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-Skript verwenden, das den Beispielen auf der GitHub-Seite „looker-open-source“ ähnelt.
Sie müssen ein Ingres-Treiber-JAR abrufen, es in den Startprozess einbeziehen und eine Option hinzufügen, mit der Looker darauf zugreifen kann.
Netzwerk-Datenverkehr verschlüsseln
Es empfiehlt sich, den Netzwerkverkehr zwischen Looker-Anwendung und 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
Fahrereintrag:
- 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
- Wählen Sie in Looker im Bereich Admin die Option Verbindungen aus und klicken Sie dann auf Verbindung hinzufügen.
Wählen Sie im Drop-down-Menü 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 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:
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 wie
looker_pdt_group.Fügen Sie der neuen Gruppe sowohl den regulären Looker-Nutzer als auch den Looker-Nutzer für persistente abgeleitete Tabellen hinzu.
Erteilen Sie dem PDT-Nutzer die Berechtigung SELECT für alle Tabellen im Schema des regulären Looker-Nutzers.
Geben Sie auf der Looker-Seite Verbindungseinstellungen im Bereich PDT-Überschreibungen die PDT-Nutzerinformationen ein.
Der PDT-Nutzer führt dann für jede Tabelle, die er erstellt, GRANT SELECT für
looker_pdt_groupaus.
Unterstützte JDBC-Parameter
In den folgenden Abschnitten finden Sie eine Liste der JDBC-Parameter, die für die einzelnen Dialekte zulässig sind:
Actian Avalanche-JDBC-Parameter
Für Actian Avalanche unterstützt Looker den folgenden JDBC-Parameter im Feld Zusätzliche JDBC-Parameter für die Verbindung. Informationen zu diesen Parametern finden Sie in der Dokumentation zu Ihrer Datenbank.
encryption
JDBC-Parameter für Vektoren
Für Vector unterstützt Looker die folgenden JDBC-Parameter im Feld Zusätzliche JDBC-Parameter für die Verbindung. Informationen zu diesen Parametern finden Sie in der Dokumentation zu Ihrer Datenbank.
autocommit_modepasswordsend_ingres_datesserverNameuser
Funktionsunterstützung
Damit Looker einige Funktionen unterstützen kann, müssen diese auch von Ihrem Datenbankdialekt unterstützt werden.
Actian Avalanche
Actian Avalanche unterstützt ab Looker 26.8 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 – „Select 10“ | |
| 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 | |
| In-Database-Analysemodelle | |
| Benutzerdefinierte Kalender |
Vektor
Vector unterstützt ab Looker 26.8 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 – „Select 10“ | |
| 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 | |
| In-Database-Analysemodelle | |
| Benutzerdefinierte Kalender |