Überlegungen beim Erstellen leistungsfähiger Looker-Dashboards

Eine der besten Möglichkeiten, Nutzern die Erkundung von Daten zu ermöglichen, sind ausgewählte Ansichten durch Erstellen effektiver Looker-Dashboards. Wenn Sie Ihren Nutzenden eine hervorragende Leistung bieten möchten, berücksichtigen Sie beim Entwerfen Ihrer Dashboards die Tipps auf dieser Seite.

Looker-Dashboards werden im Browser geladen. Beachten Sie beim Optimieren der Leistung folgende Punkte.

Das wichtigste Element der Dashboard-Leistung ist die zugrunde liegende SQL-Abfrageleistung. Jedes Dashboard-Element führt, wenn es nicht aus dem Cache zurückgegeben wird, eine SQL-Abfrage aus, deren Ausführung in der zugrunde liegenden Datenbank Zeit in Anspruch nimmt. Weitere Informationen zum Erstellen leistungsstarker Abfragen finden Sie auf der Seite mit den Best Practices für Looker-Leistung optimieren im Abschnitt Abfrageleistung optimieren.

Einige Komponenten benötigen mehr Arbeitsspeicher als SQL-bezogen – dies kann die Leistung in Dashboards verlangsamen:

  • Das Datenvolumen hat den größten Einfluss auf die Leistung. Je mehr Daten in einem einzelnen Element zurückgegeben werden, desto mehr Arbeitsspeicherressourcen werden verbraucht. Looks und Dashboard-Elemente, die mit vielen Tausenden von Datenpunkten zurückgegeben werden, verbrauchen mehr Arbeitsspeicher.

  • Begrenzen Sie die Anzahl der Dashboard-Elemente. Es gibt keine feste und schnelle Regel bezüglich der Anzahl, da sich das Design eines einzelnen Elements auf seiner Speichernutzung anhand einiger Faktoren auswirkt. Diese werden weiter unten behandelt. Vermeiden Sie jedoch das Erstellen von Dashboards mit 25 oder mehr Abfragen. Sorgen Sie für eine optimale Dashboard-Leistung, indem Sie Navigationslinks zwischen Dashboards erstellen oder Links zu benutzerdefinierten URLs erstellen, um eine kuratierte Navigation vom Dashboard zum Dashboard zu erstellen. Sie können auch versuchen, ähnliche Messwerte in derselben Visualisierung eines einzelnen Werts zu verketten, um viele Visualisierungen mit einer einzelnen Kachel zu vermeiden.

  • Dashboard-Einstellungen strategisch einsetzen. Wenn für Ihr Dashboard die automatische Aktualisierung verwendet wird, achten Sie darauf, dass sie nicht schneller als der ETL-Prozess aktualisiert wird. Im Allgemeinen sollte die automatische Aktualisierung nicht kürzer als 15 Minuten sein. Verwenden Sie die Option 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.

  • Caching nutzen: Als Best Practice wird empfohlen, Datengruppen zu verwenden, um alle Looker-Inhalte (Dashboards, Looks, Zeitpläne) mit dem ETL-Prozess zu synchronisieren. So lassen sich unnötige Abfragen vermeiden, wenn die Daten nicht aktuell sind.

  • Funktionen zur Verarbeitung nach der Abfrage wie zusammengeführte Ergebnisse, benutzerdefinierte Felder und Tabellenberechnungen verbrauchen Arbeitsspeicher. Je mehr Funktionen nach der Abfrage verwendet werden, desto mehr Arbeitsspeicher wird verbraucht. Wenn Sie dieselben Tabellenkalkulationen, zusammengeführte Ergebnisse oder benutzerdefinierte Felder in mehreren Looks und Dashboards verwenden, sollten Sie sie nach Möglichkeit in Ihrem LookML-Modell hartcodieren. Fügen Sie einem Dashboard im Allgemeinen nicht mehr als vier zusammengeführte Ergebniskacheln hinzu.

  • Dimensionen mit Drehpunkt belegen Arbeitsspeicher. Je mehr Dimensionen in einem Look oder einer Dashboard-Tile als Pivot gekennzeichnet 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, die Sie als Drehpunkt festlegen, eine hohe Kardinalität (viele eindeutige Werte) hat, gibt es für jeden Wert eine Spalte. Filtern Sie auf Dashboard- oder Look-Ebene, damit der Nutzer die Dimensionswerte auswählen kann, die am meisten verglichen werden sollen, anstatt alles auf einmal anzuzeigen.

  • Viele Spalten und Zeilen erfordern mehr Arbeitsspeicher. Für eine optimale Browser-Leistung werden maximal 50 Spalten empfohlen. Wie bereits im ersten Aufzählungspunkt erwähnt, können Looks, die ein hohes Volumen an Zeilen und viele Spalten zurückgeben, die Leistung verlangsamen. Filtern Sie auf Dashboard- oder Look-Ebene, um die Anzahl der Ergebnisse innerhalb eines Elements zu reduzieren.

  • Die Labs-Funktion Dashboards in Drilldown-Menüs wirkt sich zwar nicht auf den Arbeitsspeicherverbrauch aus, kann aber die Abfragezeiten verlangsamen und die Dashboard-Leistung verlangsamen.

  • Nutzen Sie gemeinsam genutzte Filter mit einer einzigen Abfrage, um ein einzelnes Abfrageergebnis über mehrere Tiles hinweg zu rendern. Dadurch sollte sich die Gesamtzahl der über das Dashboard ausgeführten Abfragen reduzieren, da eine Abfrage für mehrere Dashboard-Elemente verwendet wird.

Testen Sie nach dem Hinzufügen von Elementen die Dashboard-Leistung. Navigieren Sie während des Erstellens 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. Nutzen Sie Nutzergruppen, um den Zugriff auf Inhalte und Berechtigungen in großem Umfang zu verwalten, anstatt für jeden einzelnen Nutzer.

Bei Leistungsproblemen wenden Sie sich bitte direkt an den Looker-Support. Unser Team steht Ihnen jederzeit zur Verfügung.