persist_for (für Explores)

Auf dieser Seite wird der persist_for Parameter beschrieben, der Teil einer explorativen Datenanalyse ist.

persist_for kann auch als Teil eines Modells verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite zum Parameter persist_for (für Modelle).

persist_for kann auch als Teil einer abgeleiteten Tabelle verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite zum Parameter persist_for (für abgeleitete Tabellen).

Nutzung


explore: explore_name {
  persist_for: "1 hour"
}
Hierarchie
explore
persist_for
Standardwert
Die Einstellung persist_for des Modells

Akzeptiert
Ein String mit einer Ganzzahl, gefolgt von einem Zeitraum (Sekunden, Minuten oder Stunden)

Sonderregeln
Eine persist_for-Einstellung auf explore-Ebene überschreibt die persist_for-Einstellung auf Modellebene.

Definition

Für eine robustere Cacheverwaltung, einschließlich der Synchronisierung Ihrer Looker-Cache-Richtlinie mit dem ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren und Laden) Ihrer Datenbank, sollten Sie eine datagroup und persist_with verwenden, wie auf der Dokumentationsseite Abfragen im Cache speichern beschrieben.

Mit persist_for können Sie die Zeit ändern, für die im Cache gespeicherte Abfrageergebnisse für eine bestimmte explorative Datenanalyse verwendet werden. Die Standard-Cache-Dauer in Looker beträgt 1 Stunde. Cache-Ergebnisse werden in einer verschlüsselten Datei in Ihrer Looker-Instanz gespeichert.

Der Caching-Mechanismus in Looker funktioniert so: Wenn ein Nutzer eine bestimmte Abfrage ausführt, wird das Ergebnis dieser Abfrage im Cache gespeichert. Wenn genau dieselbe Abfrage (alles muss gleich sein, einschließlich z. B. der Zeilenlimits) innerhalb des von persist_for angegebenen Intervalls noch einmal ausgeführt wird, werden die im Cache gespeicherten Ergebnisse zurückgegeben. Andernfalls wird eine neue Abfrage für Ihre Datenbank ausgeführt.

Wenn das persist_for-Intervall abläuft, werden die Daten aus dem Cache gelöscht. Informationen zur Dauer der Datenspeicherung im Cache finden Sie auf der Dokumentationsseite Abfragen im Cache speichern.

Wenn persist_for sowohl für eine explorative Datenanalyse als auch für das zugehörige Modell festgelegt ist, hat der für die explorative Datenanalyse festgelegte Wert für Abfragen, die auf dieser explorativen Datenanalyse basieren, Vorrang.

In einer explorativen Datenanalyse können Sie sehen, ob eine Abfrage aus dem Cache zurückgegeben wurde oder Sie können erzwingen, dass neue Ergebnisse aus der Datenbank generiert werden. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite Abfragen im Cache speichern.

Beispiele

Cache-Dauer auf 2 Stunden anpassen:

explore: my_explore {
  persist_for: "2 hours"
}

Cache-Dauer auf 30 Minuten anpassen:

explore: my_explore {
  persist_for: "30 minutes"
}

Caching deaktivieren, damit Nutzer für eine Abfrage niemals im Cache gespeicherte Ergebnisse erhalten:

explore: my_explore {
  persist_for: "0 seconds"
}

Wichtige Punkte

Wenn persist_for auf 0 seconds festgelegt ist, werden die Abfragen Ihrer Nutzer keine Daten aus dem Cache abrufen. Looker benötigt jedoch den Festplattencache für interne Prozesse. Daher werden Ihre verschlüsselten Daten immer in den Cache geschrieben, auch wenn persist_for auf 0 seconds festgelegt ist. Nach dem Schreiben in den Cache werden die Daten zum Löschen markiert, können aber bis zu 10 Minuten auf der Festplatte verbleiben. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite Abfragen im Cache speichern.

persist_for stimmt nicht unbedingt mit Ihrem Datenimport überein

Viele Unternehmen importieren täglich Daten in ihre Analysedatenbank. Manchmal gehen sie davon aus, dass es keinen Sinn macht, neue Abfragen auszuführen, wenn die Daten ohnehin nicht ständig aktualisiert werden. Daher legen sie die Cache-Dauer auf 24 Stunden fest (z. B. persist_for: 24 hours). Dadurch wird jedoch nicht verhindert, dass Nutzer Daten erhalten, die älter als die letzte Aktualisierung sind.

Beispiel: Am 1. Januar um 12:00 Uhr wird eine Abfrage ausgeführt, am Morgen des 2. Januar werden neue Daten importiert und dann wird die Abfrage am 2. Januar um 12:00 Uhr noch einmal ausgeführt. Da die Abfrage innerhalb des von persist_for angegebenen 24-Stunden-Zeitraums ausgeführt wurde, werden die Daten vom 1. Januar zurückgegeben, obwohl am 2. Januar neue Daten geladen wurden.

Wenn Sie möchten, dass Ihr Caching mit Datenimporten übereinstimmt, verwenden Sie eine Datengruppe und persist_with, wie in der Dokumentation zum Caching von Abfragen beschrieben.

Geplante Looks speichern Ergebnisse im Cache

Wenn ein geplanter Look ausgeführt wird, wird auf dieselbe Weise ein im Cache gespeichertes Ergebnis-Set erstellt wie bei einer von einem Nutzer ausgeführten Abfrage. Wenn Sie einen bestimmten Look im Cache speichern möchten, speichern und planen Sie ihn.