Perlu diperhatikan bahwa Anda sedang melihat dokumentasi Looker. Untuk melihat dokumentasi Looker Studio, buka https://support.google.com/looker-studio.

Menyimpan kueri ke cache

Looker mengurangi beban pada database Anda dan meningkatkan performa dengan menggunakan hasil kueri SQL sebelumnya yang di-cache saat tersedia dan saat fungsi ini diizinkan oleh kebijakan caching Anda. Halaman ini menjelaskan kebijakan caching default Looker, beserta opsi yang tersedia untuk mengubah durasi hasil yang di-cache pada instance Looker.

Cara Looker menggunakan kueri yang di-cache

Untuk kueri SQL, mekanisme caching di Looker berfungsi sebagai berikut:

Saat kueri SQL dijalankan dari Explore, Look, atau dasbor, Looker akan memeriksa cache untuk melihat apakah sudah ada hasil yang di-cache untuk kueri tersebut. Hasil yang disimpan dalam cache hanya akan digunakan jika semua aspek kueri sama, termasuk kolom, filter, parameter, dan batas baris.
Jika hasil yang di-cache ditemukan, Looker akan memeriksa kebijakan caching yang didefinisikan dalam model LookML untuk menentukan apakah hasil yang di-cache telah habis masa berlakunya. Jika hasil yang di-cache belum habis masa berlakunya, Looker akan menggunakan hasil yang di-cache untuk kueri tersebut.
Jika tidak ada hasil yang di-cache yang ditemukan untuk kueri tersebut, atau jika hasil yang di-cache telah kedaluwarsa, Looker akan menjalankan kueri terhadap database. Hasil kueri baru kemudian akan disimpan dalam cache.

Kebijakan retensi cache default adalah satu jam. Bagian selanjutnya, Memodifikasi kebijakan retensi cache, membahas cara mempersingkat atau memperpanjang jumlah waktu ini, serta menjelaskan opsi untuk menyinkronkan kebijakan retensi cache ke proses ETL (ekstrak, transformasi, dan pemuatan) database Anda.

Memodifikasi kebijakan retensi cache

Anda dapat menentukan kebijakan retensi cache di tingkat Jelajahi LookML dan di tingkat model LookML.

Mekanisme cache yang direkomendasikan adalah menggunakan parameter datagroup pada tingkat model. Dengan datagroups, Anda dapat menyinkronkan kebijakan retensi cache model dengan jadwal ETL database menggunakan parameter sql_trigger dan dengan menyetel interval habis masa berlaku cache dengan parameter max_cache_age. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat bagian Menyimpan kueri ke cache dan membuat ulang PDT dengan grup data.

Untuk pendekatan yang lebih sederhana, Anda dapat menggunakan parameter persist_for di tingkat model atau tingkat Eksplorasi. Penggunaan parameter persist_for dengan cara ini memungkinkan Anda menetapkan interval habis masa berlaku cache yang mengganti interval default satu jam. Namun, menggunakan persist_for kurang efektif daripada menggunakan grup data karena beberapa alasan, seperti yang dibahas di bagian Menyimpan kueri dalam cache dengan persistent_for.

Jika Explore atau model memiliki grup data atau persist_for yang ditentukan, kebijakan caching akan diubah sebagai berikut:

Sebelum interval persist_for atau interval max_cache_age grup data berakhir: Jika kueri dijalankan kembali, Looker akan mengambil data dari cache.
Saat interval persist_for atau interval max_cache_age grup data berakhir: Looker akan menghapus data dari cache.
Setelah interval persist_for atau interval max_cache_age grup data berakhir: Jika kueri dijalankan kembali, Looker akan mengambil data dari database secara langsung dan mereset interval persist_for atau max_cache_age.

Salah satu poin penting di sini adalah data dihapus dari cache saat interval persist_for atau max_cache_age berakhir.

Jika cache mencapai batas penyimpanan, data akan dikeluarkan berdasarkan algoritme yang Paling Tidak Digunakan Baru-Baru Ini (LRU), tanpa jaminan bahwa data dengan interval persist_for atau max_cache_age yang telah berakhir masa berlakunya akan dihapus sekaligus.

Meminimalkan waktu yang dihabiskan data Anda dalam cache

Looker akan selalu menulis hasil kueri ke cache. Meskipun interval persist_for dan max_cache_age disetel ke nol, data yang di-cache mungkin masih dapat disimpan hingga 10 menit. Semua data pelanggan yang disimpan di cache disk dienkripsi Advanced Encryption Standard (AES).

Untuk meminimalkan jumlah waktu data disimpan dalam cache:

Untuk parameter persist_for (untuk model atau Jelajah) atau parameter max_cache_age (untuk datagroup), tetapkan nilai ke 0 minutes. Looker akan menghapus cache saat interval persist_for berakhir, atau saat data mencapai interval max_cache_age yang ditentukan dalam datagroup-nya. (Anda tidak perlu menyetel parameter persist_for PDT ke 0 minutes untuk meminimalkan jumlah data yang disimpan di cache. PDT ditulis ke database itu sendiri, bukan ke cache.)
Setel parameter suggest_persist_for ke interval yang kecil. Nilai suggest_persist_for menentukan berapa lama Looker harus menyimpan saran filter di cache. Saran filter didasarkan pada kueri nilai untuk kolom yang sedang difilter. Hasil kueri ini disimpan di cache sehingga Looker dapat dengan cepat memberikan saran saat pengguna mengetik di kolom teks filter. Defaultnya adalah meng-cache saran filter selama 6 jam. Untuk meminimalkan jumlah waktu data Anda berada di cache, setel nilai suggest_persist_for ke sesuatu yang lebih rendah, seperti 5 minutes.

Memeriksa apakah kueri ditampilkan dari cache

Di jendela Explore, Anda dapat menentukan apakah kueri telah ditampilkan dari cache dengan melihat di sudut kanan atas setelah menjalankan kueri.

Ketika kueri dikembalikan dari cache, keterangan "dari cache" akan ditampilkan. Jika tidak, jumlah waktu yang diperlukan untuk menampilkan kueri akan ditampilkan.

Memaksa hasil baru untuk dibuat dari database

Di jendela Explore, Anda dapat memaksa hasil baru agar diambil dari database. Setelah menjalankan kueri (termasuk kueri hasil gabungan), pilih opsi Clear Cache & Refresh dari menu roda gigi Explore Actions, yang terdapat di bagian kanan atas layar.

Menyimpan kueri dalam cache dan membangun ulang PDT dengan grup data

Gunakan datagroups untuk mengoordinasikan jadwal ETL (ekstrak, transformasi, dan muat) database Anda dengan kebijakan caching Looker dan jadwal pembangunan ulang PDT.

Anda dapat menggunakan grup data untuk menentukan pemicu build ulang PDT berdasarkan kapan data baru ditambahkan ke database. Kemudian, Anda dapat menerapkan grup data yang sama ke model atau Explore sehingga hasil yang di-cache juga tidak berlaku lagi saat PDT Anda di-build ulang.

Atau, Anda dapat menggunakan grup data untuk memisahkan pemicu build kembali PDT dari usia cache maksimum Anda. Hal ini dapat berguna jika Anda memiliki Jelajah yang didasarkan pada data yang sering diperbarui dan digabungkan dengan PDT yang lebih jarang dibuat ulang. Dalam hal ini, sebaiknya cache kueri direset lebih sering daripada PDT yang dibuat ulang.

Menentukan grup data

Tentukan grup data dengan parameter datagroup, baik dalam file model atau dalam file LookML-nya sendiri. Anda dapat menentukan beberapa grup data jika ingin kebijakan caching dan PDT yang berbeda untuk mem-build ulang berbagai Explore dan/atau PDT di project Anda.

Parameter datagroup dapat memiliki subparameter berikut:

label — Menentukan label opsional untuk grup data.
description — Menentukan deskripsi opsional untuk grup data yang dapat digunakan untuk menjelaskan tujuan dan mekanisme grup data.
max_cache_age — Menentukan string yang menentukan jangka waktu. Jika usia cache kueri melebihi jangka waktu, Looker akan membatalkan validasi cache. Saat kueri dikeluarkan lagi, Looker akan mengirimkan kueri tersebut ke database untuk mendapatkan hasil baru.
sql_trigger — Menentukan kueri SQL yang menampilkan satu baris dengan satu kolom. Jika nilai yang ditampilkan oleh kueri berbeda dengan hasil sebelumnya dari kueri, grup data akan masuk ke status dipicu.
interval_trigger — Menentukan jadwal waktu untuk memicu grup data, seperti "24 hours".

Lihat halaman dokumentasi datagroup untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang parameter ini.

Minimal, datagroup harus memiliki setidaknya parameter max_cache_age, parameter sql_trigger, atau parameter interval_trigger.

Catatan: Grup data tidak dapat memiliki parameter sql_trigger dan interval_trigger. Jika Anda menentukan grup data dengan kedua parameter, datagroup akan menggunakan nilai interval_trigger dan mengabaikan nilai sql_trigger, karena parameter sql_trigger mengharuskan Looker menggunakan resource database saat membuat kueri database.

Berikut adalah contoh grup data yang menyiapkan sql_trigger untuk mem-build ulang PDT setiap hari. Selain itu, max_cache_age disetel untuk menghapus cache kueri setiap dua jam, jika setiap Jelajah menggabungkan PDT ke data lain yang diperbarui lebih dari sekali sehari.

datagroup: customers_datagroup {
  sql_trigger: SELECT DATE(NOW());;
  max_cache_age: "2 hours"
}

Setelah menentukan grup data, Anda dapat menetapkannya ke Explore dan PDT:

Untuk menetapkan datagroup ke PDT, gunakan parameter datagroup_trigger pada parameter derived_table. Lihat bagian Menggunakan grup data untuk menentukan pemicu build ulang untuk PDT di halaman ini sebagai contoh.
Untuk menetapkan grup data ke Jelajah, gunakan parameter persist_with di tingkat model atau tingkat Jelajah. Lihat bagian Menggunakan grup data untuk menentukan reset cache kueri untuk Eksplorasi di halaman ini sebagai contoh.

Menggunakan grup data untuk menentukan pemicu build ulang PDT

Untuk menentukan pemicu pembuatan ulang PDT menggunakan datagroups, buat parameter datagroup dengan subparameter sql_trigger atau interval_trigger. Kemudian, tetapkan datagroup ke masing-masing PDT menggunakan subparameter datagroup_trigger dalam definisi derived_table PDT. Jika menggunakan datagroup_trigger untuk PDT, Anda tidak perlu menentukan strategi persistensi lainnya untuk tabel turunan. Jika menentukan beberapa strategi persistensi untuk PDT, Anda akan mendapatkan peringatan di Looker IDE, dan hanya datagroup_trigger yang akan digunakan.

Berikut adalah contoh definisi PDT yang menggunakan grup data customers_datagroup. Definisi ini juga menambahkan beberapa indeks, pada customer_id dan first_order_date. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menentukan PDT, lihat halaman dokumentasi Tabel turunan di Looker.

view: customer_order_facts {
  derived_table: {
    sql: ... ;;
    datagroup_trigger: customers_datagroup
    indexes: ["customer_id", "first_order_date"]
  }
}

Jika Anda memiliki PDT menurun, PDT yang bergantung pada PDT lain, berhati-hatilah untuk tidak menentukan kebijakan penyimpanan cache grup data yang tidak kompatibel.

Untuk koneksi yang memiliki atribut pengguna untuk menentukan parameter koneksi, Anda harus membuat koneksi terpisah menggunakan kolom pengganti PDT jika ingin melakukan salah satu hal berikut:

Menggunakan PDT di model Anda

Menggunakan grup data untuk menentukan pemicu build ulang PDT

Tanpa penggantian PDT, Anda masih dapat menggunakan grup data dengan max_cache_age guna menentukan kebijakan penyimpanan cache untuk Jelajah.

Lihat halaman dokumentasi Tabel turunan di Looker untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara kerja grup data dengan PDT.

Menggunakan grup data guna menentukan reset cache kueri untuk Jelajah

Saat grup data dipicu, regenerator Looker akan mem-build ulang PDT yang menggunakan datagroup tersebut sebagai strategi persistensi. Setelah PDT grup data dibuat ulang, Looker akan menghapus cache untuk Jelajah yang menggunakan PDT yang dibuat ulang dari grup data. Anda dapat menambahkan parameter max_cache_age ke definisi grup data jika ingin menyesuaikan jadwal reset cache kueri untuk datagroup tersebut. Parameter max_cache_age memungkinkan Anda menghapus cache kueri pada jadwal yang ditentukan, selain reset cache kueri otomatis yang dilakukan Looker saat PDT grup data dibuat ulang.

Untuk menentukan kebijakan penyimpanan dalam cache kueri dengan grup data, buat parameter datagroup dengan subparameter max_cache_age.

Untuk menentukan grup data yang akan digunakan untuk reset cache kueri di Jelajah, gunakan parameter persist_with:

Untuk menetapkan grup data sebagai default untuk semua Jelajah dalam model, gunakan parameter persist_with di tingkat model (dalam file model).
Untuk menetapkan grup data ke setiap Jelajah, gunakan parameter persist_with di bagian parameter explore.

Contoh berikut menunjukkan grup data bernama orders_datagroup yang ditentukan dalam file model. Grup data memiliki parameter sql_trigger, yang menetapkan bahwa kueri select max(id) from my_tablename akan digunakan untuk mendeteksi saat ETL terjadi. Meskipun ETL tersebut tidak terjadi untuk beberapa saat, max_cache_age datagroup menentukan bahwa data yang di-cache hanya akan digunakan maksimal selama 24 jam.

Parameter persist_with model mengarah ke kebijakan penyimpanan cache orders_datagroup, yang berarti kebijakan penyimpanan dalam cache default untuk semua Jelajah dalam model akan dilakukan. Namun, kita tidak ingin menggunakan kebijakan caching default model untuk Jelajah customer_facts dan customer_background, sehingga kita dapat menambahkan parameter persist_with untuk menentukan kebijakan caching yang berbeda untuk kedua Jelajah ini. Jelajah orders dan orders_facts tidak memiliki parameter persist_with, sehingga akan menggunakan kebijakan caching default model: orders_datagroup.

datagroup: orders_datagroup {
  sql_trigger: SELECT max(id) FROM my_tablename ;;
  max_cache_age: "24 hours"
}

datagroup: customers_datagroup {
  sql_trigger: SELECT max(id) FROM my_other_tablename ;;
}

persist_with: orders_datagroup

explore: orders { ... }

explore: order_facts { ... }

explore: customer_facts {
  persist_with: customers_datagroup
  ...
}

explore: customer_background {
  persist_with: customers_datagroup
  ...
}

Jika persist_with dan persist_for ditentukan, Anda akan menerima peringatan validasi dan persist_with akan digunakan.

Menggunakan datagroup untuk memicu pengiriman terjadwal

Grup data juga dapat digunakan untuk memicu pengiriman dasbor atau Tampilan. Dengan opsi ini, Looker akan mengirimkan data Anda saat grup data selesai, sehingga konten yang dijadwalkan diperbarui.

Menggunakan panel Admin untuk grup data

Jika memiliki peran admin Looker, Anda dapat menggunakan halaman Datagroups di panel Admin untuk melihat grup data yang ada. Anda dapat melihat koneksi, model, dan status saat ini dari setiap grup data dan — jika ditentukan dalam LookML — label dan deskripsi untuk setiap grup data. Anda juga dapat mereset cache untuk grup data, memicu grup data, atau membuka LookML grup data.