Eine der besten Möglichkeiten, Nutzer bei der Datenanalyse zu unterstützen, besteht darin, ihnen ausgewählte Ansichten zur Verfügung zu stellen, indem Sie effektive Looker-Dashboards erstellen. Wenn Sie Ihren Nutzern eine hervorragende Leistung bieten möchten, beachten Sie beim Entwerfen Ihrer Dashboards die Tipps auf dieser Seite.
Looker-Dashboards werden im Browser geladen. Berücksichtigen Sie die folgenden Punkte, um eine optimale Leistung zu erzielen.
Das wichtigste Element der Dashboard-Leistung ist die zugrunde liegende SQL-Abfrageleistung. Wenn nicht aus dem Cache zurückgegeben, führt jedes Dashboard-Element eine SQL-Abfrage aus, deren Ausführung für die zugrunde liegende Datenbank einige Zeit in Anspruch nimmt. Weitere Informationen zum Erstellen leistungsstarker Abfragen finden Sie auf der Seite Best Practices zum Optimieren der Looker-Leistung im Abschnitt Abfrageleistung optimieren.
Einige Komponenten verbrauchen mehr Arbeitsspeicher als SQL – sie können die Leistung in Dashboards verlangsamen:
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Das Datenvolumen hat den größten Einfluss auf die Leistung. Je mehr Daten in einem einzelnen Element zurückgegeben werden, desto mehr Speicherressourcen werden verbraucht. Looks und Dashboard-Elemente, die mit vielen tausend Datenpunkten zurückgegeben werden, verbrauchen mehr Arbeitsspeicher.
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Begrenzen Sie die Anzahl der Dashboard-Elemente. Es gibt keine feste Regel in Bezug auf die Anzahl, da sich das Design eines einzelnen Elements basierend auf einigen Faktoren auf seinen Arbeitsspeicherverbrauch auswirkt (siehe weiter unten auf dieser Seite). Vermeiden Sie jedoch das Erstellen von Dashboards mit 25 oder mehr Abfragen. Halten Sie die Dashboard-Leistung immer auf dem neuesten Stand, indem Sie Navigationslinks zwischen Dashboards erstellen oder Links zu benutzerdefinierten URLs erstellen, um eine übersichtliche Navigation vom Dashboard zum Dashboard zu erstellen. Sie können auch versuchen, ähnliche Messwerte zu derselben Einzelwertvisualisierung zu verketten, um viele Visualisierungen mit einer einzelnen Kachel zu vermeiden.
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Dashboard-Einstellungen strategisch nutzen: Wenn Ihr Dashboard autorefresh verwendet, achten Sie darauf, dass es nicht schneller als Ihr ETL-Prozess aktualisiert wird. Im Allgemeinen sollten Sie die automatische Aktualisierung nicht schneller als 15 Minuten einstellen. Verwenden Sie Beim Laden ausführen nicht, wenn das Dashboard gefiltert werden soll. Verwenden Sie erforderliche Filter, um zu 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. Dadurch werden unnötige Abfragen vermieden, wenn die Daten nicht aktuell sind.
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Funktionen für die Verarbeitung nach einer Abfrage wie zusammengeführte Ergebnisse, benutzerdefinierte Felder und Tabellenkalkulationen verbrauchen Arbeitsspeicher. Je mehr Funktionen für die Verarbeitung nach der Abfrage verwendet werden, desto mehr Arbeitsspeicher wird verbraucht. Wenn Sie dieselben Tabellenkalkulationen, zusammengeführten Ergebnisse oder benutzerdefinierten Felder für mehrere Looks und Dashboards verwenden, sollten Sie sie nach Möglichkeit in Ihrem LookML-Modell hartcodieren. Fügen Sie im Allgemeinen nicht mehr als vier Kacheln mit zusammengeführten Ergebnissen zu einem Dashboard hinzu.
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Pivot-Dimensionen verbrauchen Arbeitsspeicher. Je mehr Dimensionen in einem Look oder einer Dashboard-Kachel pivotiert werden, desto mehr Arbeitsspeicher wird beim Laden des Dashboards verbraucht. Wie im ersten Aufzählungspunkt erwähnt, liegt dies daran, dass mehr Daten verwendet werden, je mehr Daten zurückgegeben werden. Wenn die Dimension, für die Sie ein Pivoting durchführen, eine hohe Kardinalität (viele eindeutige Werte) hat, ist für jeden Wert eine Spalte vorhanden. Sie können auf Dashboard- oder Looksebene filtern, damit der Nutzer die Dimensionswerte auswählen kann, die er am meisten 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 erläutert, können Looks, die eine große Anzahl von Zeilen und viele Spalten zurückgeben, die Leistung beeinträchtigen. Sie können auf Dashboard- oder Look-Ebene filtern, um die Anzahl der Ergebnisse innerhalb eines Elements zu reduzieren.
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Das Labs-Feature Dashboards in Aufschlüsselungsmenüs wirkt sich zwar nicht auf den Arbeitsspeicherverbrauch aus, kann jedoch die Abfragezeiten und die Dashboard-Leistung verlangsamen.
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Sie können gemeinsame Filter mit einer einzigen Abfrage nutzen, um ein einzelnes Abfrageergebnis in mehreren Kacheln zu rendern. Dies sollte die Gesamtzahl der über das Dashboard ausgeführten Abfragen reduzieren, da mehrere Dashboard-Elemente nur mit einer Abfrage ausgeführt werden.
Testen Sie unbedingt die Dashboard-Leistung, nachdem Sie Elemente hinzugefügt haben. Navigieren Sie beim Erstellen weiter zum Dashboard und aktualisieren Sie die Seite, um festzustellen, wie sich das Hinzufügen weiterer Looks auf die Leistung auswirkt.
Wenn Sie mit Ihrem neuen Looker-Dashboard zufrieden sind, verwenden Sie Ordnerberechtigungen, damit das Dashboard nicht versehentlich geändert werden kann. Mithilfe von Nutzergruppen können Sie den Zugriff auf Inhalte und Berechtigungen in großen Mengen statt einzeln für einzelne Nutzer verwalten.
Sollten Sie Probleme mit der Leistung haben, können Sie sich direkt an den Looker-Support wenden. Unser Team ist jederzeit für Sie da.