Comment nos utilisateurs utilisant Google BigQuery peuvent-ils interroger de manière efficace les données relatives au temps ? Grâce à la fonction de caractère générique du tableau TABLE_DATE_RANGE de Looker, les utilisateurs peuvent facilement interroger des périodes spécifiques et effectuer une analyse chronologique.

Une bonne pratique pour les données de séries chronologiques dans BigQuery consiste à les diviser par dates et les enregistrer ensuite dans des fichiers ou des tableaux distincts. Cela facilite l'ajout, la suppression et la gestion des jeux de données. Les tableaux ainsi divisés peuvent être fusionnés en un seul et même tableau en utilisant la fonction de caractère générique du tableau TABLE_DATE_RANGE dans Looker. Tout utilisateur qui consulte le tableau ainsi obtenu peut modifier le filtre de date, la requête sera alors réécrite pour interroger automatiquement les tableaux concernés. Ce bloc augmente considérablement les performances des requêtes, permettant aux utilisateurs d'effectuer des analyses chronologiques indispensables.

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