Eine der besten Möglichkeiten, Nutzern die Möglichkeit zu geben, Daten zu analysieren, besteht darin, ihnen kuratierte Ansichten zur Verfügung zu stellen, indem Sie effektive Looker-Dashboards erstellen. Wenn Sie die Leistung für Ihre Nutzer optimieren möchten, sollten Sie die Tipps auf dieser Seite beim Erstellen Ihrer Dashboards berücksichtigen.
Looker-Dashboards werden im Browser geladen. Beachten Sie die folgenden Fakten, um eine optimale Leistung zu erzielen.
Das wichtigste Element für die Dashboard-Leistung ist die Leistung der zugrunde liegenden SQL-Abfrage. Für jedes Dashboard-Element, das nicht aus dem Cache zurückgegeben wird, wird eine SQL-Abfrage ausgeführt, deren Ausführung in der zugrunde liegenden Datenbank Zeit in Anspruch nimmt. Weitere Informationen zum Erstellen leistungsstarker Abfragen finden Sie im Abschnitt Abfrageleistung optimieren auf der Seite Best Practices zur Optimierung der Looker-Leistung.
Einige Komponenten sind speicherintensiver als SQL-bezogen. Sie können die Leistung von Dashboards beeinträchtigen:
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Das Datenvolumen hat die größten Auswirkungen auf die Leistung. Je mehr Daten in einem einzelnen Element zurückgegeben werden, desto mehr Arbeitsspeicherressourcen werden verbraucht. Für Looks und Dashboard-Elemente, die mit vielen Tausend Datenpunkten zurückgegeben werden, wird mehr Arbeitsspeicher benötigt.
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Anzahl der Dashboard-Elemente begrenzen: Es gibt keine feste Regel für die Anzahl, da das Design eines einzelnen Elements den Speicherverbrauch anhand einiger Faktoren beeinflusst, die später auf dieser Seite behandelt werden. Vermeiden Sie jedoch, Dashboards mit 25 oder mehr Abfragen zu erstellen. Sie können die Dashboard-Leistung optimieren, indem Sie Navigationslinks zwischen Dashboards oder Links zu benutzerdefinierten URLs erstellen, um eine kuratierte Navigation von Dashboard zu Dashboard zu ermöglichen. Sie können auch versuchen, ähnliche Messwerte in derselben Einzelwert-Visualisierung zu kombinieren, um viele Einzelkachel-Visualisierungen zu vermeiden.
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Dashboard-Einstellungen strategisch einsetzen: Wenn in Ihrem Dashboard automatisches Aktualisieren verwendet wird, achten Sie darauf, dass die Aktualisierung nicht schneller als Ihr ETL-Prozess erfolgt. Im Allgemeinen sollten Sie das automatische Aktualisieren nicht schneller als alle 15 Minuten einstellen. Verwenden Sie run on load nicht, wenn das Dashboard gefiltert werden soll. Mit erforderlichen Filtern können Sie verhindern, dass Nutzer Dashboards ohne die erforderlichen Filter ausführen.
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Caching nutzen: Es empfiehlt sich, Datengruppen zu verwenden, um alle Looker-Inhalte (Dashboards, Looks, Zeitpläne) mit Ihrem ETL-Prozess zu synchronisieren. So lassen sich unnötige Abfragen vermeiden, wenn die Daten nicht aktuell sind.
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Funktionen zur Verarbeitung nach der Abfrage, z. B. zusammengeführte Ergebnisse, benutzerdefinierte Felder und Tabellenkalkulationen, beanspruchen Arbeitsspeicher. Je mehr Funktionen für die Nachbearbeitung von Abfragen verwendet werden, desto mehr Arbeitsspeicher wird belegt. Wenn Sie dieselben Tabellenkalkulationen, zusammengeführten Ergebnisse oder benutzerdefinierten Felder in mehreren Looks und Dashboards verwenden, sollten Sie sie nach Möglichkeit in Ihr LookML-Modell einfügen. Fügen Sie einem Dashboard im Allgemeinen nicht mehr als vier Kacheln mit zusammengeführten Ergebnissen hinzu.
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Pivotierte Dimensionen belegen Arbeitsspeicher. Je mehr Dimensionen in einem Look oder einer Dashboard-Kachel pivotiert werden, desto mehr Arbeitsspeicher wird beim Laden des Dashboards benötigt. Wie im ersten Aufzählungspunkt erwähnt, liegt das daran, dass mehr Daten verwendet werden, da mehr Daten zurückgegeben werden. Wenn die Dimension, die Sie pivotieren, eine hohe Kardinalität (viele eindeutige Werte) hat, wird für jeden Wert eine Spalte erstellt. Filtern Sie auf Dashboard- oder Look-Ebene, damit der Nutzer die Dimensionswerte auswählen kann, die er vergleichen möchte, anstatt alles auf einmal anzuzeigen.
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Viele Spalten und Zeilen verbrauchen mehr Arbeitsspeicher. Für eine optimale Browser-Leistung werden maximal 50 Spalten empfohlen. Wie im ersten Aufzählungspunkt beschrieben, kann es zu Leistungseinbußen kommen, wenn Looks eine große Anzahl von Zeilen und Spalten zurückgeben. Filtern Sie auf Dashboard- oder Look-Ebene, um die Anzahl der Ergebnisse in einem Element zu reduzieren.
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Gemeinsame Filter mit einer einzigen Abfrage verwenden, um ein einzelnes Abfrageergebnis in mehreren Kacheln darzustellen. Dadurch sollte sich die Gesamtzahl der Abfragen, die über das Dashboard ausgeführt werden, verringern, da mit einer Abfrage mehrere Dashboard-Elemente unterstützt werden.
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UND-/ODER-Filter: Es gibt keine Beschränkung für die Anzahl der Gruppen, die erstellt werden können. Zu viele Filtergruppen können sich jedoch auf die Browserleistung auswirken.
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Laden Sie Abfragen mit der Option Alle Ergebnisse nur selten herunter oder stellen Sie sie bereit, da einige Abfragen sehr groß sein können und den Looker-Server bei der Verarbeitung überlasten.
Testen Sie die Dashboard-Leistung, nachdem Sie Elemente hinzugefügt haben. Rufen Sie während der Entwicklung immer wieder das Dashboard auf und aktualisieren Sie die Seite, um zu sehen, wie sich die Leistung durch das Hinzufügen weiterer Looks verändert.
Wenn Sie mit Ihrem neuen Looker-Dashboard zufrieden sind, sollten Sie Ordnerberechtigungen verwenden, um sicherzustellen, dass das Dashboard nicht versehentlich geändert werden kann. Verwenden Sie Nutzergruppen, um den Zugriff auf Inhalte und Berechtigungen im Bulk zu verwalten, anstatt für jeden Nutzer einzeln.
Wenn Leistungsprobleme auftreten, wenden Sie sich direkt an den Looker-Support. Unser Team ist jederzeit bereit, das Problem zu untersuchen und Ihnen zu helfen.