데이터베이스를 보안 및 구성하면 데이터베이스를 Looker에 연결할 수 있습니다.
Looker의 Looker에 데이터베이스 연결 페이지에서 데이터베이스 연결을 만듭니다. Looker에 데이터베이스 연결 페이지를 여는 방법에는 두 가지가 있습니다.
- 관리자 패널의 데이터베이스 섹션에서 연결을 선택합니다. 연결 페이지에서 연결 추가 버튼을 클릭합니다.
- 왼쪽 탐색 패널에서 만들기 버튼을 클릭한 다음 연결 메뉴 항목을 선택합니다.
연결 설정에 사용자 속성을 적용하는 방법에 대한 자세한 내용은 사용자 속성 문서 페이지의 연결 섹션을 참조하세요.
이 페이지에서는 Looker가 Looker에 데이터베이스 연결 페이지에 표시하는 일반적인 필드를 설명합니다. 페이지에 표시되는 정확한 필드는 언어 설정에 따라 다릅니다.
Looker 문서의 언어별 안내 링크를 보려면 여기를 클릭하세요.
- Actian Avalanche
- PostgreSQL용 AlloyDB
- Amazon Aurora PostgreSQL
- Amazon Athena
- Amazon Aurora MySQL
- MySQL용 Amazon RDS
- PostgreSQL용 Amazon RDS
- Amazon Redshift
- Apache Druid
- Apache Hive 2.3 이상 및 3.1.2 이상
- Apache Spark 3 이상
- ClickHouse
- Cloudera Impala 3.1 이상
- Databricks
- DataVirtuality
- Denodo
- Dremio
- Exasol
- Firebolt
- Google BigQuery Legacy SQL
- Google BigQuery 표준 SQL
- MySQL용 Google Cloud SQL
- PostgreSQL용 Google Cloud SQL
- Google Spanner
- Greenplum
- AS400의 IBM DB2
- LUW용 IBM DB2
- MariaDB
- Microsoft Azure Synapse Analytics
- Microsoft Azure SQL Database
- Microsoft Azure PostgreSQL
- Microsoft SQL Server(MSSQL)
- BI용 MongoDB 커넥터
- MySQL
- Oracle
- Oracle ADWC
- PostgreSQL
- PrestoDB
- SAP HANA
- SingleStore(이전 명칭: MemSQL)
- Snowflake
- Teradata
- Trino
- Vector
- Vertica
데이터베이스 연결 설정을 입력한 후 Looker에 데이터베이스 연결 페이지에서 테스트 버튼을 선택하여 연결을 테스트하고 올바르게 구성되었는지 확인할 수 있습니다. 테스트를 클릭하여 연결이 성공했는지 확인합니다. 문제 해결 정보는 데이터베이스 연결 테스트 문서 페이지를 참조하세요. Looker에 연결 가능이 표시되면 연결을 눌러 연결을 만듭니다. 그러면 데이터베이스 연결이 Looker 연결 관리 페이지의 목록에 추가됩니다.
일반 설정
이름
연결에 지정한 이름입니다. LookML 모델의 connection
매개변수에 사용할 데이터베이스 연결 이름이 필요합니다. 또한, 데이터베이스 연결 이름은 Looker의 연결 관리 페이지에서 식별되는 이름이기도 합니다. 이 설정에 폴더 이름을 사용하지 마세요. 이 값은 데이터베이스의 어떤 항목과도 일치하지 않아도 됩니다. Name
은 Looker UI 내에서 이 연결을 식별하는 라벨입니다.
연결 범위
연결을 모든 프로젝트에서 또는 프로젝트 하나에서만 사용할 수 있어야 하는지 여부를 선택합니다.
연결 관리 및 모델 구성을 위임하려면 다음 권한과 함께 이 옵션을 사용합니다.
언어
연결과 일치하는 SQL 언어입니다. 적절한 연결 옵션이 표시되도록 올바른 값을 선택해야 Looker가 LookML을 SQL로 적절하게 변환할 수 있습니다.
결제 프로젝트 ID
Google BigQuery 연결의 경우에만 결제 프로젝트 ID가 Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
호스트
Looker에서 데이터베이스 호스트에 연결하는 데 사용할 데이터베이스 호스트 이름입니다.
Looker 분석가와 협력하여 데이터베이스에 대한 SSH 터널을 구성한 경우 호스트 필드에 "localhost"
를 입력합니다.
포트
Looker에서 데이터베이스 호스트에 연결하는 데 사용할 데이터베이스 포트입니다.
Looker 분석가와 협력하여 데이터베이스에 대한 SSH 터널을 구성한 경우 포트 필드에 Looker 분석가가 제공해야 하는 데이터베이스로 리디렉션하는 포트 번호를 입력합니다.
데이터베이스
호스트의 데이터베이스 이름입니다. 예를 들어 sales_info
라는 데이터베이스에 my-instance.us-east-1.redshift.amazonaws.com
호스트 이름이 있을 수 있습니다. 이 필드에 sales_info
를 입력합니다. 동일한 호스트에 데이터베이스가 여러 개 있는 경우 여러 연결을 만들어 이를 사용해야 할 수도 있습니다. 단, database라는 단어가 대부분의 SQL 언어와는 약간 다른 의미를 갖는 MySQL은 예외입니다.
스키마
스키마가 지정되지 않은 경우 Looker에서 사용하는 기본 스키마입니다. 이는 SQL Runner를 사용할 때, LookML 프로젝트를 생성하는 중에, 테이블을 쿼리할 때 적용됩니다.
인증
Google BigQuery, Snowflake, Trino, Databricks 연결의 경우 Looker에서 데이터에비스에 액세스할 떄 사용하기를 원하는 인증 유형을 선택하세요.
- Google BigQuery 연결의 경우 Looker가 데이터베이스에 인증할 때 사용할 OAuth 또는 서비스 계정을 구성할 수 있습니다.
- Snowflake, Trino, Databricks 연결의 경우 Looker가 데이터베이스에 인증하는 데 사용할 OAuth 또는 데이터베이스 계정을 구성할 수 있습니다.
OAuth를 사용하는 경우 사용자가 Looker에서 쿼리를 실행하려면 데이터베이스에 로그인해야 합니다. Looker 연결에서 OAuth를 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 Google BigQuery, Snowflake, Trino, 또는 Databricks 연결 절차를 참조하세요.
사용자 이름
Looker에서 데이터베이스에 연결하는 데 사용할 수 있는 데이터베이스에 대한 사용자 계정의 사용자 이름입니다.
비밀번호
Looker에서 데이터베이스에 연결하는 데 사용할 수 있는 데이터베이스에 대한 사용자 계정의 비밀번호입니다.
설정(선택사항)
SSH 서버
SSH 서버 옵션은 인스턴스가 Kubernetes 인프라에 배포된 경우 및 Looker 인스턴스에 SSH 서버 구성 정보를 추가하는 기능이 사용 설정된 경우에만 사용 가능합니다. Looker 인스턴스에서 이 옵션을 사용 설정하지 않고 이를 사용 설정하려면 Google Cloud 영업 전문가에게 문의하거나 지원 요청을 엽니다.
SSH 서버에서 localhost 포트를 자동으로 선택하지만 localhost 포트를 지정할 수 없습니다. localhost 포트를 지정해야 하는 SSH 연결을 만들어야 하는 경우 지원 요청을 엽니다.
SSH 터널을 사용하여 데이터베이스에 연결하려면 전환을 사용 설정하고 드롭다운 목록에서 SSH 서버 구성을 선택합니다.
로컬 포트
기본적으로 Looker는 SSH 터널에 사용 가능한 로컬 포트를 자동으로 선택합니다. 로컬 포트를 수동으로 선택하려면 수동 항목를 선택하고 커스텀 로컬 포트 필드에 포트 번호를 입력합니다. 인스턴스에서 로컬 포트를 사용할 수 있는지 확인합니다.
영구 파생 테이블(PDT)
PDT 사용 설정
PDT 사용 설정 전환 버튼을 사용 설정하여 영구 파생 테이블을 사용 설정합니다. PDT가 사용 설정되면 연결 창에 추가 PDT 필드와 PDT 재정의 섹션이 표시됩니다. 데이터베이스 언어에서 PDT를 사용할 수 있는 경우에만 Looker에 PDT 사용 설정 전환 버튼이 표시됩니다.
PDT에 대한 다음 사항에 유의하세요.
- OAuth를 사용하는 Snowflake 연결에는 PDT가 지원되지 않습니다.
- 연결에서 PDT를 중지해도 PDT와 연결된 데이터 그룹은 중지되지 않습니다. PDT를 사용 중지해도 기존 데이터 그룹은 데이터베이스에 대해
sql_trigger
쿼리를 계속 실행합니다. 데이터 그룹에서 데이터베이스에 대한sql_trigger
쿼리 실행을 중지하려면 LookML 프로젝트에서datagroup
매개변수를 삭제 또는 주석 처리해야 합니다. 또는 Looker에서 PDT 및 데이터 그룹을 검사하지 않거나 자주 검사하지 않도록 연결의 데이터 그룹 및 PDT 유지보수 일정 설정을 업데이트하면 됩니다. - Snowflake 연결의 경우 Looker가
AUTOCOMMIT
매개변수의 값을TRUE
(Snowflake의 기본값)로 설정합니다. Looker에서 PDT 등록 시스템을 유지하는 데 실행하는 SQL 명령어에는AUTOCOMMIT
이 필요합니다.
임시 데이터베이스
임시 데이터베이스라는 라벨이 지정되어 있지만 Looker에서 영구 파생 테이블을 만드는 데 사용할 데이터베이스 이름 또는 스키마 이름(사용하는 SQL 언어에 적합한 이름)을 입력하게 됩니다. 사전에 적절한 쓰기 권한을 사용하여 이 데이터베이스나 스키마를 구성해야 합니다. 데이터베이스 구성 안내 문서 페이지에서 데이터베이스 언어를 선택하여 해당 언어의 안내를 확인합니다.
각 연결에는 자체 임시 데이터베이스 또는 스키마가 있어야 하며 이러한 항목은 연결 간에 공유할 수 없습니다.
최대 PDT 빌더 연결 수
최대 PDT 빌더 연결 수 설정을 사용하면 Looker 재생기가 데이터베이스 연결에서 시작할 수 있는 동시 실행 테이블 빌드 수를 지정할 수 있습니다. 최대 PDT 빌더 연결 수 설정은 Looker 재생기에서 다시 빌드를 시작하는 테이블 유형에만 적용됩니다.
- 트리거 지속 테이블(
datagroup_trigger
또는sql_trigger_value
지속성 전략을 사용하는 영구 파생 테이블 및 집계 테이블) persist_for
전략을 사용하는 영구 테이블입니다. 단,persist_for
테이블이datagroup_trigger
또는sql_trigger_value
지속성 전략을 사용하는 테이블에 종속된 파생 테이블 캐스케이드의 일부인 경우에만 해당합니다. 이 경우 Looker 재생기는persist_for
테이블을 다시 빌드합니다. 이 테이블은 캐스케이드에서 다른 테이블을 다시 빌드하는 데 필요합니다. 그렇지 않으면 재생기가persist_for
테이블의 빌드를 시작하지 않습니다.
최대 PDT 빌더 연결 수 설정의 기본값은 1이지만 10까지 설정될 수 있습니다. 하지만 이 값은 Looker의 시작 옵션에 설정된 per-user-query-limit
또는 노드당 최대 연결 수 필드에 설정된 값보다 높을 수 없습니다.
이 값을 신중하게 설정합니다. 값이 너무 높으면 데이터베이스에 과부하가 발생할 수 있습니다. 값이 낮으면 장기 실행 PDT 또는 집계 테이블로 인해 다른 영구 테이블 생성이 지연되거나 연결에서 다른 쿼리가 느려질 수 있습니다. BigQuery, Snowflake, Redshift와 같이 멀티테넌시를 지원하는 데이터베이스는 병렬 쿼리 빌드 처리 성능이 더 높을 수 있습니다.
최대 PDT 빌더 연결 수 설정을 늘리려면 1씩 증가시키는 것이 좋습니다. 예상치 못한 동작이 발생하면 기본값 1로 다시 설정합니다. 또는 쿼리 성능이 영향을 받지 않는 경우 설정을 더 늘리기 전에 1만큼 높일 때마다 성능을 확인하는 방식으로 계속 증분할 수 있습니다.
최대 PDT 빌더 연결 수 설정에 대한 다음 사항에 유의하세요.
- 최대 PDT 빌더 연결 수 설정은 트리거 검사에 필요한 연결이 아니라 테이블의 다시 빌드에 필요한 연결에만 적용됩니다. 트리거 검사는 테이블의 지속성 전략이 트리거되었는지 여부를 확인하는 쿼리입니다. 이러한 트리거 검사 쿼리는 항상 순차적으로 실행되므로 최대 PDT 빌더 연결 수 설정이 적용되지 않습니다.
- 클러스터링된 Looker 인스턴스에서 재생기는 기본 노드에서만 실행됩니다. 최대 PDT 빌더 연결 수 설정은 기본 노드에만 적용되므로 전체 클러스터에 대한 제한을 설정합니다.
- 다음 유형의 테이블에는 최대 PDT 빌더 연결 수 설정이 적용되지 않습니다. 이러한 유형의 테이블은 연속으로 빌드됩니다.
- 테이블이
datagroup_trigger
또는sql_trigger_value
전략을 사용하는 테이블에 종속되지 않는 한persist_for
매개변수를 통해 유지되는 테이블 - 개발 모드의 테이블
- 파생된 테이블 다시 빌드 및 실행 옵션으로 다시 빌드된 테이블
- 종속 항목 캐스케이드에서 다른 테이블에 종속되는 테이블. 테이블은 종속되는 테이블과 동시에 빌드할 수 없습니다. 예를 들어
table_B
가table_A
에 종속되는 경우table_B
가 다시 빌드하기 전에table_A
가 다시 빌드를 완료해야 합니다.
- 테이블이
데이터 그룹 및 PDT 유지보수 일정
Looker 재생성기는 데이터 그룹과 sql_trigger_value
을 기반으로 하는 영구 테이블(집계 테이블 및 영구 파생 테이블 모두)를 검사합니다. Looker 재생성기는 이러한 검사에 따라 데이터베이스의 스크래치 스키마에서 영구 테이블을 다시 빌드하거나 삭제합니다.
데이터 그룹 및 PDT 유지보수 일정 값은 Looker 재생성기의 cron
간격을 설정합니다. Looker 재생성기는 재생성 주기를 시작하여 데이터 그룹과 영구 테이블을 cron
간격으로 확인합니다. Looker 재생성기 주기가 다음 cron
간격으로 계속 진행 중이면 Looker 재생성기는 진행 중인 재생성기 주기를 완료한 후 후속 cron
간격이 시작될 때까지 기다렸다가 다음 재생성기 주기를 시작합니다.
데이터 그룹 및 PDT 유지보수 일정 설정은 cron
표현식을 허용합니다. 기본값은 */5 * * * *
입니다. 즉, 이전 재생성기 주기가 완료되면 Looker 재생성기 주기가 5분 간격으로 주기를 시작합니다. 이전 재생성기 주기가 완료되지 않으면 Looker 재생성기는 주기가 완료된 후 다음 5분 간격으로 시작합니다.
기본값 5분은 데이터 그룹 및 PDT 유지보수 일정에 지원되는 가장 짧은 간격입니다. Looker는 데이터 그룹 및 PDT 유지보수 일정에 최대 간격을 적용하지 않습니다. 즉, cron
표현식으로 지정할 수 있는 한 Looker 재생성기 주기 간 간격을 연장할 수 있습니다. Looker 재생성기 주기가 길어지면 캐시와 영구 테이블의 데이터 최신 상태에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.
Looker 재생성기는 주기에서 모든 검사와 PDT 재빌드를 완료한 후 다음 주기가 시작할 때까지 다음 cron
간격 동안 기다립니다. 장기 실행 PDT 빌드가 있는 경우 Looker 재생성기 주기 간의 기간이 길 수 있습니다. Looker의 파생 테이블 페이지에 있는 영구 테이블 구현을 위한 중요 고려사항 섹션의 설명대로 다른 요소가 테이블을 다시 빌드하는 데 필요한 시간에 영향을 줄 수 있습니다.
데이터베이스가 연중무휴가 아닌 경우 데이터베이스가 실행된 시간으로 검사를 제한하는 것이 좋습니다. 다음은 몇 가지 추가적인 cron
표현식입니다.
cron 표현식 |
정의 |
---|---|
*/5 8-17 * * MON-FRI |
월요일부터 금요일까지 업무 시간에 5분마다 데이터 그룹 및 PDT 확인 |
*/5 8-17 * * * |
매일 업무 시간에 5분마다 데이터 그룹 및 PDT 확인 |
0 8-17 * * MON-FRI |
월요일부터 금요일까지 업무 시간에 매시간 데이터 그룹 및 PDT 확인 |
1 3 * * * |
매일 오전 3시 1분에 데이터 그룹과 PDT 확인 |
cron
표현식을 만들 때 다음 사항에 유의하세요.
- Looker는
cron
표현식에서?
를 지원하지 않는 parse-cron v0.1.3을 사용합니다. cron
표현식은 Looker 애플리케이션 시간대를 사용하여 확인이 수행되는 시점을 결정합니다.- PDT가 빌드되지 않으면 크론 문자열을 다시
*/5 * * * *
기본값으로 재설정합니다.
다음은 cron
문자열을 만드는 데 도움이 되는 몇 가지 리소스입니다.
- https://crontab.guru —
cron
문자열을 수정하고 테스트하는 데 도움이 됩니다. - http://www.crontab-generator.org — 시간 설정을 선택하면 생성기에서 해당
cron
문자열을 만듭니다.
실패한 PDT 빌드 재시도
실패한 PDT 빌드 재시도 전환 버튼은 Looker 재생성기가 이전 재생성기 주기에서 실패한 트리거 지속 테이블을 다시 빌드하려고 시도하는 방법을 구성합니다. Looker 재생성기는 트리거 지속 테이블(PDT 및 집계 테이블)을 데이터 그룹 및 PDT 유지보수 일정 연결 설정에서 구성된 간격에 따라 다시 빌드하는 프로세스입니다. 실패한 PDT 빌드 재시도 전환 버튼이 사용 설정되면 Looker 재생성기는 PDT의 트리거 조건이 충족되지 않더라도 이전 재생성기 주기에서 실패한 PDT를 다시 빌드하려고 시도합니다. 이 설정을 사용 중지하면 Looker 재생기는 PDT의 트리거 조건이 충족될 때만 이전에 실패한 PDT를 다시 빌드하려고 시도합니다. 실패한 PDT 빌드 재시도는 기본적으로 중지되어 있습니다.
Looker 재생기에 대한 자세한 내용은 Looker의 파생 테이블 문서 페이지를 참조하세요.
PDT API 제어
PDT API 제어 전환 버튼은 start_pdt_build
, check_pdt_build
, stop_pdt_build
API 호출을 이 연결에 사용할 수 있는지 결정합니다. PDT API 제어 전환 버튼이 중지되면 이 연결에서 PDT를 참조할 때 이러한 API 호출이 실패합니다. PDT API 제어 전환 버튼은 기본적으로 중지되어 있습니다.
PDT 재정의
데이터베이스에서 영구 파생 테이블이 지원되고 연결 설정에서 PDT 사용 설정 전환 버튼을 사용 설정한 경우 Looker에 PDT 재정의 섹션이 표시됩니다. PDT 재정의 섹션에서 PDT 프로세스에 해당하는 별도의 JDBC 매개변수(호스트, 포트, 데이터베이스, 사용자 이름, 비밀번호, 스키마, 추가 매개변수, 연결 문 뒤)를 입력할 수 있습니다. 이렇게 하면 다음과 같은 다양한 이유로 유용할 수 있습니다.
- PDT 프로세스에 별도의 데이터베이스 사용자를 만들면 데이터베이스 로그인 사용자 인증 정보에 사용자 속성을 할당하거나 데이터베이스 연결에 OAuth를 사용하는 경우에도 Looker 프로젝트에서 PDT를 사용할 수 있습니다.
- PDT 프로세스는 우선순위가 더 높은 별도의 데이터베이스 사용자를 통해 인증할 수 있습니다. 이 방식으로 데이터베이스에서 보다 덜 중요한 사용자 쿼리보다 PDT 작업을 우선 처리할 수 있습니다.
- 표준 Looker 데이터베이스 연결에 대한 쓰기 액세스 권한이 취소될 수 있으며 PDT 프로세스에서 인증에 사용할 특수 사용자에게만 부여됩니다. 대부분의 조직에서 이 방법이 더욱 효과적인 보안 전략입니다.
- Snowflake와 같은 데이터베이스의 경우 PDT 프로세스가 나머지 Looker 사용자와 공유되지 않는 보다 강력한 하드웨어로 라우팅될 수 있습니다. 이렇게 하면 비용이 많이 드는 하드웨어를 풀타임으로 실행하는 비용 없이 PDT가 빠르게 빌드할 수 있습니다.
예를 들어 다음 구성에서는 사용자 이름 및 비밀번호 필드가 사용자 속성으로 설정된 연결을 보여줍니다. 이렇게 하면 각 사용자가 개별 사용자 인증 정보를 사용하여 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. PDT 재정의 섹션은 자체 비밀번호를 사용하여 별도의 사용자(pdt_user
)를 만듭니다. pdt_user
계정은 PDT 생성 및 업데이트에 적합한 액세스 수준으로 모든 PDT 프로세스에 사용됩니다.
시간대
데이터베이스 시간대
데이터베이스에 시간 기반 정보가 저장되는 시간대입니다. Looker는 사용자의 시간 값을 변환하여 시간 기반 데이터를 더 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 이 정보를 알아야 합니다. 자세한 내용은 시간대 설정 사용 문서 페이지를 참조하세요.
쿼리 시간대
쿼리 시간대 옵션은 사용자별 시간대를 중지한 경우에만 표시됩니다.
사용자별 시간대가 사용 중지된 경우 쿼리 시간대는 사용자가 시간 기반 데이터를 쿼리할 때 표시되는 시간대와 Looker가 데이터베이스 시간대에서 시간 기반 데이터를 변환하는 시간대입니다.
자세한 내용은 시간대 설정 사용 문서 페이지를 참조하세요.
추가 설정
추가 JDBC 매개변수
필요한 경우 여기에서 쿼리용으로 추가 자바 데이터베이스 연결(JDBC) 매개변수를 포함할 수 있습니다.
JDBC 매개변수에서 사용자 속성을 참조하려면 Liquid 템플릿 문법 _user_attributes['name_of_attribute']
를 사용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
my_jdbc_param={{ _user_attributes['name_of_attribute'] }}
노드당 최대 연결 수
여기에서 Looker에서 데이터베이스로 설정할 수 있는 최대 연결 수를 설정할 수 있습니다. 대부분의 경우 Looker가 데이터베이스에서 실행될 수 있는 동시 쿼리 수를 설정합니다. 또한 Looker는 쿼리가 종료될 수 있도록 연결을 최대 3개까지 예약합니다. 연결 풀이 매우 작으면 Looker에서 연결을 더 적게 예약합니다.
이 값을 신중하게 설정합니다. 값이 너무 높으면 데이터베이스에 과부하가 발생할 수 있습니다. 값이 너무 낮으면 쿼리에서 소수의 연결을 공유해야 합니다. 따라서 다른 이전 쿼리가 반환될 때까지 기다려야 하므로 많은 쿼리가 느리게 보일 수 있습니다.
일반적으로 기본값(SQL 언어에 따라 다름)이 적절한 시작점입니다. 대부분의 데이터베이스에는 수락할 최대 연결 수에 대한 자체 설정도 있습니다. 데이터베이스 구성에서 연결을 제한하는 경우 노드당 최대 연결 수 값이 데이터베이스 한도 이하인지 확인합니다.
연결 풀 제한 시간
사용자가 노드당 최대 연결 수 설정보다 더 많은 연결을 요청하면 요청은 다른 요청이 완료될 때까지 기다린 후에 실행됩니다. 여기에서 요청이 대기하는 최대 시간을 구성합니다. 기본 설정은 120초입니다.
이 값을 신중하게 설정해야 합니다. 값이 너무 낮으면 다른 사용자의 쿼리가 완료될 수 있는 시간이 부족하므로 사용자의 쿼리가 취소될 수 있습니다. 이 값이 너무 높으면 다수의 쿼리가 생성되어 사용자가 너무 오래 기다릴 수 있습니다. 일반적으로 기본값이 적절한 시작점입니다.
SSL
Looker와 데이터베이스 간에 데이터가 전달될 때 SSL 암호화를 사용하여 데이터를 보호할지 여부를 선택합니다. SSL은 데이터를 보호하는 데 사용할 수 있는 유일한 옵션입니다. 다른 보안 옵션은 보안 데이터베이스 액세스 사용 설정 문서 페이지에 설명되어 있습니다.
SSL 확인
연결에 사용되는 SSL 인증서를 확인해야 하는지 여부를 선택합니다. 확인이 필요한 경우 SSL 인증서에 서명한 SSL 인증 기관(CA)은 클라이언트의 신뢰할 수 있는 소스 목록에서 가져와야 합니다. CA가 신뢰할 수 있는 소스가 아니면 데이터베이스 연결은 설정되지 않습니다.
이 상자를 선택하지 않으면 SSL 암호화가 연결에 계속 사용되지만 SSL 연결 확인이 필요하지 않으므로 CA가 클라이언트의 신뢰할 수 있는 소스 목록에 없을 때 연결을 설정할 수 있습니다.
SQL Runner 사전 캐시
SQL Runner에서는 연결과 스키마를 선택하는 즉시 모든 테이블 정보가 미리 로드됩니다. 이렇게 하면 테이블 이름을 클릭하는 즉시 SQL Runner에서 테이블 열을 빠르게 표시할 수 있습니다. 하지만 테이블이 많거나 테이블이 매우 큰 연결 또는 스키마의 경우 SQL Runner에서 모든 정보를 미리 로드하지 않는 것이 좋습니다.
테이블을 선택할 때만 SQL Runner에서 테이블 정보를 로드하려면 SQL Runner 사전 캐시 옵션을 선택 해제하여 연결에 대해 SQL Runner 사전 로드를 사용하지 않도록 설정합니다.
SQL 작성을 위한 정보 스키마 가져오기
집계 인식과 같은 일부 SQL 쓰기 기능의 경우 Looker는 데이터베이스의 정보 스키마를 사용하여 SQL 쓰기를 최적화합니다. 정보 스키마가 캐시되지 않으면 정보 스키마를 가져올 수 있도록 Looker에서 데이터베이스에 대한 SQL 쓰기를 차단해야 하는 경우가 있습니다. Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS)을 사용하는 언어의 경우 정보 스키마를 가져오면 시간이 걸려 Looker 쿼리의 성능에 상당한 영향을 줄 수 있습니다. 정보 스키마가 느린 경우 연결에 대한 SQL 작성을 위한 정보 스키마 가져오기 옵션을 사용 중지할 수 있습니다. 이 기능을 사용 중지하면 특정 기능에 대한 Looker SQL 최적화 중 일부가 차단되므로 연결의 정보 스키마가 특히 느리다는 점을 모르는 경우 SQL 작성을 위한 정보 스키마 가져오기 옵션을 사용 설정해야 합니다.
예상 비용
비용 추정 전환 버튼은 다음 데이터베이스 연결에만 적용됩니다.
- Snowflake
- Amazon Redshift
- Amazon Aurora
- PostgreSQL, PostgreSQL용 Google Cloud SQL, Microsoft Azure PostgreSQL
비용 추정 전환 버튼은 연결에 다음 기능을 사용 설정합니다.
자세한 내용은 Looker에서 데이터 탐색 문서 페이지를 참조하세요.
데이터베이스 연결 풀링
데이터베이스 연결 풀링을 지원하는 언어의 경우 이 기능을 사용하면 Looker가 JDBC 드라이버를 통해 연결 풀을 사용할 수 있습니다. 데이터베이스 연결 풀링은 더 빠른 쿼리 성능을 가능하게 해줍니다. 새 쿼리를 수행할 때 새 데이터베이스 연결을 만들 필요가 없고 대신 연결 풀의 기존 연결을 사용할 수 있습니다. 연결 풀링 기능은 쿼리 실행 후 연결을 삭제하고 쿼리 실행이 종료된 후 연결을 재사용할 수 있도록 보장합니다. 자세한 내용은 데이터베이스 연결 풀링 문서 페이지를 참조하세요.
연결 설정 테스트
Looker UI의 몇몇 위치에서 연결 설정을 테스트할 수 있습니다.
- 연결 설정 페이지 하단에 있는 테스트 버튼을 선택합니다.
- 연결 문서 페이지에 설명된 대로 연결 관리 페이지의 연결 목록 옆에 있는 테스트 버튼을 선택합니다.
연결 설정을 입력한 후 테스트를 클릭하여 정보가 올바르고 데이터베이스가 연결할 수 있는지 확인합니다.
연결이 하나 이상의 테스트를 통과하지 못한 경우 몇 가지 문제 해결 옵션은 다음과 같습니다.
- 데이터베이스 연결 테스트 문서 페이지의 몇 가지 문제 해결 단계를 시도해 봅니다.
- Atlas에서 Mongo 버전 3.6 이하를 실행하고 있고 통신 링크 실패가 발생하는 경우 Mongo 커넥터 문서 페이지를 참조하세요.
- 임시 스키마 및 PDT와 관련하여 성공적인 연결 메시지를 수신하려면 Looker 데이터베이스를 설정할 때 이 기능을 허용해야 합니다. 이 작업을 수행하는 방법은 데이터베이스 구성 안내 문서 페이지를 참조하세요.
문제가 계속되면 Looker 지원팀에 도움을 요청하세요.
사용자로 테스트
사용자 속성에 연결 매개변수 값을 하나 이상 설정한 경우 사용자로 테스트 옵션이 표시됩니다. 사용자를 선택한 후 테스트를 클릭하여 데이터베이스가 이 사용자로 연결하고 쿼리를 실행할 수 있는지 확인합니다.
다음 단계
데이터베이스를 Looker에 연결한 후에는 사용자를 위해 로그인 옵션을 구성할 수 있습니다.