Google BigQuery

Présentation

Cette page explique comment configurer une connexion dans Looker au langage SQL standard de Google BigQuery ou à l'ancien SQL Google BigQuery.

Pour configurer une connexion Google BigQuery Standard SQL ou Google BigQuery Legacy SQL, procédez comme suit:

  1. Dans votre base de données BigQuery, configurez l'authentification que Looker utilisera pour accéder à votre base de données BigQuery. Looker prend en charge les options d'authentification suivantes pour BigQuery:

  2. Dans votre base de données BigQuery, si vous souhaitez utiliser des tables dérivées persistantes (PDT) sur la connexion, créez un ensemble de données temporaire que Looker pourra utiliser pour créer des PDT sur votre base de données. Pour en savoir plus sur la procédure à suivre, consultez la section Créer un ensemble de données temporaire pour les tables dérivées persistantes sur cette page.

  3. Dans Looker, configurez la connexion entre Looker et votre base de données BigQuery. Consultez la section Connecter Looker à BigQuery sur cette page pour connaître la procédure.

  4. Dans Looker, testez la connexion entre Looker et votre base de données BigQuery. Pour connaître la procédure à suivre, consultez la section Tester la connexion de cette page.

Chiffrement du trafic réseau

Il est recommandé de chiffrer le trafic réseau entre l'application Looker et votre base de données. Envisagez l'une des options décrites sur la page de documentation Activer l'accès sécurisé à la base de données.

S'authentifier avec des comptes de service BigQuery

L'une des méthodes d'authentification de Looker dans votre base de données BigQuery consiste à utiliser un compte de service BigQuery. Créez le compte de service dans votre base de données BigQuery à l'aide du gestionnaire d'API dans la console Google Cloud. Vous devez disposer des autorisations d'administrateur Google Cloud pour créer le compte de service. Consultez la documentation sur la création d'un compte de service et la génération d'une clé privée.

Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON

Pour créer un compte de service BigQuery, procédez comme suit:

  1. Ouvrez la page des identifiants dans le gestionnaire d'API dans la console Google Cloud et sélectionnez votre projet.

  2. Sélectionnez CRÉER DES IDENTIFIANTS, puis Compte de service.

  3. Attribuez un nom au nouveau compte de service, ajoutez éventuellement une description, puis sélectionnez CRÉER ET CONTINUER.

  4. Votre compte de service nécessite deux rôles prédéfinis Google BigQuery:

    • BigQuery > Éditeur de données BigQuery
    • BigQuery > Utilisateur de job BigQuery

    Sélectionnez le premier rôle dans le champ Sélectionnez un rôle, cliquez sur AJOUTER UN AUTRE RÔLE, puis sélectionnez le deuxième rôle.

    Après avoir sélectionné les deux rôles, sélectionnez CONTINUER, puis OK.

  5. Sur la page Credentials (Identifiants), sélectionnez votre nouveau compte de service:

  6. Sélectionnez CLÉS, puis AJOUTER UNE CLÉ et, dans la liste déroulante, sélectionnez Créer une clé:

  7. Sélectionnez JSON sous Type de clé, puis cliquez sur CRÉER:

  8. La clé JSON sera enregistrée sur votre ordinateur.

    Après avoir noté l'emplacement de téléchargement, sélectionnez FERMER:

  9. Sélectionnez OK.

  10. Recherchez l'adresse e-mail correspondant au compte de service. Vous aurez besoin de cette adresse pour configurer la connexion de Looker à BigQuery:

  11. Une fois le compte de service créé dans votre base de données BigQuery, vous devez saisir ces informations et les détails du fichier de certificat dans les champs Adresse e-mail du compte de service, Fichier JSON/P12 du compte de service et Mot de passe de la fenêtre Connexions de Looker lorsque vous configurez la connexion de Looker à BigQuery.

Authentification avec OAuth

Looker prend en charge OAuth pour les connexions Google BigQuery, ce qui signifie que chaque utilisateur Looker s'authentifie auprès de Google avec ses propres identifiants Google OAuth et autorise Looker à accéder à la base de données.

OAuth permet aux administrateurs de base de données d'effectuer les opérations suivantes:

  • Vérifiez quels utilisateurs Looker exécutent des requêtes sur la base de données.
  • Appliquez des contrôles d'accès basés sur les rôles à l'aide des autorisations Google.
  • Utilisez des jetons OAuth pour tous les processus et actions qui accèdent à Google BigQuery, au lieu d'intégrer les ID et les mots de passe BigQuery à plusieurs endroits.

Notez les points suivants pour les connexions BigQuery avec OAuth:

  • Si un administrateur de base de données modifie les identifiants du client OAuth de BigQuery, toutes les planifications ou alertes qu'un utilisateur possède seront affectées. Les utilisateurs doivent se reconnecter si leur administrateur modifie les identifiants OAuth de BigQuery. Les utilisateurs peuvent également accéder à la page Compte Looker depuis la page du compte de leur profil utilisateur pour se connecter à Google.
  • Étant donné que les connexions BigQuery qui utilisent OAuth sont définies "par utilisateur", les stratégies de mise en cache sont définies par utilisateur et pas seulement par requête. Cela signifie qu'au lieu d'utiliser les résultats mis en cache chaque fois que la même requête est exécutée pendant la période de mise en cache, Looker n'utilise les résultats mis en cache que si le même utilisateur a exécuté la même requête pendant la période de mise en cache. Pour en savoir plus sur la mise en cache, consultez la page de documentation Mettre en cache des requêtes.
  • Si vous souhaitez utiliser des tables dérivées persistantes (PDT) sur une connexion BigQuery avec OAuth, vous devez créer un compte de service supplémentaire afin que Looker puisse accéder à votre base de données pour les processus de PDT. Pour en savoir plus, consultez la section Tables dérivées persistantes sur une connexion BigQuery de cette page.
  • Lorsqu'ils passent par une commande sudo en tant qu'autre utilisateur, les administrateurs utilisent le jeton d'autorisation OAuth de cet utilisateur. Consultez la page de documentation Utilisateurs pour en savoir plus sur l'utilisation de la commande sudo.

Configuration d'un projet de base de données BigQuery pour OAuth.

Les sections suivantes décrivent comment générer des identifiants OAuth et configurer un écran de consentement OAuth. Si vous avez déjà configuré un écran de consentement OAuth pour une autre application de votre projet, vous n'avez pas besoin d'en créer un autre. Vous configurez un seul écran de consentement pour toutes les applications d'un projet.

Vous devez configurer les identifiants OAuth et l'écran de consentement OAuth dans la console Google Cloud. La description générique de Google se trouve sur le site d'assistance Google Cloud et sur le site de la console Google Dev.

Selon le type d'utilisateurs qui accèdent aux données BigQuery dans Looker et selon que vos données BigQuery sont publiques ou privées, OAuth n'est peut-être pas la méthode d'authentification la plus appropriée. De même, le type de données demandées à l'utilisateur et le niveau d'accès requis pour y accéder lorsqu'il s'authentifie auprès de Google pour utiliser Looker peuvent nécessiter une validation par Google. Pour en savoir plus sur la validation, consultez la section Générer des identifiants Google OAuth sur cette page.

Générer des identifiants Google OAuth

  1. Accédez à Google Cloud Console.

  2. Dans la liste déroulante Sélectionner un projet, accédez à votre projet BigQuery. Vous devriez être redirigé vers le tableau de bord de votre projet.

  3. Dans le menu de gauche, sélectionnez la page API et services. Sélectionnez ensuite Identifiants. Sur la page Identifiants, sélectionnez la flèche vers le bas du bouton Créer des identifiants, puis sélectionnez ID client OAuth dans le menu déroulant:

  4. Google vous demande de configurer un écran de consentement OAuth, qui permet à vos utilisateurs de choisir comment accorder l'accès à leurs données privées, avant de pouvoir générer vos identifiants OAuth. Pour configurer votre écran de consentement OAuth, consultez la section Configurer un écran de consentement OAuth sur cette page.

  5. Si vous avez déjà configuré un écran de consentement OAuth, Google affiche la page Créer un ID client OAuth, qui vous permet de créer un ID client OAuth et un code secret à utiliser dans votre connexion BigQuery à Looker. Dans la liste déroulante Type d'application, sélectionnez Application Web. La page se développe et affiche des options supplémentaires:

  6. Dans le champ Nom, saisissez un nom pour l'application, par exemple Looker.

  7. Dans la section Origines JavaScript autorisées, sélectionnez + AJOUTER UN URI pour afficher le champ URI 1. Dans le champ URI 1, saisissez l'URL de votre instance Looker, en incluant le https://. Exemple :

    • Si Looker héberge votre instance: https://<instancename>.looker.com
    • Si vous disposez d'une instance Looker hébergée par un client: https://looker.<mycompany>.com
    • Si votre instance Looker nécessite un numéro de port: https://looker.<mycompany>.com:9999

  8. Dans la section URI de redirection autorisés, sélectionnez + AJOUTER UN URI pour afficher le champ URI 1. Dans le champ URI 1, saisissez l'URL de votre instance Looker, suivie de /external_oauth/redirect. Exemples: https://<instancename>.looker.com/external_oauth/redirect ou https://looker.<mycompany>.com:9999/external_oauth/redirect.

  9. Sélectionnez Créer. Google affiche votre ID client et votre code secret de client.

  10. Copiez votre ID client et les valeurs du code secret du client. Vous en aurez besoin pour configurer l'authentification OAuth pour la connexion BigQuery dans Looker.

Google exige que vous configuriez un écran de consentement OAuth, qui permet à vos utilisateurs de choisir comment accorder l'accès à leurs données privées, et fournit un lien vers les conditions d'utilisation et les règles de confidentialité de votre organisation.

Dans le menu de gauche, sélectionnez la page Écran de consentement OAuth. Avant de pouvoir configurer votre écran de consentement OAuth, vous devez choisir le type d'utilisateurs pour qui vous mettez cette application à disposition. En fonction de votre sélection, votre application peut nécessiter une validation par Google.

Effectuez votre sélection et sélectionnez Créer. La page de l'écran de consentement OAuth s'affiche. Vous pouvez configurer cet écran pour toutes les applications de votre projet, y compris les applications internes et publiques.

Google procédera à la validation des applications publiques si l'une des conditions suivantes est remplie:

  • L'application utilise des API Google qui utilisent des portées restreintes ou sensibles.
  • L'écran de consentement OAuth inclut un logo de l'application.
  • Le projet a dépassé le seuil du domaine.

Procédez comme suit pour configurer votre écran de consentement OAuth:

  1. Dans le champ Nom de l'application, saisissez le nom de l'application à laquelle l'utilisateur accorde l'accès. Dans ce cas, Looker.

  2. Dans le champ Adresse e-mail d'assistance utilisateur, saisissez l'adresse e-mail d'assistance que les utilisateurs doivent contacter pour résoudre des problèmes de connexion ou d'autorisation.

  3. Sélectionnez AJOUTER UN DOMAINE pour afficher le champ Domaine autorisé 1. Dans ce champ, saisissez le domaine de l'URL de votre instance Looker. Par exemple, si Looker héberge votre instance sur https://<instance_name>.cloud.looker.com, le domaine est cloud.looker.com. Pour les déploiements de Looker hébergés par un client, saisissez le domaine sur lequel vous hébergez Looker.

  4. Dans la section Coordonnées du développeur, saisissez une ou plusieurs adresses e-mail que Google peut utiliser pour vous contacter au sujet de votre projet.

    Les autres champs sont facultatifs, mais vous pouvez les utiliser pour personnaliser davantage votre écran de consentement.

  5. Sélectionnez ENREGISTRER ET CONTINUER.

  6. Google affiche la page Champs d'application, qui vous permet de configurer des champs d'application. Looker n'a besoin que des portées par défaut, aucune autre configuration de portée n'est nécessaire. Sélectionnez ENREGISTRER ET CONTINUER.

  7. Sur la page Récapitulatif, sélectionnez RETOUR AU TABLEAU DE BORD.

Vous pouvez maintenant poursuivre la procédure pour générer vos identifiants OAuth.

Pour en savoir plus sur la configuration de l'écran de consentement OAuth de Google, consultez la documentation d'assistance Google.

Configurer la connexion Looker pour BigQuery avec OAuth

Pour activer OAuth pour votre connexion BigQuery, sélectionnez l'option OAuth sur la page Connexion de Looker lorsque vous configurez la connexion de Looker à BigQuery. Lorsque vous activez l'option OAuth, Looker affiche les champs ID client OAuth et Code secret du client OAuth. Collez les valeurs d'ID client et de code secret du client que vous avez obtenues lors de cette étape sur la page Générer des identifiants Google OAuth.

Comment les utilisateurs Looker s'authentifient-ils dans BigQuery avec OAuth ?

Une fois que la connexion entre Looker et BigQuery est configurée pour OAuth, les utilisateurs peuvent utiliser Looker pour effectuer leur première authentification dans votre base de données BigQuery en effectuant l'une des opérations suivantes:

Authentification sur Google à partir d'une requête

Une fois que la connexion entre Looker et BigQuery est configurée pour OAuth, Looker invite les utilisateurs à se connecter avec leur compte Google avant d'exécuter des requêtes utilisant la connexion BigQuery. Looker affiche cette invite provenant des explorations, des tableaux de bord, des Looks et de SQL Runner.

L'utilisateur doit sélectionner Se connecter et s'authentifier avec OAuth. Une fois que l'utilisateur s'est authentifié dans BigQuery, il peut sélectionner le bouton Exécuter dans l'exploration. Looker charge alors les données dans l'exploration.

Authentification sur Google à partir de la page du compte utilisateur

Une fois que la connexion entre Looker et BigQuery est configurée pour OAuth, un utilisateur peut s'authentifier dans son compte Google à partir de la page du compte utilisateur Looker:

  1. Dans Looker, sélectionnez l'icône de profil, puis Compte dans le menu utilisateur.
  2. Accédez à la section Identifiants de connexion OAuth, puis sélectionnez le bouton Connexion correspondant à la connexion à la base de données BigQuery appropriée.
  3. Sélectionnez le compte approprié sur la page Se connecter avec Google.
  4. Sélectionnez Autoriser sur l'écran de consentement OAuth pour permettre à Looker d'afficher et de gérer vos données dans Google BigQuery.

Une fois que vous vous êtes authentifié auprès de Google via Looker, vous pouvez vous déconnecter ou autoriser à nouveau vos identifiants à tout moment sur la page Compte, comme décrit dans la page de documentation Personnaliser votre compte utilisateur. Bien que les jetons Google BigQuery n'expirent pas, l'utilisateur peut sélectionner Autoriser à nouveau pour se connecter avec un autre compte Google.

Révocation de jetons OAuth

Les utilisateurs peuvent revoke l'accès d'applications comme Looker au compte Google en accédant aux paramètres de leur compte Google.

Les jetons Google BigQuery n'expirent pas. Toutefois, si un administrateur de base de données modifie les identifiants OAuth de la connexion à la base de données d'une manière qui invalide les identifiants existants, les utilisateurs devront se reconnecter avec leur compte Google avant d'exécuter des requêtes utilisant cette connexion.

Tables dérivées persistantes sur une connexion BigQuery

Si vous souhaitez utiliser des tables dérivées persistantes (PDT) pour votre connexion BigQuery, vous devrez peut-être procéder comme suit, en fonction de la configuration de votre connexion:

  • Utilisez la console Google Cloud pour créer dans votre base de données BigQuery un ensemble de données temporaire que Looker peut utiliser pour écrire des PDT. Consultez la section Créer un ensemble de données temporaire pour les tables dérivées persistantes de cette page pour en savoir plus. Cette étape est obligatoire pour les tables PDT, quelles que soient les autres options de configuration disponibles sur la connexion.
  • Utilisez le gestionnaire d'API de la console Google Cloud pour créer un compte de service distinct pour les processus de PDT de Looker. Pour connaître la procédure à suivre, consultez la section Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON sur cette page. Le type d'authentification sur votre connexion détermine si un compte de service pour les PDT est requis, ainsi que l'endroit où vous saisissez les informations de ce compte dans la fenêtre Connexions de Looker lorsque vous configurez la connexion de Looker à BigQuery :
    • Si votre connexion utilise OAuth pour authentifier les utilisateurs, vous devez créer un compte de service distinct pour les processus de PDT. Vous devez saisir les informations du compte de service et les détails du fichier de certificat dans la section Remplacements PDT de la fenêtre Connexions de Looker. La fenêtre Connexions de Looker affiche automatiquement la section Remplacements des PDT lorsque vous activez l'option Activer les PDT pour une connexion également configurée avec l'option OAuth du champ Authentification. Pour en savoir plus, consultez la section Activer les PDT pour les connexions Looker à BigQuery avec OAuth.
    • Si votre connexion utilise des comptes de service pour l'authentification des utilisateurs, vous avez la possibilité de créer un compte de service distinct pour les processus de PDT. Si vous choisissez de disposer d'un compte de service PDT distinct, vous devez saisir les informations correspondantes dans la section Remplacements pour les tables de données privées dans les champs Adresse e-mail du compte de service, Fichier JSON/P12 du compte de service et Mot de passe de la fenêtre Connexions de Looker. La section Remplacements de PDT s'affiche lorsque vous activez le bouton Activer les PDT pour une connexion Looker à BigQuery à l'aide de l'authentification par compte de service.

Créer un jeu de données temporaire pour stocker les tables dérivées persistantes

Pour activer les tables dérivées persistantes (PDT) pour votre connexion BigQuery, activez le bouton Activer les tables dérivées persistantes sur la page Connexion de Looker lorsque vous configurez la connexion entre Looker et BigQuery. Lorsque vous activez les PDT, Looker affiche le champ Temp Dataset (Ensemble de données temporaire). Dans ce champ, vous allez saisir le nom de l'ensemble de données que Looker peut utiliser pour créer des PDT. Vous devez configurer cette base de données ou ce schéma à l'avance en utilisant les autorisations en écriture appropriées.

Vous pouvez configurer un ensemble de données temporaire à l'aide de la console Google Cloud:

  1. Ouvrez la console Google Cloud et sélectionnez votre projet.

  2. Sélectionnez le menu à trois points, puis cliquez sur Create dataset (Créer un ensemble de données).

  3. Saisissez un ID d'ensemble de données (généralement looker_scratch), puis sélectionnez l'Emplacement des données (facultatif), le Expiration de la table par défaut et la solution de gestion des clés de chiffrement. Enfin, sélectionnez CRÉER UN ENSEMBLE DE DONNÉES.

Maintenant que vous avez créé l'ensemble de données, vous pouvez spécifier son nom dans le champ Temp Dataset (Ensemble de données temporaire) de la fenêtre Connections (Connexions) de Looker lorsque vous configurez la connexion de Looker à BigQuery.

Activer les PDT pour les connexions Looker à BigQuery avec OAuth

Pour les connexions BigQuery utilisant OAuth, vos utilisateurs s'authentifient dans Looker avec leurs identifiants OAuth. Looker prend en charge les PDT pour les connexions BigQuery avec OAuth, mais Looker lui-même ne peut pas utiliser OAuth. Vous devez donc configurer un compte de service BigQuery spécifiquement pour autoriser Looker à accéder à votre base de données pour les processus de PDT.

Vous pouvez configurer un compte de service de PDT dans votre base de données BigQuery à l'aide du gestionnaire d'API Google Cloud. Consultez la section Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON de cette page.

Une fois que vous avez créé le compte de service dans votre base de données BigQuery, vous devez saisir les informations du compte de service et les détails du fichier de certificat dans la section Remplacements d'enregistrements PDT de la fenêtre Connexions de Looker lorsque vous configurez la connexion de Looker à BigQuery. La fenêtre Connexions de Looker affiche automatiquement la section Remplacements des PDT lorsque vous activez l'option Activer les PDT pour une connexion également configurée avec l'option OAuth du champ Authentification. Utilisez les champs suivants de la section Remplacements pour PDT afin de saisir les informations du compte de service que Looker peut utiliser pour les processus de PDT sur votre base de données:

  • Importer au format p12 ou json: cliquez sur le bouton Importer un fichier pour importer le fichier de certificat du compte de service BigQuery que vous souhaitez utiliser pour les processus de PDT sur la connexion. Vous pouvez obtenir ce fichier depuis le gestionnaire d'API Google Cloud en suivant la procédure Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON.
  • : ce champ s'applique uniquement si vous importez un fichier P12 dans le champ Importer au format p12 ou json de la section Remplacements P12. Saisissez l'adresse e-mail du compte de service BigQuery que vous souhaitez utiliser pour les processus PDT sur la connexion. Vous pouvez obtenir cette adresse e-mail depuis le gestionnaire d'API Google Cloud en suivant la procédure Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON.
  • : ce champ s'applique uniquement si vous importez un fichier P12 dans le champ Importer au format p12 ou json de la section Remplacements P12. Dans le fichier d'identifiants .p12, saisissez le mot de passe du compte de service BigQuery que vous souhaitez utiliser pour les processus de PDT sur la connexion.

Connecter Looker à BigQuery

Dans la section Admin de Looker, sélectionnez Connexions pour ouvrir la page Connexions, puis effectuez l'une des opérations suivantes:

  • Pour créer une connexion, sélectionnez le bouton Add Connection (Ajouter une connexion).
  • Pour modifier une connexion existante, recherchez-la dans la table Databases (Bases de données), puis sélectionnez le bouton Edit (Modifier) dans la liste des connexions.

Saisissez les informations de connexion. La plupart de ces paramètres sont communs à la plupart des dialectes de base de données et sont décrits dans la page de documentation Connecter Looker à votre base de données. Les paramètres ci-dessous sont mentionnés pour les mettre en évidence ou pour clarifier comment ils s'appliquent spécifiquement aux connexions BigQuery:

  • Dialecte: sélectionnez Google BigQuery Standard SQL ou Google BigQuery Legacy SQL.

  • ID du projet de facturation: nom du projet de facturation Google Cloud. Le projet de facturation est le projet Google Cloud facturé, mais vous pouvez toujours interroger des ensembles de données d'un autre projet Google Cloud si vos développeurs LookML spécifient des noms de table complets dans le paramètre sql_table_name de vos vues, explorations ou jointures LookML. Pour BigQuery, un nom de table complet utilise le format <project_name>.<dataset_name>.<table_name>. En l'absence d'un champ d'application complet, BigQuery recherche la table dans le projet de facturation et l'ensemble de données que vous spécifiez sur la page Connexions de Looker pour la connexion de BigQuery à Looker. Consultez la documentation BigQuery pour obtenir une explication de la hiérarchie des ressources dans BigQuery.

  • nom de l'ensemble de données que Looker doit utiliser par défaut lorsqu'il interroge votre base de données. L'ensemble de données par défaut doit se trouver dans le projet de facturation spécifié pour la connexion. Vous ne pouvez pas saisir de valeur du type project_name.dataset_name dans le champ Database (Base de données) pour spécifier un ensemble de données dans un autre projet.

    Votre projet LookML peut accéder aux tables d'autres ensembles de données (y compris aux tables des ensembles de données publics) si vos développeurs LookML spécifient des noms de table complets dans le paramètre sql_table_name de vos vues, explorations ou jointures LookML. Pour BigQuery, un nom de table complet utilise le format <project_name>.<dataset_name>.<table_name>. Pour interroger une table d'un autre ensemble de données, elle doit être accessible par le compte de service (pour les connexions utilisant l'authentification de compte de service) ou par l'utilisateur exécutant la requête (pour les connexions utilisant l'authentification OAuth). Si votre code LookML ne spécifie pas de noms de tables dont le champ d'application est complet, BigQuery recherche la table dans l'ensemble de données que vous spécifiez dans le champ Dataset (Ensemble de données) de la connexion BigQuery.

    Si votre projet ne comporte aucun ensemble de données (ce qui peut être le cas si vous séparez le calcul et le stockage dans des projets distincts), vous pouvez fournir une valeur Dataset arbitraire, mais vous devez toujours utiliser des noms de table dont le champ d'application est complet dans votre code LookML.

  • : type d'authentification que Looker utilisera pour accéder à votre base de données (Compte de service ou OAuth) :

    • Compte de service: sélectionnez cette option pour utiliser un compte de service BigQuery afin que Looker puisse s'authentifier dans votre base de données (pour en savoir plus, consultez la section Authentification avec des comptes de service BigQuery). Lorsque l'option Service Account (Compte de service) est sélectionnée, les champs suivants s'affichent :
      • Importer le fichier JSON ou le fichier P12 du service: utilisez le bouton Importer un fichier pour importer le fichier de certificat pour le compte de service BigQuery. Vous pouvez obtenir ce fichier depuis le gestionnaire d'API Google Cloud en suivant la procédure Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON.
      • Adresse e-mail du compte de service: ce champ ne s'applique que si vous importez un fichier P12 dans le champ Importer un fichier JSON ou un fichier P12 de service. Saisissez l'adresse e-mail du compte de service BigQuery que vous avez obtenue auprès du gestionnaire d'API Google Cloud à l'étape Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON.
      • Password (Mot de passe) : mot de passe du fichier d'identifiants P12 du compte de service BigQuery. Le champ Mot de passe ne s'applique que si vous importez un fichier P12 dans le champ Importer un fichier JSON ou P12 du service.
    • OAuth: sélectionnez cette option pour permettre à chaque utilisateur Looker de s'authentifier dans Google BigQuery et autoriser Looker à accéder à la base de données avec son compte BigQuery. Consultez la section Authentification avec OAuths de cette page pour découvrir comment implémenter OAuth pour votre connexion BigQuery. Lorsque OAuth est sélectionné, les champs suivants s'affichent :

  • Activer les tables dérivées persistantes: activez cette option pour autoriser les tables dérivées persistantes (PDT) sur la connexion. Vous devez spécifier le jeu de données temporaire de votre base de données que Looker utilisera pour écrire des PDT. Consultez la section Créer un ensemble de données temporaire pour les tables dérivées persistantes de cette page pour en savoir plus. Remarque: Si votre connexion est configurée pour OAuth, vous devrez utiliser la section Remplacements des tables dérivées persistantes pour spécifier un compte de service que Looker peut utiliser pour les processus de PDT sur votre connexion BigQuery. Pour en savoir plus, consultez la section Activer les tables PDT pour les connexions Looker à BigQuery avec OAuth.

  • Ensemble de données temporaire: ensemble de données BigQuery que vous avez créé dans la console Google Cloud pour permettre à Looker d'écrire des tables dérivées persistantes dans votre base de données. Consultez la section Créer un ensemble de données temporaire pour les tables dérivées persistantes pour en savoir plus.

  • Fuseau horaire de la base de données: le fuseau horaire par défaut de BigQuery est UTC. Le paramètre de fuseau horaire que vous spécifiez ici doit correspondre à votre paramètre de fuseau horaire BigQuery. Pour en savoir plus, consultez la section Fuseau horaire de la base de données de la page Connecter Looker à votre base de données.

  • Fuseau horaire de la requête: consultez la section Fuseau horaire de la requête de la page Connecter Looker à votre base de données pour en savoir plus.

  • Paramètres JDBC supplémentaires: ajoutez des paramètres JDBC supplémentaires, tels que des étiquettes BigQuery (consultez la section Étiquettes de tâche et commentaires contextuels pour les connexions BigQuery sur cette page pour en savoir plus). Voici quelques-uns des autres paramètres pris en charge :

    • connectTimeout: délai d'attente de connexion (en millisecondes). La valeur par défaut est 240 000.
    • readTimeout: délai d'attente de lecture, en millisecondes. La valeur par défaut est 240 000.
    • rootUrl: si vous disposez d'une instance BigQuery dans un réseau privé, spécifiez un autre point de terminaison pour vous connecter à BigQuery, autre que le point de terminaison public par défaut.

  • Max Billing Gigabytes: Sur les connexions BigQuery, vous êtes facturé pour chaque requête en fonction de sa taille. Pour éviter que les utilisateurs n'exécutent accidentellement une requête trop coûteuse, vous pouvez définir un nombre maximal de gigaoctets qu'un utilisateur est autorisé à récupérer dans une seule requête. Vous pouvez laisser le champ Max Billing Gigabytes (Max Billing Gigaoctets) vide si vous ne limitez pas la taille des requêtes. Pour en savoir plus sur la tarification, consultez la page des tarifs de BigQuery.

  • Nombre maximal de connexions par nœud: vous pouvez initialement conserver la valeur par défaut. Pour en savoir plus sur ce paramètre, consultez la section Nombre maximal de connexions par nœud de la page de documentation Connecter Looker à votre base de données.

  • Connection Pool Timeout (Expiration du pool de connexion) : vous pouvez initialement conserver la valeur par défaut. Pour en savoir plus sur ce paramètre, consultez la section Délai avant expiration du pool de connexion de la page de documentation Connecter Looker à votre base de données.

  • Désactiver le contexte: cette option désactive les commentaires contextuels sur une connexion BigQuery. Les commentaires contextuels sur les connexions Google BigQuery sont désactivés par défaut, car ils invalident la capacité de Google BigQuery à effectuer une mise en cache et peuvent avoir un impact négatif sur les performances des caches. Vous pouvez activer les commentaires contextuels pour une connexion BigQuery en désactivant l'option Désactiver le contexte. Pour en savoir plus, consultez la section Libellés de tâches et commentaires de contexte pour les connexions BigQuery.

  • SQL Runner Precache (Précache de l'exécuteur SQL) : si vous souhaitez que SQL Runner ne précharge pas les informations de la table et les charge uniquement lorsqu'une table est sélectionnée, désactivez cette option. Pour en savoir plus, consultez la section Mise en cache de l'exécuteur SQL de la page Connecter Looker à votre base de données.

Une fois que vous avez rempli tous les champs applicables pour l'association, vous pouvez tester la connexion si nécessaire.

Pour enregistrer ces paramètres, cliquez sur Connecter.

Tester la connexion

Vous pouvez tester vos paramètres de connexion à partir de plusieurs endroits dans l'interface utilisateur de Looker:

  • Sélectionnez le bouton Tester en bas de la page Paramètres de connexion, comme décrit dans la page de documentation Connecter Looker à votre base de données.
  • Sélectionnez le bouton Tester à côté de la liste des connexions sur la page d'administration des connexions, comme indiqué sur la page de documentation Connexions.

Pour les nouvelles connexions, si Looker affiche Connexion autorisée, sélectionnez Ajouter une connexion. Looker exécutera les autres tests de connexion pour vérifier que le compte de service a été correctement configuré et qu'il dispose des rôles appropriés.

Tester une connexion qui utilise OAuth

  1. Dans Looker, accédez au mode Développement.
  2. Pour une connexion BigQuery existante utilisant OAuth, accédez aux fichiers d'un projet Looker utilisant votre connexion BigQuery. Pour les nouvelles connexions BigQuery qui utilisent OAuth, ouvrez un fichier de modèle, remplacez la valeur connection du modèle par le nom de votre nouvelle connexion BigQuery, puis enregistrez le fichier de modèle.
  3. Ouvrez l'une des explorations ou l'un des tableaux de bord du modèle, puis exécutez une requête. Lorsque vous essayez d'exécuter une requête, Looker vous invite à vous connecter avec votre compte Google. Suivez les indications de la connexion Google OAuth.

Étiquettes de tâches et commentaires de contexte pour les connexions BigQuery

Pour les connexions BigQuery, Looker envoie le contexte de la requête sous la forme d'étiquettes de tâches BigQuery. Par défaut, Looker envoie les clés d'étiquette de contexte suivantes pour les connexions BigQuery :

  • looker-context-user_id: identifiant unique de chaque utilisateur sur l'instance Looker. Vous pouvez mettre en correspondance cet ID utilisateur avec les ID utilisateur de la page Utilisateurs du menu Admin.

  • looker-context-history_slug: identifiant unique pour chaque requête exécutée sur la base de données par l'instance Looker.

  • looker-context-instance_slug: numéro d'identification de l'instance Looker qui a émis la requête. Le support Looker peut utiliser ces informations pour vous aider à trouver des solutions, si nécessaire.

Vous pouvez configurer des libellés de job supplémentaires que Looker envoie avec chaque requête sur la connexion BigQuery en utilisant le champ de texte Paramètres JDBC supplémentaires de la page Connexions. Dans le champ Paramètres JDBC supplémentaires, ajoutez un paramètre JDBC supplémentaire, labels, puis fournissez une liste de paires key=value encodées au format URL séparées par une virgule. Par exemple, si vous incluez ceci dans le champ Paramètres JDBC supplémentaires:

labels=this%3Dconnection-label,that%3Danother-connection-label

%3D est l'encodage d'URL pour =. Les deux étiquettes suivantes seront donc ajoutées à chaque requête que Looker envoie à la base de données BigQuery, en plus des étiquettes de contexte Looker par défaut:

  • this : connection-label
  • that : another-connection-label

Notez que BigQuery présente des restrictions sur les libellés de tâches:

  • Toute étiquette de connexion qui a la même clé comme étiquette de contexte sera ignorée.
  • Si l'union des étiquettes de connexion et de contexte dépasse un total de 64 étiquettes maximum, les étiquettes de contexte sont les premières à être supprimées, suivies des étiquettes de connexion, jusqu'à ce que le nombre total d'étiquettes soit de 64 au plus.

Looker s'assure que les étiquettes de contexte sont conformes à toutes les exigences de validité des étiquettes de BigQuery, mais ne vérifie pas la validité des étiquettes de connexion. La configuration d'étiquettes de connexion invalides peut entraîner un échec des requêtes.

Les étiquettes de job BigQuery envoyées par défaut par Looker (looker-context-user_id, looker-context-history_id et looker-context-instance_slug) correspondent aux commentaires de contexte SQL que Looker associe aux requêtes SQL pour les dialectes de base de données autres que BigQuery. Pour les connexions BigQuery, les commentaires de contexte sont désactivés par défaut, car ils invalident la capacité de mise en cache de BigQuery et peuvent avoir un impact négatif sur les performances des caches. Vous pouvez activer les commentaires contextuels pour une connexion BigQuery en désactivant l'option Désactiver le contexte pour la connexion BigQuery. Nous vous recommandons de conserver le paramètre par défaut Désactiver les commentaires contextuels afin de pouvoir utiliser le cache de BigQuery. Toutefois, si vous désélectionnez l'option Désactiver les commentaires contextuels pour une connexion BigQuery, Looker enverra des commentaires de contexte SQL et des étiquettes de job BigQuery à votre base de données.

Les commentaires de contexte SQL et les étiquettes de job BigQuery transmettent les mêmes informations. Par exemple, Looker peut générer les commentaires de contexte SQL suivants pour une requête:

-- Looker Query Context

'{"user_id":1,"history_id":4757,"instance_slug":"ec2804ddef74c466f2a43e0afaa3ff6b"}'

Looker générera alors les étiquettes de job BigQuery suivantes pour la même requête:

[{"value":"1","key":"looker-context-user_id"},

 {"value":"4757","key":"looker-context-history_id"},

 {"value":"ec2804ddef74c466f2a43e0afaa3ff6b","key":"looker-context-instance_slug"}]

Prise en charge de fonctionnalités

Pour que Looker prenne en charge certaines fonctionnalités, votre dialecte de base de données doit également les prendre en charge.

SQL standard Google BigQuery

Le langage SQL standard de Google BigQuery est compatible avec les fonctionnalités suivantes à partir de Looker 24.8:

Sélection Compatible ?
Niveau d'assistance
Compatible
Looker (Google Cloud Core)
Oui
Agrégations symétriques
Oui
Tables dérivées
Oui
Tables dérivées SQL persistantes
Oui
Tables dérivées natives persistantes
Oui
Vues stables
Oui
Arrêt de la requête
Oui
Tableaux croisés dynamiques basés sur SQL
Oui
Fuseaux horaires
Oui
SSL
Oui
Sous-totaux
Oui
Paramètres JDBC supplémentaires
Oui
Sensible à la casse
Oui
Type d'emplacement
Oui
Type de liste
Oui
Centile
Oui
Centile distinct
Oui
Processus d'affichage de l'exécuteur SQL
Non
Table de description de l'exécuteur SQL
Non
Afficher les index de l'exécuteur SQL
Non
SQL Runner Select 10
Oui
Nombre d'exécuteurs SQL
Oui
SQL Explain
Non
Identifiants OAuth
Oui
Commentaires sur le contexte
Oui
Pooling de connexions
Non
Croquis HLL
Oui
Reconnaissance d'agrégats.
Oui
Augmentation de tables PDT
Oui
Millisecondes
Oui
Microsecondes
Oui
Vues matérialisées
Oui
Nombre approximatif distinct
Oui

Ancien SQL de Google BigQuery

L'ancien SQL de Google BigQuery est compatible avec les fonctionnalités suivantes à partir de Looker 24.8:

Sélection Compatible ?
Niveau d'assistance
Compatible
Looker (Google Cloud Core)
Non
Agrégations symétriques
Oui
Tables dérivées
Oui
Tables dérivées SQL persistantes
Oui
Tables dérivées natives persistantes
Oui
Vues stables
Non
Arrêt de la requête
Oui
Tableaux croisés dynamiques basés sur SQL
Oui
Fuseaux horaires
Non
SSL
Oui
Sous-totaux
Non
Paramètres JDBC supplémentaires
Oui
Sensible à la casse
Oui
Type d'emplacement
Oui
Type de liste
Oui
Centile
Oui
Centile distinct
Oui
Processus d'affichage de l'exécuteur SQL
Non
Table de description de l'exécuteur SQL
Non
Afficher les index de l'exécuteur SQL
Non
SQL Runner Select 10
Oui
Nombre d'exécuteurs SQL
Oui
SQL Explain
Non
Identifiants OAuth
Oui
Commentaires sur le contexte
Oui
Pooling de connexions
Non
Croquis HLL
Non
Reconnaissance d'agrégats.
Oui
Augmentation de tables PDT
Non
Millisecondes
Oui
Microsecondes
Oui
Vues matérialisées
Non
Nombre approximatif distinct
Oui

Étapes suivantes

Après avoir connecté votre base de données à Looker, configurez les options de connexion pour vos utilisateurs.