Amazon Redshift, Amazon Redshift 2.1 et versions ultérieures, et Amazon Redshift Serverless 2.1 et versions ultérieures

Looker est compatible avec les connexions à Amazon Redshift, Amazon Redshift 2.1+ et Amazon Redshift Serverless 2.1+.

  • Pour les connexions Amazon Redshift, Looker utilise le pilote JDBC PostgreSQL.

  • Pour les connexions Amazon Redshift 2.1+ et Amazon Redshift Serverless 2.1+, Looker utilise le pilote JDBC Redshift.

Vous pouvez également accéder aux données Amazon Redshift à l'aide d'Amazon Redshift Spectrum pour accéder aux données stockées dans S3.

Chiffrement du trafic réseau

Il est recommandé de chiffrer le trafic réseau entre l'application Looker et votre base de données. Pour ce faire, consultez les options détaillées sur la page de documentation Sécurisation de l'accès à la base de données.

Si vous souhaitez utiliser le chiffrement SSL, consultez la documentation Amazon Redshift sur la configuration des options de sécurité pour les connexions.

Si vous utilisez un tunnel SSH, votre client Redshift et votre serveur SSH doivent être configurés sur une MTU de 1500.

Utilisateurs et sécurité

Commencez par créer un utilisateur Looker. Remplacez password par un mot de passe unique et sécurisé :

CREATE USER looker WITH PASSWORD 'password';

Pour en savoir plus sur les contraintes liées aux mots de passe, consultez la documentation Amazon Redshift.

Ensuite, attribuez-lui les privilèges appropriés :

GRANT USAGE ON SCHEMA public TO looker;
GRANT SELECT ON TABLE public.table1 TO looker;
GRANT SELECT ON TABLE public.table2 TO looker;
...
GRANT SELECT ON TABLE public.tableN TO looker;

Pour accorder à Looker l'accès aux données du schéma d'informations dont il a besoin pour générer du LookML et pour la barre latérale SQL Runner, exécutez les commandes suivantes :

GRANT SELECT ON TABLE information_schema.tables TO looker;
GRANT SELECT ON TABLE information_schema.columns TO looker;

Si vous souhaitez GRANT SELECT sur toutes vos tables à l'utilisateur looker, exécutez la requête suivante :

GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO looker;

Pour obtenir des performances Redshift acceptables, il est nécessaire de définir des clés de distribution et de tri appropriées. Pour en savoir plus, consultez la documentation Redshift.

Configuration d'un schéma temporaire

Après vous être connecté à votre base de données Redshift en tant qu'utilisateur Admin, exécutez la requête suivante :

CREATE SCHEMA looker_scratch AUTHORIZATION looker;

Si le schéma looker_scratch a déjà été créé ou comporte des autorisations incorrectes :

ALTER SCHEMA looker_scratch OWNER TO looker;

Définition du chemin de recherche (search_path)

Enfin, vous devez définir un search_path approprié, utilisé par l'outil SQL Runner de Looker pour extraire certaines métadonnées de votre base de données. En supposant que vous ayez créé un utilisateur appelé looker et un schéma temporaire appelé looker_scratch, la commande est la suivante :

ALTER USER looker SET search_path TO '$user',looker_scratch,schema_of_interest,public;
                                                            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                                                            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                                             include a comma-separated list of
                                            all schemas you'll use with Looker

Accès aux données stockées dans S3 à l'aide d'Amazon Redshift Spectrum

Vous pouvez tirer pleinement parti des performances d'Amazon Redshift Spectrum sans quitter Looker.

Spectrum augmente considérablement la fonctionnalité et la convivialité de Redshift en permettant aux utilisateurs d'accéder aux données stockées dans S3 sans avoir à les charger au préalable dans Redshift. Vous pouvez même unir des données S3 à celles stockées dans Redshift ; l'optimiseur de requête Redshift se chargera d'améliorer les performances de vos requêtes, en optimisant à la fois leurs parties S3 et Redshift. Pour savoir comment configurer l'accès à l'aide d'Amazon Spectrum, consultez le post de la communauté Utiliser la nouvelle fonctionnalité Spectrum d'Amazon Redshift.

Créer la connexion Looker à votre base de données

Une fois la base de données configurée, vous pouvez vous y connecter en procédant comme suit :

  1. Cliquez sur l'icône Menu principal Looker , puis sélectionnez Admin si le menu Admin n'est pas déjà affiché. (Vous devrez peut-être cliquer sur la flèche "Retour" si le menu Explorer ou Développer s'affiche.)
  2. Dans le menu Admin, sélectionnez Connections (Connexions), puis cliquez sur Add Connection (Ajouter une connexion).
  3. Dans le menu déroulant Dialect (Dialecte), sélectionnez Amazon Redshift, Amazon Redshift 2.1+ ou Amazon Redshift Serverless 2.1+.
  4. Saisissez les informations de connexion. La majorité des paramètres sont communs à la plupart des dialectes de base de données. Pour en savoir plus, consultez la page de documentation Connecter Looker à votre base de données.
  5. Pour vérifier que la connexion a réussi, cliquez sur Test. Pour obtenir des informations sur le dépannage, consultez la page de documentation Tester la connectivité à la base de données.
  6. Pour enregistrer ces paramètres, cliquez sur Connecter.

Prise en charge de fonctionnalités

Pour que Looker prenne en charge certaines fonctionnalités, votre dialecte de base de données doit également les prendre en charge. Les sections suivantes présentent la compatibilité des fonctionnalités pour les dialectes Amazon Redshift :

Amazon Redshift

Amazon Redshift est compatible avec les fonctionnalités suivantes à partir de Looker 26.0 :

Fonctionnalité Compatibilité
Looker (Google Cloud Core)
Agrégations symétriques
Tables dérivées
Tables dérivées persistantes basées sur SQL
Tables dérivées natives persistantes
Vues stables
Arrêt des requêtes
Tableaux croisés dynamiques basés sur SQL
Fuseaux horaires
SSL
Sous-totaux
Paramètres JDBC supplémentaires
Sensibilité à la casse
Type de lieu
Type de liste
Centile
Centile distinct
Afficher les processus SQL Runner
Décrire la table dans l'exécuteur SQL
Afficher les index dans SQL Runner
SQL Runner Select 10
Nombre d'exécutions SQL Runner
Explication SQL
Identifiants OAuth 2.0
Commentaires contextuels
Regroupement de connexions
Résumés HLL
Reconnaissance d'agrégats
Augmentation de tables PDT
Millisecondes
Microsecondes
Vues matérialisées
Mesures de variation par période
Nombre approximatif d'éléments distincts

Amazon Redshift 2.1 ou version ultérieure

À partir de Looker 26.0, Amazon Redshift 2.1+ est compatible avec les fonctionnalités suivantes :

Fonctionnalité Compatibilité
Looker (Google Cloud Core)
Agrégations symétriques
Tables dérivées
Tables dérivées persistantes basées sur SQL
Tables dérivées natives persistantes
Vues stables
Arrêt des requêtes
Tableaux croisés dynamiques basés sur SQL
Fuseaux horaires
SSL
Sous-totaux
Paramètres JDBC supplémentaires
Sensibilité à la casse
Type de lieu
Type de liste
Centile
Centile distinct
Afficher les processus SQL Runner
Décrire la table dans l'exécuteur SQL
Afficher les index dans SQL Runner
SQL Runner Select 10
Nombre d'exécutions SQL Runner
Explication SQL
Identifiants OAuth 2.0
Commentaires contextuels
Regroupement de connexions
Résumés HLL
Reconnaissance d'agrégats
Augmentation de tables PDT
Millisecondes
Microsecondes
Vues matérialisées
Mesures de variation par période
Nombre approximatif d'éléments distincts

Amazon Redshift Serverless 2.1 ou version ultérieure

Amazon Redshift Serverless 2.1+ est compatible avec les fonctionnalités suivantes à partir de Looker 26.0 :

Fonctionnalité Compatibilité
Looker (Google Cloud Core)
Agrégations symétriques
Tables dérivées
Tables dérivées persistantes basées sur SQL
Tables dérivées natives persistantes
Vues stables
Arrêt des requêtes
Tableaux croisés dynamiques basés sur SQL
Fuseaux horaires
SSL
Sous-totaux
Paramètres JDBC supplémentaires
Sensibilité à la casse
Type de lieu
Type de liste
Centile
Centile distinct
Afficher les processus SQL Runner
Décrire la table dans l'exécuteur SQL
Afficher les index dans SQL Runner
SQL Runner Select 10
Nombre d'exécutions SQL Runner
Explication SQL
Identifiants OAuth 2.0
Commentaires contextuels
Regroupement de connexions
Résumés HLL
Reconnaissance d'agrégats
Augmentation de tables PDT
Millisecondes
Microsecondes
Vues matérialisées
Mesures de variation par période
Nombre approximatif d'éléments distincts