Wenn Sie Looker mit DataVirtuality verwenden möchten, müssen Sie einen DataVirtuality-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 eine DataVirtuality-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.
DataVirtuality JDBC-Treiber installieren
Folgen Sie der Anleitung auf der Dokumentationsseite Nicht verpackte JDBC-Treiber und verwenden Sie die folgenden Werte:
Treibersymbol: datavirtuality
Fahrereingabe:
- name: datavirtuality
dir_name: datavirtuality
module_path: com.datavirtuality.dv.jdbc.Driver
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 DataVirtuality aus.
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.
Klicken Sie auf Test, um zu prüfen, ob die Verbindung erfolgreich hergestellt wurde. Informationen zur Fehlerbehebung finden Sie auf der Dokumentationsseite Datenbankkonnektivität testen.
Klicken Sie auf Verbinden, um diese Einstellungen zu speichern.
Feature-Unterstützung
Damit Looker einige Funktionen unterstützen kann, müssen diese auch von Ihrem Datenbankdialekt unterstützt werden.
DataVirtuality 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 |