Actian Avalanche und Vector

Wenn Sie Looker mit Actian Avalanche oder Vector verwenden möchten, müssen Sie einen Ingres-Treiber konfigurieren. In dieser Anleitung wird dieser Prozess beschrieben. Dabei wird davon ausgegangen, dass Sie ein Start-up-Script verwenden, das den Beispielen auf der GitHub-Seite „looker-open-source“ ähnelt.

Sie müssen eine Ingres-Treiber-JAR-Datei abrufen, sie in den Startprozess einbeziehen und eine Option hinzufügen, mit der Looker darauf zugreifen kann.

Netzwerk-Datenverkehr verschlüsseln

Es empfiehlt sich, den Netzwerkverkehr zwischen der Looker-Anwendung und Ihrer Datenbank zu verschlüsseln. Prüfen Sie eine der Optionen, die auf der Dokumentationsseite Sicheren Datenbankzugriff ermöglichen beschrieben werden.

Ingres-JDBC-Treiber installieren

Folgen Sie der Anleitung auf der Dokumentationsseite Nicht verpackte JDBC-Treiber und verwenden Sie die folgenden Werte:

Treibersymbol: ingres

Fahrereingabe:

- name: ingres
  dir_name: ingres
  module_path: com.ingres.jdbc.IngresDriver

Für den Schritt zum Platzieren des Treibers im Verzeichnis Ihres Dialekts 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

  1. Wählen Sie in Looker im Bereich Admin die Option Verbindungen aus und klicken Sie dann auf Verbindung hinzufügen.
  2. Wählen Sie im Drop-down-Menü Dialekt die Option Actian Avalanche oder Vector aus.

  3. Geben Sie die Verbindungsdetails ein. Der Großteil der Einstellungen gilt für die meisten Datenbankdialekte. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite Looker mit Ihrer Datenbank verbinden.

  4. Klicken Sie auf Test, um zu prüfen, ob die Verbindung erfolgreich hergestellt wurde. Informationen zur Fehlerbehebung finden Sie auf der Dokumentationsseite Datenbankkonnektivität testen.

  5. Klicken Sie auf Verbinden, um diese Einstellungen zu speichern.

PAT-Unterstützung aktivieren

Sie können persistente abgeleitete Tabellen (PDTs) in Ihrer Datenbank verwenden. Dazu müssen Sie den Abschnitt PDT Overrides auf der Seite Connection Settings verwenden.

So aktivieren Sie PDTs:

  1. Erstellen Sie in Ihrer Datenbank einen PDT-Nutzer für die Verwendung mit dem Scratch-Schema, z. B. looker_scratch.

  2. Erstellen Sie in Ihrer Datenbank eine Gruppe wie looker_pdt_group.

  3. Fügen Sie der neuen Gruppe sowohl den regulären Looker-Nutzer als auch den Looker-Nutzer für persistente abgeleitete Tabellen hinzu.

  4. Erteilen Sie dem PDT-Nutzer die Berechtigung SELECT für alle Tabellen im Schema des regulären Looker-Nutzers.

  5. Geben Sie auf der Looker-Seite Verbindungseinstellungen im Bereich PDT-Überschreibungen die PDT-Nutzerinformationen ein.

  6. Der PDT-Nutzer führt dann für jede Tabelle, die er erstellt, GRANT SELECT für looker_pdt_group aus.

Funktionsunterstützung

Damit Looker einige Funktionen unterstützen kann, müssen diese auch von Ihrem Datenbankdialekt unterstützt werden.

Actian Avalanche

Actian Avalanche unterstützt ab Looker 26.0 die folgenden Funktionen:

Funktion Unterstützt?
Looker (Google Cloud Core)
Symmetrische Summen
Abgeleitete Tabellen
Persistente SQL-abgeleitete Tabellen
Persistente native abgeleitete Tabellen
Stabile Ansichten
Abfrageeabruch
SQL-basierte Pivots
Zeitzonen
SSL
Zwischensummen
Zusätzliche JDBC-Parameter
Groß- und Kleinschreibung
Standorttyp
Listentyp
Perzentil
Perzentil der unterschiedlichen Werte
SQL Runner – Prozesse anzeigen
SQL-Runner-Funktion – Tabelle beschreiben
SQL Runner-Befehl – Indexe anzeigen
SQL Runner – „Select 10“
SQL-Runner Count
SQL Explain
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

Vektor

Vector unterstützt ab Looker 26.0 die folgenden Funktionen:

Funktion Unterstützt?
Looker (Google Cloud Core)
Symmetrische Summen
Abgeleitete Tabellen
Persistente SQL-abgeleitete Tabellen
Persistente native abgeleitete Tabellen
Stabile Ansichten
Abfrageeabruch
SQL-basierte Pivots
Zeitzonen
SSL
Zwischensummen
Zusätzliche JDBC-Parameter
Groß- und Kleinschreibung
Standorttyp
Listentyp
Perzentil
Perzentil der unterschiedlichen Werte
SQL Runner – Prozesse anzeigen
SQL-Runner-Funktion – Tabelle beschreiben
SQL Runner-Befehl – Indexe anzeigen
SQL Runner – „Select 10“
SQL-Runner Count
SQL Explain
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