系统活动信息中心

Looker 的管理菜单的系统活动部分会显示由 Looker 创建的信息中心，其中会显示 Looker 实例的使用情况和性能信息。与其他任何信息中心一样，您可以下载、定期生成报告、设置提醒和深入分析指标和元素。系统活动信息中心中的数据每 12 小时更新一次并缓存。

在使用 MySQL 后端为客户托管的 Looker 部署启用系统活动之前，请验证您是否已为后端数据库正确设置用户。具体而言，您必须先执行“grant all on looker_tmp.* to '<DB_username>'@'%';”步骤，然后才能启用“系统活动”功能。请参阅将 Looker 后端数据库迁移到 MySQL 文档流程。

由于将内容递送到电子邮件目的地的权限因模型而异，因此如需将系统活动信息中心发送或安排到电子邮件目的地，用户必须在其角色的模型集中选择所有模型。

系统活动信息中心会连接到 Looker 的底层应用数据库。它们会显示有关您的 Looker 实例的信息，包括保存在实例中的外观和信息中心、用户信息、历史查询信息和实例性能统计信息。系统活动数据的粒度和保留情况都受到系统限制的约束。系统活动旨在收集海量数据，并可通过汇总数据来补充业务日志。

这些数据对于补充监控和审核活动很有用，但并不会取代您当前的合规性策略。

默认情况下，系统活动数据存储在 Looker 的内部数据库中。在此配置中，Looker 最多可存储 90 天的历史查询和事件数据。

用户运行的过滤器中的文本可以在“系统活动”中访问，并且任何有权查看“系统活动”模型的用户均可查看。

采取行动：修改哪些人有权访问“系统活动”模型。Looker 管理员默认可以使用此模型。如果非管理员用户拥有 see_system_activity 权限，则可以获得系统活动模型的访问权限。

系统活动信息中心和探索的可运行并发查询数量有限。此限制可能会增加系统活动信息中心的加载时间。

Chat 团队提示：系统活动中的基于时间的数据存储在 Looker 系统时区中。如需了解详情，请参阅使用时区设置文档页面。

系统活动信息中心

以下是系统活动信息中心：

用户活动信息中心

用户活动信息中心会显示有关用户及其对 Looker 实例使用情况的信息：

用户活动信息中心包括显示以下信息的图块：

  • 您的 Looker 实例的用户总数
  • 归类为开发者（管理员）的非嵌入式用户数量
  • 归类为标准（创作者）的非嵌入式用户数量
  • 归类为“查看者”的非嵌入式用户的数量
  • 归类为“查看者”的嵌入用户数

  • 归类为标准（创作者）的嵌入用户数量

  • 过去 7 天内在 Looker 实例上至少发出过一次查询的用户所占的百分比

  • 在过去 6 周内每周至少发出一次查询的用户数

  • 过去 6 周每位用户的平均活动分钟数和平均查询次数

  • 在过去 7 天内至少发出过一次查询的用户数，按查询来源分组

  • 过去 7 天内使用 Looker 实例时间最长的用户列表

  • 过去 7 天内在您的 Looker 实例上创建了最新信息中心的用户列表

  • 历来从 Looker 实例触发最多 Git 事件的用户列表

  • 过去 90 天内未登录 Looker 实例的用户列表

  • 包含 Looker 教育和培训资源链接的文本图块

内容活动信息中心

内容活动信息中心会显示有关在 Looker 实例上查看和安排哪些信息中心、外观和探索的信息：

内容活动信息中心包括显示以下内容的图块：

  • 尚未删除的信息中心数量
  • 未删除的样式的数量
  • 已安排的方案数量
  • 过去 30 天内查询的信息中心所占的百分比
  • 过去 30 天内查询的 Look 所占的百分比
  • 过去 7 天内每天的预定作业数
  • 过去 30 天内发出的探索查询次数
  • 过去 30 天内访问过的所有信息中心和 Look 的列表，可按 Looker 界面中的观看次数、在嵌入中观看的次数、通过 API 观看的次数、内容被收藏的次数以及内容通过计划作业传送的次数排序
  • 过去 30 天内创建的“探索”列表，其中会显示“探索”运行的次数和运行“探索”的用户数
  • 过去 30 天内未访问过的信息中心和 Look 列表，其中会显示过去 90 天内在 Looker 界面中、通过嵌入和通过 API 查看的内容的次数；过去 90 天内的内容被收藏的次数，以及内容通过预定作业传送的次数
  • 过去 90 天内创建的、在过去 30 天内未查询的“探索”列表，显示了上次运行“探索”的时间长度、“探索”在之前 90 天内运行的次数、上次运行“探索”的日期，以及“探索”首次运行的日期

数据库性能信息中心

数据库性能信息中心会显示 Looker 实例上的内容和 PDT 性能的相关信息，包括查询和 PDT 的总和平均运行时，并列出查询错误和 PDT 构建失败的次数：

数据库性能信息中心包括显示以下内容的图块：

  • 从缓存返回的查询所占的百分比
  • 所有查询在过去 30 天内运行，按查询来源分组，查询运行时汇总到层级中，每个运行时层级占查询总数的百分比
  • 前 15 个用户的表格，显示过去 7 天内运行的查询数量
  • 前 10 个查询来源的表格，显示过去 7 天内运行的查询数量
  • 每天每小时从 Looker 缓存运行的查询数量、活跃用户数和查询所占的百分比
  • 每天每小时的预定作业数和计划计划数
  • 一天中每小时每个连接的 PDT build 数
  • 过去 7 天内每次“探索”作业的平均运行时间，按最长运行时间排序
  • 过去 7 天每个 Look 的平均运行时间，按最长运行时间排序
  • 每个信息中心过去 7 天的平均运行时时长（按最长运行时排序）
  • 过去 7 天构建的每个 PDT 的列表，显示触发器失败次数、创建失败的次数和成功的构建数
  • 过去 7 天每个 PDT 的平均构建时间，按最长的平均构建时间排序

实例性能信息中心

实例性能信息中心显示了有关调度器的加载和性能以及性能密集型内容的信息：

实例性能信息中心包括显示以下内容的图块：

  • 一张热图，显示了一周内每个小时的计划作业数及其平均时间，向您展示哪些小时或日子对调度程序的影响最大
  • 查询天数和查询的平均运行时数（其平均运行时长超过所有日期的标准差的 1.5 倍），显示哪些日子对调度程序的影响极大
  • 每次探索的计划作业数
  • 包含已启用自动刷新功能的所有信息中心的列表，其中包含信息中心内的非文本图块的数量
  • 过去 14 天最常安排的内容，显示每个内容项每天的计划次数
  • 包含所有结果选项的已下载或已安排的查询列表
  • 包含超过 25 个图块的信息中心列表，其中显示了每个图块的样式图块、不相似图块、合并查询图块的数量、总图块数、生成的查询总数以及查询图块总数
  • 一个文本图块，其中含有指向优化 Looker 的帮助中心文章和文档的链接

“效果建议”信息中心

性能建议信息中心会显示提升 Looker 实例性能的机会。

效果建议信息中心包含显示以下信息的图块：

  • 信息中心建议：可能效果欠佳的信息中心和建议列表，有助于提升效果
  • 浏览建议：可能效果不理想的“探索”和建议列表，有助于提升效果

以下部分更详细地介绍了图块。

信息中心建议

“信息中心建议”图块会显示可能导致 Looker 实例或数据库出现性能压力的信息中心。该图块提供构建高性能 Looker 信息中心时的注意事项帮助中心文章中的建议。您可以在信息中心级别采纳这些建议，以帮助提升效果。您可能会看到以下警告：

警告 建议
The number of queries generated by this dashboard is <X>, which is higher than recommended (<25). 请减少查询图块的数量，或创建另一个信息中心。
The number of merge queries generated by this dashboard is <X>, which is higher than recommended (<=4). 减少合并结果图块的数量。
The auto-refresh interval of this dashboard is <X>, which is lower than recommended (>=15 min). 请增加或停用自动刷新间隔设置，以避免数据库过载。

探索建议

“探索建议”图块会显示可能会导致 Looker 实例或数据库出现性能下降的“探索”。

此图块会比较每个“探索”的查询性能指标的平均值与实例健康状况良好的基准。每个探索旁边列出的严重程度用于指明探索指标超出这些基准的程度。

该卡片会根据哪些指标超过基准提供有针对性的问题排查策略，以帮助提升效果。以下是您可能会看到的警告和建议。

查询步骤 警告 推荐
Model Init: Computed The average model init: computed time is <X>, which is above the recommended benchmark. 从 LookML 模型的 include 参数中移除不必要的视图。确保 LookML 生产代码不会频繁更改，最好是在用户没有运行许多查询的情况下更改。
Explore Init: From Cache The average explore init: from cache (marshalled cache load) time is <X>, which is above the recommended benchmark. 尽可能将自定义字段和表计算移至 LookML 中。
Explore Init: Computed The average explore init: computed time is <X>, which is above the recommended benchmark. 从 LookML explore 文件中移除不必要的联接。使用 fields LookML 参数从探索中排除不必要的字段。确保 LookML 生产代码不会频繁更改，最好是在用户没有运行许多查询的情况下更改。
Prepare The average prepare time is <X>, which is above the recommended benchmark. 启用 New LookML 运行时功能，以缩短准备时间。尽可能将自定义字段和表计算移至 LookML 中。
Acquire Connection The average connection acquisition time is <X>, which is above the recommended benchmark. 在连接设置面板中配置连接数上限。设置的上限不能低于在流量高峰时同时运行的查询数量上限。
Execute Main Query The average main query execution time is <X>, which is above the recommended benchmark. 避免使用复杂的 SQL 逻辑，例如窗口函数、CTE、日期字段的联接条件或大型联接链。将复杂的 SQL 逻辑放入永久性派生表 (PDT) 中以缩短查询时间。尽可能使用总体认知度。
Postprocessing The average postprocessing time is <X>, which is above the recommended benchmark. 简化表计算，并在可能的情况下将它们移至 LookML。移除复杂的数据透视、排序或值格式。
Stream to Cache The average stream to cache time is <X>, which is above the recommended benchmark. 简化表计算，并在可能的情况下将它们移至 LookML。移除复杂的数据透视、排序或值格式。

错误和内容损坏信息中心

错误和损坏内容信息中心会显示产生错误的信息中心、外观、时间安排和 PDT，以及每个查询来源的错误数：

错误和损坏内容信息中心包括显示如下图块：

  • 生成错误的信息中心列表，包括指定的错误、每个信息中心查询的颁发者，以及使用每个信息中心运行查询的用户数量
  • 生成错误的计划作业列表，包括指定的错误以及每个时间表的创建者
  • 产生错误的 Looks 列表，包括指定的错误和每个 Look 查询的颁发者
  • 产生错误的 PDT 列表，包括产生错误日志条目的 PDT 操作、与 PDT 操作相关的任何数据、PDT 产生“创建已取消的错误”操作的次数，以及 PDT 产生“触发器值错误”的次数
  • 过去 10 天内每个查询来源的错误数