Ein weiteres Beispiel für die Verwendung von persistent_for

Diese Seite bezieht sich auf den Parameter persist_for, der Teil einer Erkunden ist.

persist_for kann auch als Teil eines Modells verwendet werden. Dies wird auf der Seite mit der Parameterdokumentation für persist_for (für Modelle) beschrieben.

persist_for kann auch als Teil einer abgeleiteten Tabelle verwendet werden, die auf der Parameterdokumentation persist_for (für abgeleitete Tabellen) beschrieben wird.

Nutzung

Explore: Name_Name {
Persist_for: „1 Stunde“
}

Hierarchie Modelldatei explore persist_for

Standardwert Die persist_for-Einstellung des Modells Akzeptiert Ein String mit einer Ganzzahl, gefolgt von einem Zeitraum (Sekunden, Minuten oder Stunden) Sonderregeln Eine persist_for-Einstellung auf explore-Ebene überschreibt die persist_for-Einstellung auf Modellebene

Definition

Verwenden Sie stattdessen datagroup und persist_with, wie auf der Dokumentationsseite Caching-Abfragen erstellen und PDTs mit Datengruppen neu erstellen beschrieben.

Mit persist_for können Sie festlegen, wie lange Abfrageergebnisse im Cache für eine bestimmte Abfrage verwendet werden. Die standardmäßige Cache-Länge in Looker beträgt 1 Stunde. Cache-Ergebnisse werden in einer verschlüsselten Datei auf Ihrer Looker-Instanz gespeichert.

Der Caching-Mechanismus in Looker funktioniert so: Sobald ein Nutzer eine bestimmte Abfrage ausführt, wird das Ergebnis dieser Abfrage im Cache gespeichert. Wenn genau dieselbe Abfrage (alles, z. B. Zeilenlimits usw.) identisch ist, wird in weniger als dem von persist_for angegebenen Zeitraum wieder die im Cache gespeicherten Ergebnisse zurückgegeben. Andernfalls wird eine neue Abfrage für Ihre Datenbank ausgeführt.

Nach Ablauf der persist_for-Zeit werden die Daten aus dem Cache gelöscht, solange die Looker Labs-Funktion für Instant Dashboards deaktiviert ist. Informationen dazu, wie lange Daten im Cache gespeichert werden, finden Sie auf der Dokumentationsseite Caching-Abfragen und Neuerstellung von PDTs mit Datengruppen.

Wenn persist_for sowohl für eine explorative Datenanalyse als auch für sein Modell festgelegt ist, hat der für die Funktion „Entdecken“ festgelegte Wert Priorität für Abfragen, die auf dieser Basis basieren.

In einer explorativen Datenanalyse können Sie sehen, ob eine Abfrage aus dem Cache zurückgegeben wurde, oder festlegen, dass neue Ergebnisse aus der Datenbank generiert werden. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite Caching-Abfragen und Neuerstellung von PDTs mit Datengruppen.

Beispiele

Legen Sie die Cache-Länge auf 2 Stunden fest:

explore: my_explore {
  persist_for: "2 hours"
}

Legen Sie die Cache-Länge auf 30 Minuten fest:

explore: my_explore {
  persist_for: "30 minutes"
}

Deaktivieren Sie das Caching, damit Nutzer für eine Abfrage keine im Cache gespeicherten Ergebnisse erhalten:

explore: my_explore {
  persist_for: "0 seconds"
}

Wichtige Punkte

Wenn persist_for auf 0 seconds gesetzt ist, werden durch die Abfragen Ihrer Nutzer keine Daten aus dem Cache abgerufen. Looker erfordert jedoch für interne Prozesse den Festplatten-Cache, sodass Ihre verschlüsselten Daten immer in den Cache geschrieben werden, auch wenn persist_for auf 0 seconds gesetzt ist. Nachdem die Daten in den Cache geschrieben wurden, werden sie zum Löschen markiert, können aber bis zu 10 Minuten auf dem Laufwerk verfügbar sein. Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite Caching-Abfragen und Neuerstellung von PDTs mit Datengruppen.

persist_for stimmt nicht unbedingt mit Ihrem Datenimport überein

Viele Unternehmen haben einen täglichen Datenimport in ihre Analysedatenbank. In manchen Fällen ist es nicht sinnvoll, aktuelle Abfragen auszuführen, wenn die Daten nicht regelmäßig aktualisiert werden. Die Cache-Länge wird daher auf 24 Stunden (z. B. persist_for: 24 hours) festgelegt. Nutzer können jedoch keine Daten abrufen, die älter als die letzte Aktualisierung sind.

Beispiel: Eine Abfrage wird am 1. Januar um 12:00 Uhr ausgeführt. Am 2. Januar werden dann die neuen Daten importiert und am 2. Januar um 12:00 Uhr. Da die Abfrage innerhalb des von persist_for angegebenen 24-Stunden-Zeitraums ausgeführt wurde, werden die Daten vom 1. Januar zurückgegeben, obwohl am 2. Januar neue Daten geladen wurden.

Wenn Sie Ihr Caching auf Datenimporte abstimmen möchten, verwenden Sie eine Datengruppe und persist_with, wie auf dieser Seite zum Caching beschrieben.

Bei geplanten Looks werden die Ergebnisse im Cache gespeichert

Wenn ein geplanter Look ausgeführt wird, erstellt er eine im Cache gespeicherte Ergebnismenge auf die gleiche Weise wie eine Abfrage, die vom Nutzer ausgeführt wird. Wenn Sie einen bestimmten Bericht vorab im Cache speichern möchten, sollten Sie ihn speichern und planen.