Wenn Sie Looker mit Actian Avalanche oder Vector verwenden möchten, müssen Sie einen Ingres-Treiber konfigurieren. In dieser Anleitung wird dieser Vorgang beschrieben. Dabei wird davon ausgegangen, dass ein Startskript verwendet wird, das den Beispielen auf der GitHub-Seite looker-open-source ähnelt.
Sie müssen eine Ingres-Treiber-JAR-Datei erwerben, sie in den Startprozess einbeziehen und eine Option hinzufügen, mit der Looker darauf zugreifen kann.
Netzwerkverkehr verschlüsseln
Es empfiehlt sich, den Netzwerkverkehr zwischen Looker-Anwendung und Datenbank zu verschlüsseln. Informationen zu den Optionen finden Sie auf der Dokumentationsseite Sicheren Datenbankzugriff aktivieren.
Ingres JDBC-Treiber installieren
Folgen Sie der Anleitung auf der Dokumentationsseite Unverpackte JDBC-Treiber und verwenden Sie die folgenden Werte:
Treibersymbol: ingres
Treibereintrag:
- name: ingres
dir_name: ingres
module_path: com.ingres.jdbc.IngresDriver
Für den Schritt, in dem der Treiber in das Verzeichnis Ihres Dialekts eingefügt wird, sieht der Pfad zu dieser Datei so aus: looker/custom_jdbc_drivers/ingres/iijdbc.jar.
Looker-Verbindung zu Ihrer Datenbank erstellen
So verbinden Sie Looker mit Ihrer Datenbank
- Wählen Sie im Bereich Admin von Looker die Option Connections (Verbindungen) aus und klicken Sie dann auf Add Connection (Verbindung hinzufügen).
Wählen Sie im Drop-down-Menü Dialect (Dialekt) die Option Actian Avalanche oder Vector aus.
Geben Sie die Verbindungsdetails ein. Der Großteil der Einstellungen ist für die meisten Datenbankdialekte gleich. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite Looker mit Ihrer Datenbank verbinden.
Klicken Sie auf Test, um zu prüfen, ob die Verbindung erfolgreich hergestellt wurde. Informationen zur Fehlerbehebung finden Sie auf der Dokumentationsseite Datenbankverbindung für vom Kunden gehostete Instanzen testen.
Klicken Sie auf Connect (Verbinden), um diese Einstellungen zu speichern.
PDT-Unterstützung aktivieren
Sie können persistente abgeleitete Tabellen (PDTs) in Ihrer Datenbank verwenden. Dazu verwenden Sie den Bereich PDT Overrides (PDT-Überschreibungen) auf der Seite Connection Settings (Verbindungseinstellungen).
So aktivieren Sie PDTs:
Erstellen Sie in Ihrer Datenbank einen PDT-Nutzer für die Verwendung mit dem Scratch-Schema, z. B.
looker_scratch.Erstellen Sie in Ihrer Datenbank eine Gruppe, z. B.
looker_pdt_group.Fügen Sie der neuen Gruppe sowohl den regulären Looker-Nutzer als auch den Looker-PDT-Nutzer hinzu.
Erteilen Sie dem PDT-Nutzer die Berechtigung SELECT für alle Tabellen im Schema des regulären Looker-Nutzers.
Geben Sie auf der Seite Connection Settings (Verbindungseinstellungen) von Looker im Bereich PDT Overrides (PDT-Überschreibungen) die PDT-Nutzerinformationen ein.
Der PDT-Nutzer führt dann für jede von ihm erstellte Tabelle einen GRANT SELECT für die
looker_pdt_groupaus.
Funktionsunterstützung
Damit Looker einige Funktionen unterstützen kann, müssen diese auch von Ihrem Datenbankdialekt unterstützt werden.
Actian Avalanche
Actian Avalanche unterstützt ab Looker 26.2 die folgenden Funktionen:
| Funktion | Unterstützt? |
|---|---|
| Looker (Google Cloud Core) | |
| Symmetrische Aggregate | |
| Abgeleitete Tabellen | |
| Persistente abgeleitete SQL-Tabellen | |
| Persistente native abgeleitete Tabellen | |
| Stabile Ansichten | |
| Abfrageeabruch | |
| SQL-basierte Pivottabellen | |
| Zeitzonen | |
| SSL | |
| Zwischensummen | |
| Zusätzliche JDBC-Parameter | |
| Groß- und Kleinschreibung | |
| Standorttyp | |
| Listentyp | |
| Perzentil | |
| Perzentil der unterschiedlichen Werte | |
| SQL Runner-Befehl – Prozesse anzeigen | |
| SQL-Runner-Funktion – Tabelle beschreiben | |
| SQL Runner-Befehl – Indexe anzeigen | |
| SQL Runner-Befehl – 10 auswählen | |
| SQL-Runner – Anzahl | |
| SQL – Erklären | |
| OAuth 2.0-Anmeldedaten | |
| Kontextkommentare | |
| Verbindungs-Pooling | |
| HLL-Skizzen | |
| Aggregate Awareness | |
| Inkrementelle PDTs | |
| Millisekunden | |
| Mikrosekunden | |
| Materialisierte Ansichten | |
| Vergleich zum vorherigen Zeitraum | |
| Ungefähre Anzahl einzelner Aufrufe |
Vector
Vector unterstützt ab Looker 26.2 die folgenden Funktionen:
| Funktion | Unterstützt? |
|---|---|
| Looker (Google Cloud Core) | |
| Symmetrische Aggregate | |
| Abgeleitete Tabellen | |
| Persistente abgeleitete SQL-Tabellen | |
| Persistente native abgeleitete Tabellen | |
| Stabile Ansichten | |
| Abfrageeabruch | |
| SQL-basierte Pivottabellen | |
| Zeitzonen | |
| SSL | |
| Zwischensummen | |
| Zusätzliche JDBC-Parameter | |
| Groß- und Kleinschreibung | |
| Standorttyp | |
| Listentyp | |
| Perzentil | |
| Perzentil der unterschiedlichen Werte | |
| SQL Runner-Befehl – Prozesse anzeigen | |
| SQL-Runner-Funktion – Tabelle beschreiben | |
| SQL Runner-Befehl – Indexe anzeigen | |
| SQL Runner-Befehl – 10 auswählen | |
| SQL-Runner – Anzahl | |
| SQL – Erklären | |
| OAuth 2.0-Anmeldedaten | |
| Kontextkommentare | |
| Verbindungs-Pooling | |
| HLL-Skizzen | |
| Aggregate Awareness | |
| Inkrementelle PDTs | |
| Millisekunden | |
| Mikrosekunden | |
| Materialisierte Ansichten | |
| Vergleich zum vorherigen Zeitraum | |
| Ungefähre Anzahl einzelner Aufrufe |