Amazon Redshift

Amazon Redshift のデータにアクセスできます。必要に応じて Amazon Redshift Spectrum を使用して S3 に保存されているデータにアクセスすることもできます。

ネットワークトラフィックの暗号化

Looker アプリケーションとデータベース間のネットワーク トラフィックを暗号化することをおすすめします。セキュアなデータベースアクセスを可能にするドキュメント ページに記載されているオプションのいずれかを検討してください。

SSL 暗号化の使用に関心がある場合は、接続のセキュリティ オプションの構成に関する Amazon Redshift のドキュメントをご覧ください。

ユーザーとセキュリティ

最初に、Lookerユーザーを作成します。 some_password_here を一意の安全なパスワードに変更します。

CREATE USER looker WITH PASSWORD 'some_password_here';

パスワードの制約（Redshift ALTER USER のドキュメントから引用）:

  • 8文字から64文字まで。
  • 少なくとも、1つの大文字と1つの小文字、1つの数字を含める必要がある。
  • '（一重引用符）、"（二重引用符）、\`,/,、@ およびスペースを除く、印刷可能な任意の ASCII 文字（ASCII コード 33 から 126）を使用できます。

次に、適切な権限を付与します。

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;

Looker に LookML 生成ツールと SQL Runner サイドバーに必要な情報のスキーマデータへのアクセス権を付与するには、次のコマンドを実行します。

GRANT SELECT ON TABLE information_schema.tables TO looker;
GRANT SELECT ON TABLE information_schema.columns TO looker;

すべてのテーブルで GRANT SELECT を looker ユーザーに適用するには、次のクエリを実行します。

GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO looker;

Redshiftのパフォーマンスを妥当なレベルに維持するために、適切な分散とソートキーを設定することが必要になります。詳細については、Redshift のドキュメントをご覧ください。

一時的スキーマ設定

adminユーザーとしてRedshiftデータベースにログインし、次の内容を実行します。

CREATE SCHEMA looker_scratch AUTHORIZATION looker;

looker_scratch スキーマがすでに作成されている、または不適切な権限が付与されている場合:

ALTER SCHEMA looker_scratch OWNER TO looker;

search_pathの設定

最後に、Looker SQL Runner がデータベースから特定のメタデータを取得するために使用する適切な search_path を設定する必要があります。looker というユーザーと looker_scratch という一時スキーマを作成したとすると、コマンドは次のようになります。

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

Amazon Redshift Spectrumを使用したS3保管データへのアクセス（オプション）

Looker 内から、Amazon Redshift Spectrumのパフォーマンスを存分に活用できます。

Spectrumを使用すると、ユーザーはS3に保管されたデータを最初にRedshiftにロードしなくてもそのデータにアクセスできるため、Redshiftの機能性と使いやすさが大幅に向上します。S3のデータをRedshiftに保管されたデータと結合することもできます。また、Redshiftオプティマイザーが、クエリに含まれるS3とRedshiftの各部分の双方を最適化することで、クエリのパフォーマンスが最大化されます。Amazon Spectrum を使用したアクセスの設定については、Amazon Redshift の新しい Spectrum 機能の使用に関するコミュニティ投稿をご覧ください。

データベースへの Looker 接続の作成

データベースの構成が完了したら、Lookerからデータベースに接続できます。Looker の [管理者] セクションで [接続] を選択し、[新しい接続] をクリックします。

接続の詳細を入力します。設定の大部分は、ほとんどのデータベース言語に共通するものです。詳細については、Looker をデータベースに接続するのドキュメント ページをご覧ください。

接続が成功したことを確認するには、[テスト] をクリックします。トラブルシューティング情報については、データベース接続のテストのドキュメント ページをご覧ください。

これらの設定を保存するには、[接続] をクリックします。

機能のサポート

一部の機能については、Looker でサポートするには、データベース言語が同じ機能に対応している必要があります。

Amazon Redshift では、Looker 24.12 の時点で、次の機能がサポートされています。

機能 サポート対象
サポート レベル
サポート対象
Looker（Google Cloud コア）
○
対称集計
○
派生テーブル
○
永続的な SQL 派生テーブル
○
永続的なネイティブ派生テーブル
○
安定したビュー
○
クエリの強制終了
○
SQL ベースのピボット
○
タイムゾーン
○
SSL
○
Subtotals
○
JDBC の追加パラメータ
○
大文字と小文字を区別
○
ロケーション タイプ
○
リストのタイプ
○
パーセンタイル
○
個別のパーセンタイル
いいえ
SQL Runner の表示プロセス
○
SQL Runner の説明テーブル
○
SQL Runner 表示インデックス
○
SQL Runner Select 10
○
SQL ランナーの数
○
SQL の説明
○
Oauth 認証情報
いいえ
コンテキスト コメント
○
接続プーリング
いいえ
HLL スケッチ
○
集計認識
○
増分PDT
○
ミリ秒
○
マイクロ秒
○
マテリアライズド ビュー
○
Approximate Count Distinct
○