Looker は、Amazon Redshift、Amazon Redshift 2.1 以降、Amazon Redshift Serverless 2.1 以降との接続をサポートしています。
- Amazon Redshift 接続の場合、Looker は PostgreSQL JDBC ドライバを使用します。
Amazon Redshift 2.1 以降と Amazon Redshift Serverless 2.1 以降の接続の場合、Looker は Redshift JDBC ドライバを使用します。
必要に応じて、Amazon Redshift Spectrum を使用して Amazon Redshift のデータにアクセスし、S3 に保存されているデータにアクセスすることもできます。
ネットワークトラフィックの暗号化
Looker アプリケーションとデータベース間のネットワーク トラフィックを暗号化することをおすすめします。セキュアなデータベースアクセスを可能にするドキュメント ページに記載されているオプションのいずれかを検討してください。
SSL 暗号化の使用に関心がある場合は、接続のセキュリティ オプションの構成に関する Amazon Redshift のドキュメントをご覧ください。
SSH トンネルを使用する場合は、Redshift クライアントと SSH サーバーを 1,500 の MTU に設定する必要があります。
ユーザーとセキュリティ
最初に、Lookerユーザーを作成します。 password を一意の安全なパスワードに変更します。
CREATE USER looker WITH PASSWORD 'password';
パスワードの制約については、Amazon Redshift のドキュメントをご覧ください。
次に、適切な権限を付与します。
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO looker;
GRANT SELECT ON TABLE public.table1 TO looker;
GRANT SELECT ON TABLE public.table2 TO looker;
...
GRANT SELECT ON TABLE public.tableN TO looker;
Looker に LookML の生成に必要な情報のスキーマデータと SQL Runner サイドバーに必要な情報のスキーマデータへのアクセス権を付与するには、次のコマンドを実行します。
GRANT SELECT ON TABLE information_schema.tables TO looker;
GRANT SELECT ON TABLE information_schema.columns TO looker;
すべてのテーブルで GRANT SELECT を looker ユーザーに適用するには、次のクエリを実行します。
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO looker;
Redshiftのパフォーマンスを妥当なレベルに維持するために、適切な分散とソートキーを設定することが必要になります。詳細については、Redshift のドキュメントをご覧ください。
一時的スキーマ設定
adminユーザーとしてRedshiftデータベースにログインし、次の内容を実行します。
CREATE SCHEMA looker_scratch AUTHORIZATION looker;
looker_scratch スキーマがすでに作成されている、または不適切な権限が付与されている場合:
ALTER SCHEMA looker_scratch OWNER TO looker;
search_pathの設定
最後に、Looker SQL Runner がデータベースから特定のメタデータを取得するために使用する適切な search_path を設定する必要があります。looker というユーザーと looker_scratch という一時スキーマを作成したとすると、コマンドは次のようになります。
ALTER USER looker SET search_path TO '$user',looker_scratch,schema_of_interest,public;
^^^^^^^^^^^^^^^^^^
^^^^^^^^^^^^^^^^^^
include a comma-separated list of
all schemas you'll use with Looker
Amazon Redshift Spectrumを使用したS3保管データへのアクセス(オプション)
Looker 内から、Amazon Redshift Spectrumのパフォーマンスを存分に活用できます。
Spectrumを使用すると、ユーザーはS3に保管されたデータを最初にRedshiftにロードしなくてもそのデータにアクセスできるため、Redshiftの機能性と使いやすさが大幅に向上します。S3のデータをRedshiftに保管されたデータと結合することもできます。また、Redshiftオプティマイザーが、クエリに含まれるS3とRedshiftの各部分の双方を最適化することで、クエリのパフォーマンスが最大化されます。Amazon Spectrum を使用したアクセスの設定については、Amazon Redshift の新しい Spectrum 機能の使用に関するコミュニティ投稿をご覧ください。
データベースへの Looker 接続の作成
データベースの構成が完了したら、次の手順でデータベースに接続できます。
- Looker の [メインメニュー] アイコン をクリックし、[管理] を選択します([管理] メニューがまだ表示されていない場合)。([探索] メニューまたは [開発] メニューが表示されている場合は、戻る矢印をクリックする必要があります)。
- [管理] メニューで [接続] を選択し、[新しい接続] をクリックします。
- [言語] プルダウン メニューから [Amazon Redshift]、[Amazon Redshift 2.1+]、または [Amazon Redshift Serverless 2.1+] を選択します。
- 接続の詳細を入力します。設定の大部分は、ほとんどのデータベース言語に共通するものです。詳細については、Looker をデータベースに接続するのドキュメント ページをご覧ください。
- 接続が成功したことを確認するには、[テスト] をクリックします。トラブルシューティング情報については、データベース接続のテストのドキュメント ページをご覧ください。
- これらの設定を保存するには、[接続] をクリックします。
機能のサポート
一部の機能については、Looker でサポートするには、データベースダイアレクトが同じ機能に対応している必要があります。次のセクションでは、Amazon Redshift 言語の機能サポートについて説明します。
Amazon Redshift
Amazon Redshift では、Looker 25.18 の時点で、次の機能がサポートされています。
| 機能 | サポート対象 |
|---|---|
| サポートレベル | サポート対象 |
| Looker(Google Cloud コア) | |
| 対称集計 | |
| 派生テーブル | |
| 永続的な SQL 派生テーブル | |
| 永続的なネイティブ派生テーブル | |
| 安定したビュー | |
| クエリの強制終了 | |
| SQL ベースのピボット | |
| タイムゾーン | |
| SSL | |
| Subtotals | |
| JDBC の追加パラメータ | |
| 大文字と小文字の区別 | |
| ロケーション タイプ | |
| リストの種類 | |
| パーセンタイル | |
| 個別のパーセンタイル | |
| SQL Runner の表示プロセス | |
| SQL Runner の説明テーブル | |
| SQL Runner インデックスを表示 | |
| SQL Runner Select 10 | |
| SQL Runner の数 | |
| SQL の説明 | |
| OAuth 2.0 認証情報 | |
| コンテキスト コメント | |
| 接続プーリング | |
| HLL スケッチ | |
| 集計テーブルの自動認識 | |
| 増分 PDT | |
| ミリ秒 | |
| マイクロ秒 | |
| マテリアライズド ビュー | |
| 前の期間との比較指標 | |
| Approximate Count Distinct |
Amazon Redshift 2.1 以降
Amazon Redshift 2.1 以降では、Looker 25.18 の時点で、次の機能がサポートされています。
| 機能 | サポート対象 |
|---|---|
| サポートレベル | サポート対象 |
| Looker(Google Cloud コア) | |
| 対称集計 | |
| 派生テーブル | |
| 永続的な SQL 派生テーブル | |
| 永続的なネイティブ派生テーブル | |
| 安定したビュー | |
| クエリの強制終了 | |
| SQL ベースのピボット | |
| タイムゾーン | |
| SSL | |
| Subtotals | |
| JDBC の追加パラメータ | |
| 大文字と小文字の区別 | |
| ロケーション タイプ | |
| リストの種類 | |
| パーセンタイル | |
| 個別のパーセンタイル | |
| SQL Runner の表示プロセス | |
| SQL Runner の説明テーブル | |
| SQL Runner インデックスを表示 | |
| SQL Runner Select 10 | |
| SQL Runner の数 | |
| SQL の説明 | |
| OAuth 2.0 認証情報 | |
| コンテキスト コメント | |
| 接続プーリング | |
| HLL スケッチ | |
| 集計テーブルの自動認識 | |
| 増分 PDT | |
| ミリ秒 | |
| マイクロ秒 | |
| マテリアライズド ビュー | |
| 前の期間との比較指標 | |
| Approximate Count Distinct |
Amazon Redshift Serverless 2.1 以降
Amazon Redshift Serverless 2.1 以降では、Looker 25.18 の時点で、次の機能がサポートされています。
| 機能 | サポート対象 |
|---|---|
| サポートレベル | サポート対象 |
| Looker(Google Cloud コア) | |
| 対称集計 | |
| 派生テーブル | |
| 永続的な SQL 派生テーブル | |
| 永続的なネイティブ派生テーブル | |
| 安定したビュー | |
| クエリの強制終了 | |
| SQL ベースのピボット | |
| タイムゾーン | |
| SSL | |
| Subtotals | |
| JDBC の追加パラメータ | |
| 大文字と小文字の区別 | |
| ロケーション タイプ | |
| リストの種類 | |
| パーセンタイル | |
| 個別のパーセンタイル | |
| SQL Runner の表示プロセス | |
| SQL Runner の説明テーブル | |
| SQL Runner インデックスを表示 | |
| SQL Runner Select 10 | |
| SQL Runner の数 | |
| SQL の説明 | |
| OAuth 2.0 認証情報 | |
| コンテキスト コメント | |
| 接続プーリング | |
| HLL スケッチ | |
| 集計テーブルの自動認識 | |
| 増分 PDT | |
| ミリ秒 | |
| マイクロ秒 | |
| マテリアライズド ビュー | |
| 前の期間との比較指標 | |
| Approximate Count Distinct |