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Explore のクエリトラッカーと [パフォーマンス] パネルを使用してクエリのパフォーマンスをモニタリングする

[Explore query tracker] と [Explore Performance panel] には、Explore クエリのステップごとのパフォーマンスデータが表示されます。このデータは、クエリのパフォーマンスに関する問題のトラブルシューティングと解決のための重要なエントリポイントを特定し、改善のための推奨事項を提供します。

Explore クエリトラッカー

Explore クエリトラッカーには、クエリの実行中に、クエリの 3 つのフェーズにおける Explore クエリの進行状況が表示されます。

クエリの実行に時間がかかる場合は、クエリトラッカーで、パフォーマンスの問題の原因となっているクエリのフェーズを確認できます。これは、パフォーマンスの問題が発生する可能性のある場所や、最適化作業が最も効果的な場所を特定するのに役立ちます。

Explore の [可視化] パネルまたは Explore の [データ] パネルが開いている限り、Explore の実行時にクエリトラッカーが表示されます。

Explore の [パフォーマンス] パネル

Explore の [パフォーマンス] パネルを表示するには、実行された Explore クエリで [パフォーマンスの詳細を表示] リンクをクリックします。

[パフォーマンス] パネルには、クエリが 3 つのクエリフェーズのそれぞれで費やした時間が表示されます。また、パフォーマンスに関するドキュメントへのリンクと、クエリとクエリの作成に使用された Explore の現在と過去のパフォーマンスデータを示す [クエリ履歴] システムアクティビティダッシュボードへのリンクも表示されます。

クエリフェーズ

Looker Explore がデータベースクエリを実行すると、クエリは次の 3 つのフェーズで実行されます。

クエリの初期化フェーズ

クエリの初期化フェーズでは、クエリがデータベースに送信される前に必要なすべてのタスクを Looker が行います。クエリの初期化 フェーズには、次のタスクが含まれます。

LookML モデルのコンパイル
永続的な派生テーブル（PDT）を作成する必要があるかどうかの確認
クエリ SQL の生成
データベース接続の取得

ドキュメントページクエリのパフォーマンス指標を把握するでは、システムアクティビティのクエリパフォーマンス指標 Explore を使用して、クエリの詳細な内訳を確認する方法について説明しています。クエリトラッカーのクエリの初期化 フェーズには、クエリパフォーマンス指標 Explore の非同期ワーカーフェーズ、初期化フェーズ、接続処理フェーズで説明されているイベントが含まれます。

クエリの実行フェーズ

クエリの実行フェーズは、Looker がデータベースに接続してクエリを実行し、クエリの結果を返すフェーズです。このフェーズでパフォーマンスの問題が発生した場合は、外部データベースに問題がある可能性があります。たとえば、PDT の再構築に時間がかかり、最適化が必要な場合や、外部データベーステーブルの最適化が必要な場合があります。クエリの実行 フェーズには、次のタスクが含まれます。

Explore クエリに必要なデータベース内の PDT の構築
データベースでリクエストされたクエリの実行

ドキュメントページクエリのパフォーマンス指標を把握するでは、システムアクティビティのクエリパフォーマンス指標 Explore を使用して、クエリの詳細な内訳を確認する方法について説明しています。クエリトラッカーのクエリの実行 フェーズには、クエリパフォーマンス指標 Explore のメインクエリのフェーズ で説明されているイベントが含まれます。

このフェーズでパフォーマンスの問題が発生した場合に実行できる手順は次のとおりです。

可能な限り、many_to_one 結合を使用して Explore を作成します。ビューを最も粒度の細かいレベルから最も詳細なレベル（many_to_one）まで結合すると、通常、クエリパフォーマンスが最も高くなります。
可能な限りキャッシュを最大化して ETL ポリシーと同期し、データベースのクエリトラフィックを削減します。デフォルトでは、Looker でクエリがキャッシュされるのは 1 時間です。`persist_with` パラメータを使用して Explore 内でデータグループを適用することで、キャッシュポリシーを制御し、Looker のデータ更新を ETL プロセスと同期できます。キャッシュを最大化することで、Looker とバックエンドデータパイプラインの統合を強化できるので、古いデータを分析するリスクを伴わずにキャッシュ使用量を最大化できます。名前付きキャッシュポリシーをモデル全体や個々の Explore、永続的な派生テーブル（PDT）に適用することができます。
Looker の集約テーブルの自動認識機能を使用して、Looker がロールアップまたはサマリーテーブルを作成できます。Looker は可能な限り、特に大規模なデータベースの一般的なクエリの場合にこのテーブルを使用できます。また、集約テーブルの自動認識を利用して、大幅にダッシュボード全体のパフォーマンスを改善することもできます。詳細については、集約テーブルの自動認識のチュートリアルをご覧ください。
PDT を使用してクエリを高速化します。多くの複雑な結合やパフォーマンスの低い結合を持つ Explore や、サブクエリやサブセレクトを持つディメンションを PDT に変換すると、ビューが事前結合され、ランタイム前に使用可能な状態になります。
データベース言語が増分 PDT をサポートしている場合は、増分 PDT を構成して、Looker が PDT テーブルの再構築にかかる時間を短縮します。
Looker で定義された連結済みの主キーでビューを Explore に結合しないようにします。ビューに含まれる、連結済みの主キーを構成する基本フィールドで結合します。または、ビューの LookML ではなく、テーブルの SQL 定義で事前定義された連結済みの主キーを使用して、ビューを PDT として再作成します。
ベンチマークには、SQL Runner ツールの Explain を利用します。EXPLAIN は、特定の SQL クエリのデータベースのクエリ実行プランの概要を生成し、最適化できるクエリコンポーネントを検出できるようにします。詳細については、コミュニティ投稿の EXPLAIN を使用して SQL を最適化する方法をご覧ください。
インデックスを宣言します。各テーブルのインデックスは、Looker で SQL Runner から直接確認できます。テーブルの歯車アイコンをクリックし、[Show Indexes] を選択します。
よく使われる列のうち、インデックスのメリットを得られる列は、重要な日付と外部キーです。これらの列にインデックスを追加すると、ほぼすべてのクエリでパフォーマンスが向上します。これは PDT の場合も同じです。indexes、sort keys、distribution などの LookML パラメータが適切に適用できます。

結果の処理フェーズ

結果の処理 フェーズでは、Looker がクエリを処理し、結果をレンダリングします。結果の処理 フェーズには、次のタスクが含まれます。

クエリ結果をキャッシュにストリーミングする
表計算の解決
Liquid テンプレート言語の結果をフォーマットする
クエリを結合する
合計と小計の計算

ドキュメントページクエリのパフォーマンス指標を把握するでは、システムアクティビティのクエリパフォーマンス指標 Explore を使用して、クエリの詳細な内訳を確認する方法について説明しています。クエリトラッカーの結果の処理 フェーズには、クエリパフォーマンス指標 Explore のクエリ後のフェーズ で説明されているイベントが含まれます。