Google BigQuery

Panoramica

Questa pagina spiega come configurare una connessione in Looker a SQL standard di Google BigQuery o SQL precedente di Google BigQuery.

I passaggi generali per la configurazione di una connessione SQL standard di Google BigQuery o SQL BigQuery precedente di Google BigQuery sono i seguenti:

  1. Sul tuo database BigQuery, configura l'autenticazione che Looker utilizzerà per accedere al tuo database BigQuery. Looker supporta le seguenti opzioni di autenticazione per BigQuery:

  2. Nel database BigQuery, se vuoi utilizzare tabelle derivate persistenti (PDT) sulla connessione, crea un set di dati temporaneo che Looker può utilizzare per creare PDT nel database. Per informazioni sulla procedura, consulta la sezione Creazione di un set di dati temporaneo per le tabelle derivate permanenti in questa pagina.

  3. In Looker, configura la connessione di Looker al tuo database BigQuery. Per informazioni sulla procedura, consulta la sezione Connessione di Looker a BigQuery in questa pagina.

  4. In Looker, verifica la connessione tra Looker e il tuo database BigQuery. Per informazioni sulla procedura, consulta la sezione Testare la connessione in questa pagina.

Autenticazione con account di servizio BigQuery

Un modo con cui Looker può eseguire l'autenticazione nel tuo database BigQuery è utilizzare un account di servizio BigQuery. Puoi creare l'account di servizio nel tuo database BigQuery utilizzando Gestore API nella console Google Cloud. Devi avere le autorizzazioni di amministratore di Google Cloud per creare l'account di servizio. Google mette a disposizione documentazione sulla creazione di un account di servizio e sulla generazione di una chiave privata.

Creazione di un account di servizio e download del certificato delle credenziali JSON

Per creare un account di servizio BigQuery:

  1. Apri la pagina delle credenziali in Gestore API nella console Google Cloud e seleziona il progetto.

  2. Fai clic su CREA CREDENZIALI e scegli Account di servizio.

  3. Inserisci un nome per il nuovo account di servizio, se vuoi aggiungi una descrizione e fai clic su CREA.

  4. L'account di servizio richiede due ruoli predefiniti Google BigQuery:

    • Editor dati BigQuery &gt
    • Utente BigQuery > BigQuery

    Seleziona il primo ruolo nel campo Seleziona un ruolo, quindi fai clic su AGGIUNGI UN ALTRO RUOLO e seleziona il secondo ruolo:

    Dopo aver selezionato entrambi i ruoli, fai clic su CONTINUA:

  5. Fai clic su CREA CHIAVE:

  6. Seleziona JSON in Tipo di chiave e fai clic su CREA:

  7. La chiave JSON verrà salvata sul tuo computer. Assicurati di ricordare dove viene salvato. NON POTREVI SCARICARE DI NUOVO LA CHIAVE. Dopo aver annotato il percorso di download, fai clic su CHIUDI:

  8. Fai clic su FINE:

  9. Trova l'indirizzo email corrispondente all'account di servizio. Questo ti servirà per configurare la connessione di Looker a BigQuery.

  10. Dopo aver creato l'account di servizio nel database BigQuery, inserirai queste informazioni e i dettagli del file del certificato nei campi Email account di servizio, File JSON/P12 dell'account di servizio e Password della finestra Connessioni di Looker quando configuri la connessione Looker a BigQuery.

Autenticazione con OAuth

Looker supporta le connessioni OAuth per Google BigQuery, il che significa che ogni utente di Looker esegue l'autenticazione su Google con le proprie credenziali OAuth di Google e autorizza Looker ad accedere al database.

OAuth consente agli amministratori di database di eseguire le seguenti funzioni:

  • Controlla quali utenti Looker eseguono query sul database
  • Applica i controlli dell'accesso basati sui ruoli utilizzando le autorizzazioni Google
  • Utilizza i token OAuth per tutti i processi e le azioni che accedono a Google BigQuery, invece di incorporare ID e password BigQuery in più posizioni

Per le connessioni BigQuery con OAuth:

  • Se l'amministratore di un database modifica le credenziali del client OAuth di BigQuery, le eventuali pianificazioni o gli avvisi di proprietà di un utente saranno interessati. Gli utenti devono accedere di nuovo se il loro amministratore modifica le credenziali OAuth di BigQuery. Inoltre, gli utenti possono accedere alla pagina Account di Looker dalla pagina dell'account del profilo utente per accedere a Google.
  • Poiché le connessioni BigQuery che utilizzano OAuth sono "per utente", i criteri di memorizzazione nella cache sono anche per utente e non solo per query. Quindi, invece di utilizzare i risultati memorizzati nella cache ogni volta che la stessa query viene eseguita nel periodo di memorizzazione nella cache, Looker utilizzerà i risultati memorizzati nella cache solo se lo stesso utente ha eseguito la stessa query durante il periodo di memorizzazione nella cache. Per saperne di più sulla memorizzazione nella cache, consulta la pagina della documentazione Memorizzazione nella cache delle query e ricreazione delle PDT con i gruppi di dati.
  • Se vuoi utilizzare tabelle derivate persistenti (PDT) su una connessione BigQuery con OAuth, devi creare un account di servizio aggiuntivo per consentire a Looker di accedere al tuo database per i processi PDT. Per informazioni, consulta la sezione Tabelle derivate permanenti su una connessione BigQuery in questa pagina.
  • Gli amministratori, quando eseguono l'azione come altro utente, utilizzeranno il token di autorizzazione OAuth di tale utente. Consulta la pagina della documentazione Utenti per informazioni sull'utilizzo del comando sudo.

Configurazione di un progetto di database BigQuery per OAuth

Le seguenti sezioni descrivono come generare credenziali OAuth e come configurare una schermata per il consenso OAuth. Se hai già configurato una schermata per il consenso OAuth per un'altra applicazione nel tuo progetto, non devi crearne un'altra: devi configurare una sola schermata per il consenso per tutte le applicazioni in un progetto.

Le credenziali OAuth e la schermata per il consenso OAuth devono essere configurate in Google Cloud Console. La descrizione generica di Google è disponibile sul sito dell'assistenza Google Cloud e sulla console per gli sviluppatori di Google.

A seconda del tipo di utenti che accedono ai dati BigQuery in Looker e se i tuoi dati BigQuery sono pubblici o privati, OAuth potrebbe non essere il metodo di autenticazione più appropriato. Allo stesso modo, il tipo di dati richiesti dall'utente e il grado di accesso necessario per i dati di quell'utente quando esegue l'autenticazione su Google per utilizzare Looker può richiedere la verifica da parte di Google. Per saperne di più sulla verifica, consulta la sezione Generazione delle credenziali OAuth di Google in questa pagina.

Generazione delle credenziali OAuth di Google in corso...

  1. Vai alla console Google Cloud.

  2. Nell'elenco a discesa Seleziona un progetto, vai al tuo progetto BigQuery. A questo punto, dovresti accedere alla dashboard del tuo progetto.

  3. Nel menu a sinistra, seleziona la pagina API e servizi. Quindi, fai clic su Credenziali. Nella pagina Credenziali, fai clic sulla freccia giù nel pulsante Crea credenziali e seleziona ID client OAuth dal menu a discesa:

  4. Prima di poter generare le tue credenziali OAuth, Google richiede la configurazione di una schermata per il consenso OAuth, che consente agli utenti di scegliere come concedere l'accesso ai propri dati privati. Per configurare la schermata per il consenso OAuth, consulta la sezione Configurare una schermata per il consenso OAuth in questa pagina.

    Se hai già configurato una schermata per il consenso OAuth, Google mostra la pagina Crea ID client OAuth, che consente di creare un ID client OAuth e un secret da utilizzare nella connessione BigQuery a Looker:

  5. Seleziona Web application (Applicazione web) come tipo di applicazione e, quando la pagina si espande, inserisci un nome per l'app, ad esempio Looker, nel campo Name (Nome).

  6. Nel campo Authorized JavaScript origins (Origini JavaScript autorizzate), inserisci l'URL dell'istanza di Looker, incluso https://. Ad esempio:

    • Se Looker ospita l'istanza: https://<instancename>.looker.com
    • Se hai un'istanza di Looker ospitata dal cliente: https://looker.<mycompany>.com
    • Se la tua istanza di Looker richiede un numero di porta: https://looker.<mycompany>.com:9999

  7. Nel campo URI di reindirizzamento autorizzati, inserisci l'URL dell'istanza di Looker, seguito da /external_oauth/redirect. Ad esempio: https://<instancename>.looker.com/external_oauth/redirect o https://looker.<mycompany>.com:9999/external_oauth/redirect.

  8. Fai clic su Crea. Google mostra il tuo ID client e il tuo client secret.

  9. Copia il tuo ID client e i valori del client secret. Ti serviranno per configurare OAuth per la connessione BigQuery in Looker.

Google richiede la configurazione di una schermata di consenso OAuth, che consente agli utenti di scegliere come concedere l'accesso ai propri dati privati e fornisce un link ai termini di servizio e alle norme sulla privacy della tua organizzazione.

Nel menu a sinistra, seleziona la pagina Schermata consenso OAuth. Prima di poter configurare la schermata per il consenso OAuth, devi scegliere il tipo di utenti con cui vuoi rendere disponibile questa app. In base alla tua selezione, la tua app potrebbe richiedere la verifica da parte di Google.

Effettua la selezione e fai clic su Crea. Google mostra la pagina Schermata consenso OAuth. Puoi configurare questa schermata per tutte le applicazioni nel tuo progetto, incluse quelle interne e pubbliche.

Google eseguirà una verifica per le applicazioni pubbliche se una delle seguenti condizioni è vera:

  • L'applicazione utilizza le API di Google che utilizzano ambiti limitati o sensibili.
  • Nella schermata di consenso OAuth è incluso il logo di un'applicazione.
  • Il progetto ha superato la soglia di dominio.

Per configurare la schermata per il consenso OAuth:

  1. Nel campo Application name (Nome applicazione), inserisci il nome dell'applicazione a cui l'utente concede l'accesso, in questo caso Looker.

  2. Inserisci l'email dell'assistenza che gli utenti devono contattare per risolvere i problemi di accesso.

  3. Looker richiede solo gli ambiti predefiniti, quindi non è necessaria alcuna configurazione aggiuntiva dell'ambito.

  4. Nel campo Authorized domains (Domini autorizzati), inserisci il dominio dell'URL all'istanza di Looker. Ad esempio, se Looker ospita l'istanza presso https://<instance_name>.looker.com, il dominio è looker.com. Per i deployment Looker ospitati dal cliente, inserisci il dominio su cui ospiti Looker.

    I campi rimanenti sono facoltativi, ma possono essere utilizzati per personalizzare ulteriormente la schermata del consenso.

  5. Dopo aver configurato la schermata per il consenso OAuth, fai clic su Salva. Ora puoi continuare la procedura per generare le credenziali OAuth.

Per saperne di più sulla configurazione della schermata di consenso OAuth di Google, consulta la documentazione dell'assistenza Google.

Configurazione della connessione di Looker per BigQuery con OAuth

Per attivare OAuth per la tua connessione BigQuery, seleziona la casella di controllo Utilizza OAuth nella pagina Connessione di Looker quando imposti la connessione di Looker a BigQuery. Quando fai clic sulla casella di controllo, Looker visualizza i campi Client-ID OAuth e Secret client OAuth. Incolla i valori Client ID (ID client) e Client Secret (Secret client) ottenuti come un passaggio nella procedura Generazione delle credenziali OAuth di Google in questa pagina.

Completa il resto della procedura come descritto nella sezione Collegare Looker a BigQuery di questa pagina.

Come gli utenti di Looker eseguono l'autenticazione in BigQuery con OAuth

Una volta che la connessione di Looker a BigQuery è stata configurata per OAuth, gli utenti possono utilizzare Looker per eseguire l'autenticazione iniziale nel database BigQuery eseguendo una delle seguenti operazioni:

Autenticazione su Google da una query

Dopo aver configurato la connessione Looker a BigQuery, OAuth chiede agli utenti di accedere con il proprio Account Google prima di eseguire query che utilizzano la connessione BigQuery. Looker mostra questo messaggio da Explore, dashboard, Look e SQL Runner. Di seguito è riportato un esempio di Explore che utilizza una connessione a BigQuery in cui l'utente non ha ancora eseguito l'accesso:

L'utente deve fare clic su Accedi ed eseguire l'autenticazione con OAuth. Dopo l'autenticazione, l'utente può fare clic sul pulsante Run (Esegui) in Explore (Esplora) e Looker caricherà i dati in Explore (Esplora).

Autenticazione su Google dalla pagina dell'account utente

Una volta che la connessione Looker a BigQuery è stata configurata per OAuth, un utente può eseguire l'autenticazione sul proprio Account Google dalla pagina dell'account utente di Looker:

  1. Da Looker, fai clic sull'icona del profilo e seleziona Account dal menu dell'utente.
  2. Scorri verso il basso fino alla sezione Credenziali di connessione OAuth e fai clic sul pulsante Accedi per la connessione al database BigQuery.
  3. Seleziona l'account appropriato dalla pagina Accedi con Google.
  4. Fai clic su Allow (Consenti) nella schermata di consenso OAuth per consentire a Looker di visualizzare e gestire i tuoi dati in Google BigQuery.

Dopo aver eseguito l'autenticazione in Google tramite Looker, puoi uscire o autorizzare nuovamente le tue credenziali in qualsiasi momento tramite la pagina Account, come descritto nella pagina della documentazione Personalizzazione dell'account utente. Anche se i token di Google BigQuery non hanno scadenza, l'utente può fare clic su Autorizza di nuovo per accedere con un Account Google diverso.

Revoca dei token OAuth

Gli utenti possono revocare l'accesso da applicazioni come Looker all'Account Google visitando le loro impostazioni dell'Account Google.

I token di Google BigQuery non scadono; tuttavia, se un amministratore di database modifica le credenziali OAuth della connessione al database in un modo che invalida le credenziali esistenti, gli utenti dovranno accedere di nuovo con il proprio Account Google prima di eseguire qualsiasi query che utilizza quella connessione.

Tabelle derivate permanenti su una connessione BigQuery

Se vuoi utilizzare tabelle derivate permanenti (PDT) per la tua connessione BigQuery, a seconda della configurazione della connessione potresti dover eseguire le seguenti operazioni:

Creazione di un set di dati temporaneo per le tabelle derivate permanenti

Per abilitare le tabelle derivate permanenti (PDT) per la connessione a BigQuery, fai clic sulla casella di controllo Persistent Derived Tables (Tabelle derivate permanenti) nella pagina Connection (Connessione) di Looker quando configuri la connessione di Looker a BigQuery. Quando fai clic sulla casella di controllo, Looker mostra il campo Temp Dataset (Set di dati temporanei). In questo campo, inserirai il nome del set di dati che Looker può utilizzare per creare le PDT. Il database o lo schema deve essere configurato preventivamente, con le autorizzazioni di scrittura adeguate.

Puoi configurare un set di dati temporaneo usando la console di Google Cloud BigQuery:

  1. Apri la console di Google Cloud BigQuery e seleziona il progetto.

  2. Fai clic sul menu con tre puntini e seleziona Crea set di dati.

  3. Inserisci un ID set di dati (in genere looker_scratch) e seleziona la Posizione dei dati (facoltativa), Scadenza tabella predefinita e la soluzione di gestione delle chiavi di crittografia. Fai clic su CREA SET DI DATI per terminare.

Ora che hai creato il set di dati, puoi specificarne il nome nel campo Temp Dataset (Set di dati temp) della finestra Connections (Connessioni) di Looker quando configuri la connessione di Looker a BigQuery.

Abilitazione delle PDT per le connessioni di Looker a BigQuery con OAuth

Per le connessioni BigQuery che utilizzano OAuth, gli utenti devono eseguire l'autenticazione in Looker con le proprie credenziali OAuth. Looker supporta le PDT per le connessioni BigQuery con OAuth, ma Looker non può utilizzare OAuth, quindi devi configurare un account di servizio BigQuery in modo specifico per consentire a Looker di accedere al tuo database per i processi PDT.

Puoi configurare un account di servizio PDT nel tuo database BigQuery utilizzando Google Cloud API Manager. Consulta la sezione Creazione di un account di servizio e download del certificato delle credenziali JSON in questa pagina.

Una volta creato l'account di servizio nel database BigQuery, inserirai le informazioni di questo account e i dettagli del file del certificato nei campi PDT Service Account Email (Messaggio account di servizio PDT PDT JSON/P12 File) e Password della finestra Connections di connessione di Looker quando configuri la connessione Looker a BigQuery.

Collegamento di Looker a BigQuery

Nella sezione Admin (Amministrazione) di Looker, seleziona Connections (Connessioni) per aprire la pagina Connections (Connessioni), quindi esegui una delle seguenti operazioni:

  • Per creare una nuova connessione, fai clic sul pulsante Aggiungi connessione.
  • Per modificare una connessione esistente, individua la connessione nella tabella Database e fai clic sul pulsante Modifica nell'elenco della connessione.

Inserisci i dettagli della connessione. La maggior parte di queste impostazioni è comune alla maggior parte dei dialetti dei database e è descritta nella pagina della documentazione Connessione di Looker al tuo database. Le impostazioni riportate di seguito hanno lo scopo di evidenziarle o di chiarire come si applicano in modo specifico alle connessioni BigQuery:

  • Dialetto: seleziona SQL standard di Google BigQuery o SQL precedente di Google BigQuery.
  • ID progetto: l'ID progetto Google Cloud.
  • Set di dati: il nome del set di dati predefinito che intendi utilizzare. Se una tabella non ha un set di dati specificato, si presume che sia incluso in questo set di dati. In questo progetto puoi anche creare altri set di dati. Deve corrispondere al nome di un set di dati nel tuo database BigQuery.
  • Utilizza OAuth: seleziona questa casella per consentire a ogni utente di Looker di eseguire l'autenticazione in Google BigQuery e autorizzare Looker ad accedere al database con l'account BigQuery dell'utente. Per saperne di più sull'implementazione di OAuth per la connessione BigQuery, consulta la sezione Autenticazione con OAuth di questa pagina.
  • ID client OAuth: l'ID client OAuth. Puoi ottenere queste informazioni da Google Cloud Console come un passaggio nella procedura di generazione delle credenziali OAuth di Google. Il campo ID client OAuth si applica solo alle connessioni BigQuery che utilizzano OAuth per l'autenticazione degli utenti. Per le connessioni BigQuery a cui è associato un account di servizio BigQuery, questo campo non si applica.
  • Client secret OAuth: il client secret OAuth. Puoi ottenere queste informazioni da Google Cloud Console come un passaggio nella procedura di generazione delle credenziali OAuth di Google. Il campo Client secret OAuth si applica solo alle connessioni BigQuery che utilizzano OAuth per l'autenticazione degli utenti. Per le connessioni BigQuery a cui è associato un account di servizio BigQuery, questo campo non si applica.
  • Email dell'account di servizio: indirizzo email dell'account di servizio BigQuery. Ricevi questa email da Google Cloud API Manager come passaggio nella procedura Creazione di un account di servizio e download del certificato delle credenziali JSON. Il campo Email dell'account di servizio si applica solo alle connessioni BigQuery che utilizzano un account di servizio BigQuery per l'autenticazione degli utenti. Per le connessioni BigQuery che utilizzano OAuth, questo campo non si applica.
  • File JSON/P12 dell'account di servizio: il file del certificato per l'account di servizio BigQuery. Il file viene scaricato da Google Cloud API Manager come passaggio nella procedura Creazione di un account di servizio e download del certificato delle credenziali JSON. Il campo File JSON/P12 dell'account di servizio si applica solo alle connessioni BigQuery che utilizzano un account di servizio BigQuery per l'autenticazione degli utenti. Per le connessioni BigQuery che utilizzano OAuth, questo campo non si applica.
  • Password: la password del file di credenziali P12 dell'account di servizio BigQuery. Il campo Password si applica solo se hai selezionato il tipo di chiave P12 nella procedura Creazione di un account di servizio e download del certificato delle credenziali JSON. Se utilizzi un file delle credenziali JSON, lascia vuoto il campo Password. Il campo Password non è disponibile per le connessioni BigQuery che utilizzano OAuth.
  • Tabelle derivate permanenti: fai clic per attivare le tabelle derivate permanenti (Persistent Derived Tables, PDT) sulla connessione. Dovrai specificare il set di dati temporaneo sul tuo database che verrà utilizzato da Looker per scrivere le PDT. Per informazioni sulla procedura, consulta la sezione Creazione di un set di dati temporaneo per le tabelle derivate permanenti in questa pagina.
  • Email dell'account di servizio PDT: (questo campo viene visualizzato solo per le connessioni BigQuery abilitate sia per OAuth che per le PDT). L'indirizzo email dell'account di servizio. Si tratta dell'indirizzo email che viene creato automaticamente dal database BigQuery quando hai creato l'account di servizio per Looker da utilizzare per i processi PDT. Per ulteriori informazioni, vedi come abilitare le PDT per le connessioni di Looker a BigQuery con OAuth.
  • File JSON/P12 dell'account di servizio PDT: (questo campo viene visualizzato solo per le connessioni BigQuery abilitate sia per OAuth che per PDT). Fai clic sul pulsante Choose File (Scegli file) per caricare il file del certificato dell'account di servizio che Looker utilizzerà per i processi PDT. Si tratta del file JSON della chiave privata che hai scaricato nell'ambito della procedura per la creazione dell'account di servizio. Per ulteriori informazioni, vedi come abilitare le PDT per le connessioni di Looker a BigQuery con OAuth.
  • Password (per l'account di servizio PDT): se hai scelto di utilizzare un file delle credenziali .p12 legacy anziché un file JSON nell'ambito della procedura per la creazione dell'account di servizio da utilizzare per i processi PDT in Looker, inserisci la password nel file delle credenziali .p12. Se stai utilizzando un file di credenziali JSON, lascia vuoto questo campo.
  • Parametri aggiuntivi. Puoi aggiungere altri parametri JDBC, come le etichette BigQuery (per ulteriori informazioni, consulta la sezione Etichette dei job e commenti contestuali per le connessioni BigQuery in questa pagina). Ecco alcuni degli altri parametri supportati:
    • connectTimeout: numero di millisecondi da attendere per una connessione. Il valore predefinito è 240000.
    • readTimeout: numero di millisecondi da attendere in lettura. Il valore predefinito è 240000.
    • rootUrl: se disponi di un'istanza BigQuery in una rete privata, specifica un endpoint alternativo da connettere a BigQuery oltre all'endpoint pubblico predefinito.
  • Set di dati temporaneo: il set di dati BigQuery creato nella console BigQuery di Google Cloud per consentire a Looker di scrivere tabelle derivate permanenti nel tuo database. Per la procedura, consulta la sezione Creazione di un set di dati temporaneo per le tabelle derivate permanenti.
  • Max Billing Gigabytes (Gigabyte di fatturazione max): lascia vuoto questo campo per non impostare alcun limite. Leggi ulteriori informazioni sui prezzi qui.
  • Max Connections (Numero massimo di connessioni): inizialmente può essere mantenuto al valore predefinito. Scopri di più su questa impostazione nella sezione Max Connections (Numero massimo di connessioni) della pagina della documentazione Connessione di Looker al tuo database.
  • Connection Pool Timeout (Timeout del pool di connessioni): può essere lasciato inizialmente al valore predefinito. Scopri di più su questa impostazione nella sezione Connection Pool Timeout (Timeout del pool di connessioni) della pagina della documentazione relativa alla connessione di Looker al tuo database.
  • SQL Runner Precache (Pre-cache SQL Runner): se vuoi che SQL Runner non precarichi le informazioni sulle tabelle e le carichi solo quando è selezionata una tabella, deseleziona questa opzione. Scopri di più su questa impostazione nella sezione SQL Runner Precache (Pre-cache SQL Runner) della pagina della documentazione Connessione di Looker al tuo database.
  • Disabilita commento contestuale: questa opzione disattiva i commenti contestuali per una connessione BigQuery. I commenti relativi al contesto sono disattivati per impostazione predefinita per le connessioni a BigQuery poiché i commenti relativi al contesto invalidano la capacità di Google BigQuery di memorizzare nella cache e possono influire negativamente sulle prestazioni della cache. Per le connessioni BigQuery, è consigliabile utilizzare le etichette dei job anziché i commenti delle query SQL. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Etichette dei job e commenti di contesto per le connessioni BigQuery in questa pagina.
  • Fuso orario del database: il fuso orario predefinito per BigQuery è UTC. L'impostazione del fuso orario specificata qui deve corrispondere a quella del fuso orario di BigQuery.

Dopo aver compilato tutti i campi applicabili per la connessione, puoi testare la connessione in base alle tue esigenze.

Test della connessione in corso...

  • Fai clic sul pulsante Test These Settings (Prova queste impostazioni) in fondo alla pagina Connections Settings (Impostazioni di connessione), come descritto nella pagina della documentazione relativa alla connessione di Looker al tuo database.
  • Fai clic sul pulsante Test accanto all'elenco delle connessioni nella pagina di amministrazione delle Connessioni, come descritto nella pagina della documentazione Connessioni.

Per le nuove connessioni, se vedi Può connettersi, premi Aggiungi connessione. Questo esegue i restanti test della connessione per verificare che l'account di servizio sia stato configurato correttamente e con i ruoli appropriati.

Test di una connessione che utilizza OAuth

  1. In Looker, accedi alla modalità di sviluppo.
  2. Per una connessione BigQuery esistente che utilizza OAuth, vai ai file di progetto per un progetto Looker che utilizza la connessione BigQuery. Per le nuove connessioni BigQuery che utilizzano OAuth, apri un file modello e sostituisci il valore connection del modello con il nome della nuova connessione BigQuery, quindi salva il file modello.
  3. Apri una delle esplorazioni o delle dashboard del modello ed esegui una query. Quando provi a eseguire una query, Looker ti chiede di accedere con il tuo account Google. Segui le istruzioni per l'accesso a Google OAuth.

Etichette dei job e commenti contestuali per le connessioni BigQuery

Per le connessioni BigQuery, Looker invia il contesto della query sotto forma di etichette del job BigQuery. Per impostazione predefinita, Looker invia le seguenti chiavi di etichetta di contesto per le connessioni BigQuery:

  • looker-context-user_id: l'identificatore univoco di ciascun utente nell'istanza di Looker. L'ID utente è riconducibile a quello visualizzato nella pagina Users (Utenti) del menu Admin (Amministratore).

  • looker-context-history_slug: l'identificatore univoco di ciascuna query eseguita sul database dall'istanza di Looker.

  • looker-context-instance_slug: il numero ID dell'istanza di Looker che ha inviato la query. Se necessario, l'assistenza Looker può utilizzare queste informazioni ai fini della risoluzione dei problemi.

Puoi configurare altre etichette job per l'invio di Looker con ogni query sulla connessione BigQuery utilizzando il campo di testo Additional Params (Parametri aggiuntivi) nella pagina Connections (Connessioni). Nel campo Parametri aggiuntivi, aggiungi un ulteriore parametro JDBC, labels, e fornisci un elenco separato da virgole di coppie key=value con codifica URL. Ad esempio, se includi questa proprietà nel campo Additional Params (Parametri aggiuntivi):

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

%3D è la codifica URL di =, quindi le seguenti etichette vengono aggiunte a ogni query che Looker invia al database BigQuery, oltre alle etichette di contesto predefinite di Looker:

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

Tieni presente che BigQuery prevede limitazioni per le etichette del job:

  • Qualsiasi etichetta di connessione con la stessa chiave di un'etichetta di contesto verrà ignorata.
  • Se l'unione di etichette di connessione ed etichette di contesto supera il limite massimo di 64 etichette, le etichette di contesto sono le prime a essere eliminate, seguite dalle etichette di connessione, fino a quando il numero totale di etichette è al massimo 64.

Looker assicura che le etichette di contesto siano conformi a tutti i requisiti di validità delle etichette di BigQuery, ma non verifica la validità delle etichette di connessione. La configurazione di etichette di connessione non valide potrebbe causare un errore nelle query.

Le etichette del job BigQuery inviate da Looker per impostazione predefinita (looker-context-user_id, looker-context-history_id e looker-context-instance_slug) corrispondono ai commenti del contesto SQL che Looker associa alle query SQL per i dialetti del database diversi da BigQuery. Per le connessioni BigQuery, i commenti relativi al contesto sono disattivati per impostazione predefinita perché invalidano la capacità di BigQuery di memorizzare nella cache e possono influire negativamente sulle prestazioni della cache. Puoi abilitare i commenti contestuali per una connessione BigQuery deselezionando l'impostazione Disabilita commento contestuale per la connessione BigQuery. Ti consigliamo di mantenere l'impostazione predefinita Disattiva commento contestuale, in modo da poter utilizzare la cache di BigQuery. Tuttavia, se deselezioni l'opzione Disabilita contesto commento per una connessione di BigQuery, Looker invierà commenti di contesto SQL e etichette di job BigQuery al tuo database. L'immagine seguente mostra una query SQL Runner in un database BigQuery in cui sono abilitati i commenti di contesto SQL. Puoi vedere che Looker invia al database sia i commenti di contesto SQL sia le etichette dei job BigQuery e che contengono le stesse informazioni:

Supporto delle funzionalità

Affinché Looker supporti alcune funzionalità, anche il tuo dialetto del database deve supportarle.

Nella versione più recente di Looker, il codice SQL precedente di Google BigQuery supporta le seguenti funzionalità di Looker:

Nella versione più recente di Looker, il linguaggio SQL standard di Google BigQuery supporta le seguenti funzionalità di Looker:

Passaggi successivi

Dopo aver collegato il database a Looker, configura le opzioni di accesso per gli utenti.