Google BigQuery

Descripción general

En esta página, se explica cómo configurar una conexión en Looker para SQL estándar de Google BigQuery o SQL heredado de Google BigQuery.

Los pasos generales para configurar una conexión de SQL estándar de Google BigQuery o SQL heredado de Google BigQuery son los siguientes:

  1. En tu base de datos de BigQuery, configura la autenticación que usará Looker para acceder a tu base de datos de BigQuery. Looker admite las siguientes opciones de autenticación para BigQuery:

  2. En su base de datos de BigQuery, si desea usar tablas derivadas persistentes (PDT) en la conexión, cree un conjunto de datos temporal que Looker pueda usar para crear PDT en su base de datos. Consulta la sección Crea un conjunto de datos temporal para tablas derivadas persistentes en esta página a fin de conocer el procedimiento.

  3. En Looker, configure la conexión de Looker a su base de datos de BigQuery. Consulta la sección Conecta Looker a BigQuery en esta página para conocer el procedimiento.

  4. En Looker, pruebe la conexión entre Looker y su base de datos de BigQuery. Consulta la sección Cómo probar la conexión en esta página para conocer el procedimiento.

Autenticación con cuentas de servicio de BigQuery

Una forma en que Looker puede autenticarse en su base de datos de BigQuery es con una cuenta de servicio de BigQuery. Cree la cuenta de servicio en su base de datos de BigQuery con el Administrador de API en Google Cloud Console. Debes tener permisos de administrador de Google Cloud para crear la cuenta de servicio. Google tiene documentación sobre cómo crear una cuenta de servicio y generar una clave privada.

Crea una cuenta de servicio y descarga el certificado de credenciales JSON

Sigue estos pasos para crear una cuenta de servicio de BigQuery:

  1. Abre la página de credenciales en el Administrador de API en Google Cloud Console y selecciona tu proyecto.

  2. Haz clic en CREAR CREDENCIALES y elige Cuenta de servicio.

  3. Ingresa un nombre para la cuenta de servicio nueva, si lo deseas, agrega una descripción y haz clic en CREAR.

  4. Tu cuenta de servicio requiere dos funciones predefinidas de Google BigQuery:

    • BigQuery > Editor de datos de BigQuery
    • BigQuery > Usuario de trabajo de BigQuery

    Selecciona la primera función en el campo Selecciona una función, luego haz clic en AGREGAR OTRA FUNCIÓN y selecciona la segunda función:

    Después de seleccionar ambas funciones, haz clic en CONTINUAR:

  5. Haz clic en +CREATE KEY (+CREAR CLAVE).

  6. Selecciona JSON en Tipo de clave y haz clic en CREAR:

  7. La clave JSON se guardará en tu computadora. Asegúrese de recordar dónde se guarda. NO PODRÁ VOLVER A DESCARGAR LA CLAVE. Después de anotar la ubicación de descarga, haga clic en CERRAR:

  8. Haga clic en LISTO:

  9. Busca la dirección de correo electrónico que corresponde a la cuenta de servicio. Lo necesitará para configurar la conexión de Looker a BigQuery.

  10. Una vez que crees la cuenta de servicio en tu base de datos de BigQuery, ingresarás la información de esta cuenta y los detalles del archivo de certificado en los campos Service Account Email, Service Account JSON/P12 File y Password de las Conexiones de Looker cuando configures la conexión de Looker a BigQuery.

Autenticación con OAuth

Looker admite OAuth para las conexiones de Google BigQuery, lo que significa que cada usuario de Looker se autentica en Google con sus propias credenciales de Google OAuth y autoriza a Looker a acceder a la base de datos.

OAuth permite a los administradores de la base de datos realizar las siguientes funciones:

  • Audita qué usuarios de Looker ejecutan consultas en la base de datos
  • Aplica controles de acceso basados en funciones con los permisos de Google
  • Usa tokens de OAuth para todos los procesos y acciones que acceden a Google BigQuery, en lugar de incorporar ID y contraseñas de BigQuery en varios lugares

Para conexiones de BigQuery con OAuth, haz lo siguiente:

  • Si un administrador de base de datos cambia las credenciales de cliente de OAuth de BigQuery, se verán afectados los programas o las alertas que posee un usuario. Los usuarios deben volver a acceder si su administrador cambia las credenciales de OAuth de BigQuery. Los usuarios también pueden ir a la página Cuenta de Looker desde la página de la cuenta de su perfil de usuario para acceder a Google.
  • Dado que las conexiones de BigQuery que usan OAuth son por usuario, las políticas de almacenamiento en caché también se realizan por usuario y no solo por consulta. Por lo tanto, en lugar de usar los resultados almacenados en caché cada vez que se ejecute la misma consulta dentro del período de almacenamiento en caché, Looker utilizará los resultados almacenados en caché solo si el mismo usuario ejecutó la misma consulta dentro del período de almacenamiento en caché. Para obtener más información sobre el almacenamiento en caché, consulta la página de documentación Consultas de caché y recompilación de PDT con grupos de datos.
  • Si desea usar tablas derivadas persistentes (PDT) en una conexión de BigQuery con OAuth, debe crear una cuenta de servicio adicional para que Looker acceda a su base de datos a los procesos de PDT. Consulta la sección Tablas derivadas persistentes en una conexión de BigQuery en esta página para obtener más información.
  • Los administradores, cuando actúen como otro usuario, usarán el token de autorización OAuth de ese usuario. Consulta la página de documentación de Usuarios para obtener información sobre el uso del comando sudo.

Configura un proyecto de base de datos de BigQuery para OAuth

En las siguientes secciones, se describe cómo generar credenciales de OAuth y cómo configurar una pantalla de consentimiento de OAuth. Si ya configuraste una pantalla de consentimiento de OAuth para otra aplicación en tu proyecto, no necesitarás crear otra; solo configurarás una pantalla de consentimiento para todas las aplicaciones de un proyecto.

Las credenciales de OAuth y la pantalla de consentimiento de OAuth deben configurarse en Google Cloud Console. La descripción genérica de Google está en el sitio de asistencia de Google Cloud y en el sitio de Google Dev Console.

Según el tipo de usuarios que accedan a datos de BigQuery en Looker y si sus datos de BigQuery son públicos o privados, es posible que OAuth no sea el método de autenticación más adecuado. Del mismo modo, el tipo de datos solicitados al usuario y el grado de acceso necesario a sus datos cuando se autentica en Google para usar Looker puede requerir una verificación por parte de Google. Obtén más información sobre la verificación en la sección Genera credenciales de Google OAuth en esta página.

Generando credenciales de Google OAuth

  1. Ve a Google Cloud Console.

  2. En el menú desplegable Seleccionar un proyecto, navega a tu proyecto de BigQuery. Esto lo llevará al panel de su proyecto.

  3. En el menú de la izquierda, selecciona la página API y servicios. Luego, haga clic en Credenciales. En la página Credenciales, haz clic en la flecha hacia abajo en el botón Crear credenciales y selecciona ID de cliente de OAuth en el menú desplegable:

  4. Google requiere que configures una pantalla de consentimiento de OAuth, que permite a tus usuarios elegir cómo otorgar acceso a sus datos privados antes de que puedas generar tus credenciales de OAuth. Para configurar tu pantalla de consentimiento de OAuth, consulta la sección Configura una pantalla de consentimiento de OAuth en esta página.

    Si ya configuraste una pantalla de consentimiento de OAuth, Google mostrará la página Crear ID de cliente de OAuth, que te permite crear un ID de cliente y un secreto de OAuth para usarlos en tu conexión de BigQuery a Looker:

  5. Seleccione Aplicación web como el tipo de aplicación y, cuando se expanda la página, ingrese un nombre para la aplicación, como Looker, en el campo Nombre.

  6. En el campo Orígenes autorizados de JavaScript, ingresa la URL de tu instancia de Looker, incluida la https://. Por ejemplo:

    • Si Looker aloja tu instancia: https://<instancename>.looker.com
    • Si tienes una instancia de Looker alojada por el cliente: https://looker.<mycompany>.com
    • Si tu instancia de Looker requiere un número de puerto: https://looker.<mycompany>.com:9999

  7. En el campo URI de redireccionamiento autorizado, ingresa la URL de tu instancia de Looker seguida de /external_oauth/redirect. Por ejemplo: https://<instancename>.looker.com/external_oauth/redirect o https://looker.<mycompany>.com:9999/external_oauth/redirect.

  8. Haz clic en Crear. Google muestra tu ID de cliente y tu secreto de cliente.

  9. Copia tu ID de cliente y tus valores de secreto de cliente. Los necesitarás para configurar OAuth para la conexión de BigQuery en Looker.

Google requiere que configures una pantalla de consentimiento de OAuth, que le permite a los usuarios elegir cómo otorgar acceso a sus datos privados y proporciona un vínculo a las Condiciones del Servicio y la Política de Privacidad de tu organización.

En el menú de la izquierda, selecciona la página OAuth consent screen. Antes de configurar la pantalla de consentimiento de OAuth, debes elegir el tipo de usuarios para los que deseas que esté disponible esta aplicación. Según la opción que selecciones, es posible que tu app requiera verificación de Google.

Realice su selección y haga clic en Crear. Google muestra la página de la pantalla de consentimiento de OAuth. Puedes configurar esta pantalla para todas las aplicaciones de tu proyecto, incluidas las aplicaciones internas y públicas.

Google realizará una verificación para las aplicaciones públicas si se cumple alguna de las siguientes condiciones:

  • La aplicación usa las API de Google que usan alcances restringidos o sensibles.
  • La pantalla de consentimiento de OAuth incluye el logotipo de la aplicación.
  • El proyecto superó el umbral del dominio.

Para configurar la pantalla de consentimiento de OAuth, haz lo siguiente:

  1. En el campo Nombre de la aplicación, ingrese el nombre de la aplicación a la que el usuario otorga acceso (en este caso, Looker).

  2. Ingrese el correo electrónico de asistencia con el que los usuarios deben comunicarse si tienen problemas de acceso.

  3. Looker solo requiere los alcances predeterminados, por lo que no se requiere una configuración de alcance adicional.

  4. En el campo Dominios autorizados, ingresa el dominio de la URL a tu instancia de Looker. Por ejemplo, si Looker aloja tu instancia en https://<instance_name>.looker.com, el dominio es looker.com. Para las implementaciones de Looker alojadas por el cliente, ingresa el dominio en el que alojas Looker.

    Los campos restantes son opcionales, pero se pueden usar para personalizar aún más la pantalla de consentimiento.

  5. Una vez que hayas configurado la pantalla de consentimiento de OAuth, haz clic en Guardar. Ahora puedes continuar el procedimiento para generar tus credenciales de OAuth.

Para obtener más información sobre cómo configurar la pantalla de consentimiento de OAuth de Google, consulte la documentación de asistencia de Google.

Configura la conexión de Looker para BigQuery con OAuth

A fin de habilitar OAuth para tu conexión de BigQuery, selecciona la casilla de verificación Usar OAuth en la página Conexión de Looker cuando configures la conexión de Looker a BigQuery. Cuando hagas clic en la casilla de verificación, Looker mostrará los campos ID de cliente de OAuth y Secreto de cliente de OAuth. Pegue los valores ID de cliente y Secreto de cliente que obtuvo como paso en el procedimiento Cómo generar credenciales de Google OAuth de esta página.

Completa el resto del procedimiento como se describe en la sección Conecta Looker a BigQuery de esta página.

Cómo se autentican los usuarios de Looker en BigQuery con OAuth

Una vez que se configura la conexión de Looker a BigQuery para OAuth, los usuarios pueden usar Looker a fin de realizar su autenticación inicial en tu base de datos de BigQuery de una de las siguientes maneras:

Autentica en Google desde una consulta

Una vez que la conexión de Looker a BigQuery esté configurada para OAuth, Looker solicitará a los usuarios que accedan con su Cuenta de Google antes de ejecutar consultas que usen la conexión de BigQuery. Looker muestra este mensaje de Exploraciones, paneles, apariencias y SQL Runner. Este es un ejemplo de Explorar que usa una conexión de BigQuery en la que el usuario aún no accedió:

El usuario debe hacer clic en Acceder y autenticarse con OAuth. Después de que el usuario se autentique en BigQuery, podrá hacer clic en el botón Ejecutar en Explorar y Looker cargará los datos en Explorar.

Autenticación en Google desde la página de la cuenta de usuario

Una vez que la conexión de Looker a BigQuery se configura para OAuth, un usuario puede autenticarse en su Cuenta de Google desde la página de la cuenta de usuario de Looker:

  1. En Looker, haga clic en el ícono de perfil y seleccione Account en el menú de usuario.
  2. Desplázate hacia abajo hasta la sección Credenciales de conexión de OAuth y haz clic en el botón Acceder para la conexión de base de datos de BigQuery deseada.
  3. Selecciona la cuenta correspondiente en la página Acceder con Google.
  4. Haga clic en Allow en la pantalla de consentimiento de OAuth para permitir que Looker vea y administre sus datos en Google BigQuery.

Una vez que te autentiques en Google a través de Looker, puedes salir o volver a autorizar tus credenciales en cualquier momento a través de la página de tu Cuenta, como se describe en la página de documentación Personaliza tu cuenta de usuario. Si bien los tokens de Google BigQuery no vencen, los usuarios pueden hacer clic en Volver a autorizar para acceder con otra Cuenta de Google.

Revocar tokens de OAuth

Los usuarios pueden revocar el acceso desde aplicaciones como Looker a la Cuenta de Google en la configuración de su Cuenta de Google.

Los tokens de Google BigQuery no caducan; sin embargo, si un administrador de base de datos cambia las credenciales de OAuth de la conexión de la base de datos de una manera que invalida las credenciales existentes, los usuarios tendrán que acceder nuevamente con su cuenta de Google antes de ejecutar cualquier consulta que use esa conexión.

Tablas derivadas persistentes en una conexión de BigQuery

Si deseas usar tablas derivadas persistentes (PDT) para tu conexión de BigQuery, es posible que debas hacer lo siguiente, según tu configuración de conexión:

Crea un conjunto de datos temporal para tablas derivadas persistentes

A fin de habilitar tablas derivadas persistentes (PDT) para tu conexión de BigQuery, haz clic en la casilla de verificación Tablas derivadas persistentes en la página Conexión de Looker cuando configuras la conexión de Looker a BigQuery. Cuando hagas clic en la casilla de verificación, Looker mostrará el campo Conjunto de datos temporal. En este campo, ingresará el nombre del conjunto de datos que Looker puede usar para crear PDT. Debes configurar esta base de datos o esquema con anticipación, con los permisos de escritura adecuados.

Puedes configurar un conjunto de datos temporal con Google Cloud BigQuery Console:

  1. Abre la consola de Google Cloud BigQuery y selecciona tu proyecto.

  2. Haga clic en el menú de tres puntos y seleccione Crear conjunto de datos.

  3. Ingresa un ID de conjunto de datos (por lo general, looker_scratch) y selecciona tu Ubicación de los datos (opcional), Vencimiento predeterminado de la tabla y solución de administración de claves de encriptación. Haga clic en CREAR CONJUNTO DE DATOS para terminar.

Ahora que creaste el conjunto de datos, puedes especificar su nombre en el campo Conjunto de datos temporal de la ventana Conexiones de Looker cuando configuras la conexión de Looker a BigQuery.

Habilita PDT para conexiones de Looker a BigQuery con OAuth

Para las conexiones de BigQuery que usan OAuth, tus usuarios se autentican en Looker con sus credenciales de OAuth. Looker admite PDT para conexiones de BigQuery con OAuth, pero Looker no puede usar OAuth, por lo que debe configurar una cuenta de servicio de BigQuery específicamente a fin de permitir que Looker acceda a su base de datos para los procesos de PDT.

Puedes configurar una cuenta de servicio de PDT en tu base de datos de BigQuery con el Administrador de API de Google Cloud. Consulta la sección Crea una cuenta de servicio y descarga el certificado de credenciales JSON en esta página.

Una vez que cree la cuenta de servicio en su base de datos de BigQuery, deberá ingresar la información de esta cuenta y los detalles del archivo del certificado en los campos PDT Service Account Email, PDT Service Account JSON/P12 File y Password de Conexiones de Looker cuando configure la conexión de Looker a BigQuery.

Conecta Looker a BigQuery

En la sección Administrador de Looker, seleccione Conexiones para abrir la página Conexiones y, luego, realice una de las siguientes acciones:

  • Para crear una conexión nueva, haz clic en el botón Agregar conexión.
  • Para editar una conexión existente, busca la conexión desde la tabla Bases de datos y haz clic en el botón Editar en la lista de conexiones.

Completa los detalles de la conexión. La mayoría de estas opciones de configuración son comunes en la mayoría de los dialectos de la base de datos y se describen en la página de documentación Cómo conectar Looker a tu base de datos. La siguiente configuración se menciona para destacarlas o para aclarar cómo se aplican específicamente a las conexiones de BigQuery:

  • Dialecto: Selecciona Google BigQuery Standard SQL o Google BigQuery Legacy SQL.
  • ID del proyecto: El ID del proyecto de Google Cloud
  • Conjunto de datos: el nombre del conjunto de datos predeterminado que planeas usar. Si una tabla no tiene un conjunto de datos especificado, se supone que está en él. (También puedes modelar otros conjuntos de datos en este proyecto). Debe coincidir con el nombre de un conjunto de datos en su base de datos de BigQuery.
  • Usar OAuth: Seleccione esta casilla para permitir que cada usuario de Looker se autentique en Google BigQuery y autorice a Looker a acceder a la base de datos con la cuenta de BigQuery del usuario. Consulta la sección Autenticación con OAuth en esta página para obtener más información sobre cómo implementar OAuth en tu conexión de BigQuery.
  • ID de cliente de OAuth: El ID de cliente de OAuth. Puedes obtener esta información en Google Cloud Console como un paso del procedimiento Genera credenciales de Google OAuth. El campo ID de cliente de OAuth se aplica solo a las conexiones de BigQuery que usan OAuth para la autenticación de usuarios. Para las conexiones de BigQuery que una cuenta de servicio de BigQuery, este campo no aplica.
  • Secreto de cliente de OAuth: El secreto del cliente de OAuth. Puedes obtener esta información en Google Cloud Console como un paso del procedimiento Genera credenciales de Google OAuth. El campo Secreto de cliente de OAuth se aplica solo a las conexiones de BigQuery que usan OAuth para la autenticación de usuarios. Para las conexiones de BigQuery que una cuenta de servicio de BigQuery, este campo no aplica.
  • Correo electrónico de la cuenta de servicio: Es la dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio de BigQuery. Este correo electrónico lo recibe el administrador de la API de Google Cloud como paso en el procedimiento Crea una cuenta de servicio y descarga el certificado de credenciales JSON. El campo Correo electrónico de la cuenta de servicio se aplica solo a las conexiones de BigQuery que usan una cuenta de servicio de BigQuery para la autenticación de usuarios. Para las conexiones de BigQuery que usan OAuth, este campo no se aplica.
  • Archivo JSON/P12 de cuenta de servicio: Es el archivo de certificado de la cuenta de servicio de BigQuery. Descarga este archivo desde Google Cloud API Manager como un paso en el procedimiento Crea una cuenta de servicio y descarga el certificado de credenciales JSON. El campo Archivo JSON/P12 de cuenta de servicio se aplica solo a las conexiones de BigQuery que usan una cuenta de servicio de BigQuery para la autenticación de usuarios. Para las conexiones de BigQuery que usan OAuth, este campo no se aplica.
  • Contraseña: La contraseña del archivo de credenciales P12 para la cuenta de servicio de BigQuery. El campo Password solo se aplica si seleccionaste el tipo de clave P12 en el procedimiento Crea una cuenta de servicio y descarga el certificado de credenciales JSON. Si usas un archivo de credenciales JSON, deja vacío el campo Contraseña. El campo Contraseña no está disponible para las conexiones de BigQuery que usan OAuth.
  • Tablas derivadas persistentes: Haz clic para habilitar Tablas derivadas persistentes (PDT) en la conexión. Deberá especificar el conjunto de datos temporal en su base de datos que usará Looker para escribir PDT. Consulta la sección Crea un conjunto de datos temporal para tablas derivadas persistentes en esta página a fin de conocer el procedimiento.
  • Correo electrónico de la cuenta de servicio de PDT: (Este campo solo se muestra para las conexiones de BigQuery habilitadas para OAuth y PDT). La dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio. Esta es la dirección de correo electrónico que creó automáticamente la base de datos de BigQuery cuando creó la cuenta de servicio para que Looker la use en los procesos de PDT. Si deseas obtener más información, consulta Habilita PDT para conexiones de Looker a BigQuery con OAuth.
  • Archivo JSON/P12 de cuenta de servicio de PDT: (este campo solo se muestra para las conexiones de BigQuery habilitadas para OAuth y PDT) Haga clic en el botón Choose File a fin de subir el archivo de certificado de la cuenta de servicio que usará Looker para los procesos PDT. Este es el archivo JSON de clave privada que descargaste como parte del procedimiento para crear la cuenta de servicio. Si deseas obtener más información, consulta Habilita PDT para conexiones de Looker a BigQuery con OAuth.
  • Contraseña (para la cuenta de servicio PDT): Si optó por usar un archivo de credenciales .p12 heredado en lugar de un archivo JSON como parte del procedimiento de creación de la cuenta de servicio para que Looker la use en procesos PDT, ingrese la contraseña del archivo de credenciales .p12. Si usas un archivo de credenciales JSON, deja este campo vacío.
  • Parámetros adicionales: Agregue cualquier parámetro JDBC adicional, como las etiquetas de BigQuery (consulte la sección Etiquetas de trabajo y comentarios contextuales para conexiones de BigQuery en esta página a fin de obtener más información). Estos son algunos de los otros parámetros admitidos:
    • connectTimeout: Es la cantidad de milisegundos que se debe esperar hasta que se establezca una conexión. La configuración predeterminada es 240,000.
    • readTimeout: Es la cantidad de milisegundos que se esperará una lectura. La configuración predeterminada es 240,000.
    • rootUrl: Si tienes una instancia de BigQuery en una red privada, especifica un extremo alternativo para conectarte a BigQuery que no sea el extremo público predeterminado.
  • Conjunto de datos temporal: el conjunto de datos de BigQuery que creó en Google Cloud BigQuery Console para permitir que Looker escriba tablas derivadas en su base de datos. Consulta la sección Crea un conjunto de datos temporal para tablas derivadas persistentes a fin de conocer el procedimiento.
  • Máx. Gigabytes de facturación: Déjalo en blanco para no tener límite. Obtén más información sobre los precios aquí.
  • Cantidad máxima de conexiones: Puede dejarse en el valor predeterminado inicialmente. Obtén más información sobre esta configuración en la sección Max Connections de la página de documentación Cómo conectar Looker a tu base de datos.
  • Tiempo de espera del grupo de conexiones: En un principio, se puede dejar el valor predeterminado. Obtén más información sobre esta configuración en la sección Tiempo de espera del grupo de conexiones en la página de documentación Conecta Looker a tu base de datos.
  • Almacenamiento previo en caché de SQL Runner: si deseas que SQL Runner no cargue previamente la información de la tabla y, en su lugar, cargue la información de la tabla solo cuando se selecciona una tabla, desactiva esta opción. Obtén más información sobre esta configuración en la sección Caché previo de SQL Runner de la página de documentación Conecta Looker a tu base de datos.
  • Inhabilitar comentario de contexto: Esta opción inhabilita los comentarios de contexto en una conexión de BigQuery. Los comentarios contextuales están inhabilitados de forma predeterminada para las conexiones de BigQuery porque los comentarios de contexto invalidan la capacidad de Google BigQuery para almacenar en caché y pueden afectar negativamente el rendimiento de la caché. Para las conexiones de BigQuery, se recomienda usar etiquetas de trabajo en lugar de comentarios de consulta de SQL. Consulta la sección Etiquetas de trabajos y comentarios contextuales para conexiones de BigQuery en esta página a fin de obtener más información.
  • Zona horaria de la base de datos: la zona horaria predeterminada de BigQuery es UTC. La configuración de zona horaria que especifique aquí debe coincidir con su configuración de zona horaria de BigQuery.

Una vez que llenes todos los campos aplicables para la conexión, podrás probarla según sea necesario.

Prueba la conexión

  • Haga clic en el botón Probar esta configuración en la parte inferior de la página Configuración de conexiones, como se describe en la página de documentación Cómo conectar Looker a su base de datos.
  • Haz clic en el botón Probar junto a la lista de conexiones en la página de administrador de Conexiones, como se describe en la página de documentación de Conexiones.

En el caso de conexiones nuevas, si ve Puede conectarse, presione Agregar conexión. Esto ejecuta el resto de las pruebas de conexión para verificar que la cuenta de servicio esté configurada de forma correcta y con las funciones adecuadas.

Prueba una conexión que usa OAuth

  1. En Looker, dirígete al modo de desarrollo.
  2. En el caso de una conexión existente de BigQuery que usa OAuth, navega a los archivos del proyecto para un proyecto de Looker que use tu conexión de BigQuery. Para las conexiones de BigQuery nuevas que usan OAuth, abre un archivo de modelo y reemplaza el valor connection del modelo por el nombre de tu nueva conexión de BigQuery. Luego, guarda el archivo del modelo.
  3. Abre una de las exploraciones o los paneles del modelo y ejecuta una consulta. Cuando intentes ejecutar una consulta, Looker te pedirá que accedas con tu Cuenta de Google. Sigue las instrucciones de acceso de Google OAuth.

Etiquetas de trabajo y comentarios de contexto para conexiones de BigQuery

Para las conexiones de BigQuery, Looker envía contexto de consulta en forma de etiquetas de trabajo de BigQuery. De forma predeterminada, Looker envía las siguientes claves de etiquetas de contexto para las conexiones de BigQuery:

  • looker-context-user_id: Es el identificador único de cada usuario en la instancia de Looker. Puede hacer coincidir este ID de usuario con los ID de usuario de la página Usuarios del menú Administrador.

  • looker-context-history_slug: Es el identificador único de cada consulta que ejecuta la instancia de Looker.

  • looker-context-instance_slug: Es el número de ID de la instancia de Looker que emitió la consulta. La asistencia de Looker puede usar esta información para ayudarte a solucionar problemas, si es necesario.

Puedes configurar etiquetas de trabajo adicionales para que Looker las envíe con cada consulta en la conexión de BigQuery mediante el campo de texto Parámetros adicionales de la página Conexiones. En el campo Parámetros adicionales, agrega un parámetro JDBC adicional, labels, y proporciona una lista de pares key=value codificados en URL separados por comas. Por ejemplo, si incluyes esto en el campo Parámetros adicionales:

labels=this%3Dconnection-label,that%3Danother-connection-label

%3D es la codificación de URL para =, por lo que agregaría las dos etiquetas siguientes a cada consulta que Looker envíe a la base de datos de BigQuery, además de las etiquetas de contexto predeterminadas de Looker:

  • this: connection-label
  • that: another-connection-label

Ten en cuenta que BigQuery tiene restricciones en las etiquetas de trabajo:

  • Se ignorará cualquier etiqueta de conexión que tenga la misma clave que una etiqueta de contexto.
  • Si la unión de etiquetas de conexión y etiquetas de contexto supera el máximo de 64 etiquetas totales, las etiquetas de contexto son las primeras en descartarse, seguidas por las etiquetas de conexión, hasta que la cantidad total de etiquetas sea de 64 como máximo.

Looker garantiza que las etiquetas de contexto cumplan con todos los requisitos de validez de las etiquetas de BigQuery, pero no verifica la validez de las etiquetas de conexión. Configurar etiquetas de conexión no válidas puede provocar que las consultas fallen.

Las etiquetas de trabajo de BigQuery que envía Looker de forma predeterminada (looker-context-user_id, looker-context-history_id y looker-context-instance_slug) corresponden a los comentarios de contexto de SQL que Looker adjunta a las consultas de SQL para dialectos de bases de datos que no sean BigQuery. Para las conexiones de BigQuery, los comentarios contextuales están inhabilitados de forma predeterminada porque invalidan la capacidad de BigQuery de almacenar en caché y pueden afectar negativamente el rendimiento de la caché. Puedes habilitar los comentarios contextuales para una conexión de BigQuery si anulas la selección de la configuración Inhabilitar comentario de contexto de la conexión de BigQuery. Te recomendamos que mantengas la configuración predeterminada para Inhabilitar comentario de contexto, de modo que puedas usar la caché de BigQuery. Sin embargo, si desmarca la opción Inhabilitar comentario contextual para una conexión de BigQuery, Looker enviará comentarios del contexto de SQL y etiquetas de trabajo de BigQuery a su base de datos. En la siguiente imagen, se muestra una consulta del ejecutor de SQL en una base de datos de BigQuery en la que están habilitados los comentarios de contexto de SQL. Puede ver que Looker envía a la base de datos los comentarios de contexto de SQL y las etiquetas de trabajo de BigQuery, y que contienen la misma información:

Compatibilidad de características

Para que Looker admita algunas funciones, el dialecto de la base de datos también debe admitirlas.

En la versión más reciente de Looker, el SQL heredado de Google BigQuery es compatible con las siguientes funciones de Looker:

En la versión más reciente de Looker, Google BigQuery Standard SQL admite las siguientes funciones de Looker:

Próximos pasos

Una vez que hayas conectado tu base de datos a Looker, configura las opciones de acceso para tus usuarios.