대 간에 변환하는 다양한 시간대 설정이 있습니다. Looker는 기본적으로 시간대를 변환합니다. Looker에서 특정 dimension, dimension_group (with type: time) 또는 filter 필드에 대해 시간대 변환을 수행하지 않도록 하려면 convert_tz 파라미터를 사용하면 됩니다. 이는 이미 적절한 시간대로 변환된 필드 또는 이중 시간대 변환을 방지해야 하는 일부 고급 상황에서 유용할 수 있습니다.
일반적으로 시간 계산 (차이, 기간 등)은 모두 동일한 시간대로 변환된 시간 값에 대해 작업할 때만 올바르게 작동합니다. LookML을 작성할 때는 시간대를 염두에 두는 것이 중요합니다.
예시
local_created 측정기준 그룹에 대해 시간대 변환을 수행하지 않습니다.
dimension_group: local_created {
type: time
timeframes: [time, date, week, month]
sql: ${TABLE}.local_created_at ;;
convert_tz: no
}
고려사항
convert_tz: no는 측정기준을 사용하는 필터가 아니라 측정기준에만 적용됩니다. 즉, 필터는 항상 시간대 변환을 수행합니다. convert_tz: no를 지정하면 시간 기반 데이터 값이 데이터베이스 시간대에 표시되지만 쿼리 시간대를 사용하여 필터링됩니다.
필터는 항상 시간대 변환을 수행하므로 데이터베이스 시간대와 쿼리 시간대의 차이로 인해 데이터가 데이터 세트에 예기치 않게 포함되거나 제외될 수 있습니다. 이를 방지하려면 쿼리 시간대가 데이터베이스 시간대와 동일한 값으로 설정되어 있는지 확인하세요.
사용자별 시간대가 사용 설정된 경우 시간대 드롭다운 메뉴 (탐색 분석, Look, 대시보드의 실행 버튼 옆에 있음)를 데이터베이스 시간대와 동일한 값으로 설정합니다. 사용자별 시간대 가 사용 중지된 경우 쿼리 시간대 를 데이터베이스 시간대와 동일한 값으로 설정합니다.
커스텀 필터를 사용하는 경우 유효한 날짜 비교를 위해 시간대 변환을 사용 설정된 상태로 유지합니다. convert_tz: no로 시간대 변환을 사용 중지하고 커스텀 필드에 필드를 포함하면 날짜 비교가 무효화될 수 있습니다.
시간대 변환을 위한 데이터베이스 언어 지원
Looker에서 Looker 프로젝트의 시간대를 변환하려면 데이터베이스 언어에서 시간대 변환을 지원해야 합니다. 다음 표에서는 최신 버전의 Looker에서 시간대 변환을 지원하는 언어를 보여줍니다.
| 언어 | 지원 여부 |
|---|---|
| Actian Avalanche | |
| Amazon Athena | |
| Amazon Aurora MySQL | |
| Amazon Redshift | |
| Amazon Redshift 2.1+ | |
| Amazon Redshift Serverless 2.1+ | |
| Apache Druid | |
| Apache Druid 0.13.x - 0.17.x | |
| Apache Druid 0.18+ | |
| Apache Hive 2.3+ | |
| Apache Hive 3.1.2+ | |
| Apache Spark 3+ | |
| ClickHouse | |
| Cloudera Impala 3.1+ | |
| Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver | |
| Cloudera Impala with Native Driver | |
| DataVirtuality | |
| Databricks | |
| Denodo 7 | |
| Denodo 8 & 9 | |
| Dremio | |
| Dremio 11+ | |
| Exasol | |
| Google BigQuery Legacy SQL | |
| Google BigQuery Standard SQL | |
| Google Cloud AlloyDB for PostgreSQL | |
| Google Cloud PostgreSQL | |
| Google Cloud SQL | |
| Google Spanner | |
| Greenplum | |
| HyperSQL | |
| IBM Netezza | |
| MariaDB | |
| Microsoft Azure PostgreSQL | |
| Microsoft Azure SQL Database | |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | |
| Microsoft SQL Server 2008+ | |
| Microsoft SQL Server 2012+ | |
| Microsoft SQL Server 2016 | |
| Microsoft SQL Server 2017+ | |
| MongoBI | |
| MongoSQL | |
| MySQL | |
| MySQL 8.0.12+ | |
| Oracle | |
| Oracle ADWC | |
| PostgreSQL 9.5+ | |
| PostgreSQL pre-9.5 | |
| PrestoDB | |
| PrestoSQL | |
| SAP HANA | |
| SAP HANA 2+ | |
| SingleStore | |
| SingleStore 7+ | |
| Snowflake | |
| Teradata | |
| Trino | |
| Vector | |
| Vertica |