Amazon Redshift에서 데이터에 액세스할 수도 있으며, 선택적으로 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 S3에 저장된 데이터에 액세스할 수도 있습니다.
네트워크 트래픽 암호화
Looker 애플리케이션과 데이터베이스 사이에 네트워크 트래픽을 암호화하는 것이 가장 좋습니다. 안전한 데이터베이스 액세스 사용 설정 문서 페이지에 설명된 옵션 중 하나를 고려해 보세요.
SSL 암호화를 사용하는 데 관심이 있다면 Amazon Redshift 문서를 참조합니다.
사용자 및 보안
먼저 Looker 사용자를 만듭니다.
some_password_here를 고유하고 안전한 비밀번호로 변경합니다.
CREATE USER looker WITH PASSWORD 'some_password_here';
비밀번호 제약조건 (Redshift ALTER USER 문서에서 발췌)
- 길이는 8~64자(영문 기준)입니다.
- 대문자, 소문자, 숫자를 각각 최소 한 개 이상 포함해야 합니다.
'(작은따옴표),"(큰따옴표),\`,/,@` 또는 공백을 제외하고 인쇄 가능한 ASCII 문자(ASCII 코드 33~126)를 사용할 수 있습니다.
그런 다음 적절한 권한을 부여합니다.
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO looker;
GRANT SELECT ON TABLE public.table1 TO looker;
GRANT SELECT ON TABLE public.table2 TO looker;
...
GRANT SELECT ON TABLE public.tableN TO looker;
Looker에 LookML 생성기 및 SQL Runner 사이드바에 필요한 정보 스키마 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하려면 다음 명령어를 실행합니다.
GRANT SELECT ON TABLE information_schema.tables TO looker;
GRANT SELECT ON TABLE information_schema.columns TO looker;
모든 테이블의 looker 사용자에게 GRANT SELECT를 수행하려면 다음 쿼리를 실행합니다.
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO looker;
허용 가능한 Redshift 성능을 위해서는 적절한 배포와 정렬 키를 설정해야 합니다. 자세한 내용은 Redshift 문서를 참조합니다.
임시 스키마 설정
Redshift 데이터베이스에 관리자로 로그인한 상태에서 다음을 실행합니다.
CREATE SCHEMA looker_scratch AUTHORIZATION looker;
looker_scratch 스키마가 이미 생성되어 있거나 권한이 잘못된 경우:
ALTER SCHEMA looker_scratch OWNER TO looker;
search_path 설정
마지막으로 Looker SQL Runner가 데이터베이스에서 특정 메타데이터를 검색하는 데 사용하는 적절한 search_path를 설정해야 합니다. looker라는 사용자와 looker_scratch라는 임시 스키마를 만들었다고 가정하면 명령어는 다음과 같습니다.
ALTER USER looker SET search_path TO '$user',looker_scratch,schema_of_interest,public;
^^^^^^^^^^^^^^^^^^
^^^^^^^^^^^^^^^^^^
include a comma-separated list of
all schemas you'll use with Looker
선택적으로 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 S3의 데이터에 액세스
Looker 내에서 Amazon Redshift Spectrum의 성능을 최대한 활용할 수 있습니다.
Spectrum은 사용자가 Redshift에 먼저 데이터를 로드하지 않고도 S3에 저장된 데이터에 액세스할 수 있게 함으로써 Redshift의 기능과 사용 편의성을 크게 확장합니다. S3 데이터를 Redshift에 저장된 데이터에 조인할 수도 있으며, Redshift 옵티마이저가 쿼리 성능을 극대화하여 쿼리의 S3 및 Redshift 부분을 모두 최적화합니다. Amazon Spectrum을 사용한 액세스 설정에 대한 자세한 내용은 Amazon Redshift의 새로운 Spectrum 기능 사용에 대한 커뮤니티 게시물을 참조합니다.
데이터베이스에 대한 Looker 연결 만들기
데이터베이스 구성을 완료하면 Looker에서 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. Looker의 관리 섹션에서 연결을 선택한 후 연결 추가를 클릭합니다.
연결 세부정보를 작성합니다. 대다수의 설정은 대부분의 데이터베이스 언어에 공통적으로 적용됩니다. 자세한 내용은 데이터베이스에 Looker 연결 문서 페이지를 참조하세요.
제대로 연결되었는지 확인하려면 테스트를 클릭합니다. 문제 해결 정보는 데이터베이스 연결 테스트 문서 페이지를 참조하세요.
연결을 클릭하여 이 설정을 저장합니다.
기능 지원
Looker가 특정 기능을 지원하려면 데이터베이스 언어도 해당 기능을 지원해야 합니다.
Amazon Redshift는 Looker 24.8부터 다음 기능을 지원합니다.
| 특성 | 지원 여부 |
|---|---|
| 지원 수준 | 지원됨 |
| Looker(Google Cloud 핵심 서비스) | 예 |
| 대칭 집계 | 예 |
| 파생 테이블 | 예 |
| 영구 SQL 파생 테이블 | 예 |
| 영구 기본 파생 테이블 | 예 |
| 안정적인 뷰 | 예 |
| 쿼리 종료 | 예 |
| SQL 기반 피벗 | 예 |
| 시간대 | 예 |
| SSL | 예 |
| 소계 | 예 |
| JDBC 추가 매개변수 | 예 |
| 대소문자 구분 | 예 |
| 위치 유형 | 예 |
| 목록 유형 | 예 |
| 백분위수 | 예 |
| 고유 백분위수 | 아니요 |
| SQL Runner 표시 프로세스 | 예 |
| SQL Runner 설명 테이블 | 예 |
| SQL Runner 표시 색인 | 예 |
| SQL Runner 선택 10 | 예 |
| SQL Runner 카운트 | 예 |
| SQL 설명 | 예 |
| OAuth 사용자 인증 정보 | 아니요 |
| 컨텍스트 주석 | 예 |
| 연결 풀링 | 아니요 |
| HLL 스케치 | 예 |
| 집계 인식 | 예 |
| 증분 PDT | 예 |
| 밀리초 | 예 |
| 마이크로초 | 예 |
| 구체화된 뷰 | 예 |
| 대략적인 고유값 | 예 |