Google BigQuery

Présentation

Cette page explique comment configurer une connexion dans Looker à Google BigQuery Standard SQL ou à Google BigQuery Legacy SQL.

Pour configurer une connexion Google BigQuery Standard SQL ou Google BigQuery Legacy SQL, la procédure générale est la suivante:

  1. Dans votre base de données BigQuery, configurez l'authentification que Looker utilisera pour y accéder. Looker est compatible avec 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 peut utiliser pour créer des PDT dans votre base de données. Pour connaître la procédure, consultez la section Créer un jeu de données temporaire pour stocker les tables dérivées persistantes sur cette page.

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

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

Chiffrement du trafic réseau

Il est recommandé de chiffrer le trafic réseau entre l'application Looker et votre base de données. Pour ce faire, consultez les options détaillées sur la page de documentation Sécurisation de l'accès à la base de données.

Authentification avec des comptes de service BigQuery

Looker peut s'authentifier dans votre base de données BigQuery à l'aide d'un compte de service BigQuery. Vous 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 d'autorisations d' Google Cloud administrateur 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 de la console Google Cloud, puis sélectionnez votre projet.

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

  3. Saisissez le nom du nouveau compte de service, ajoutez une description (facultatif) et sélectionnez CRÉER ET CONTINUER.

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

    • BigQuery > Éditeur de données BigQuery
    • BigQuery > Utilisateur de tâche BigQuery

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

    Après avoir sélectionné les deux rôles, sélectionnez CONTINUE (CONTINUER), puis DONE (OK).

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

  6. Sélectionnez CLÉS, puis AJOUTER UNE CLÉ, puis, dans le menu déroulant, sélectionnez Créer une clé:

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

  8. La clé JSON sera enregistrée sur votre ordinateur.

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

  9. Sélectionnez OK.

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

  11. Une fois que vous avez créé le compte de service dans votre base de données BigQuery, vous devez saisir les informations de ce compte de service 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 Looker à BigQuery.

Authentification avec OAuth

Looker prend en charge OAuth pour les connexions Google BigQuery. Ainsi, chaque utilisateur Looker peut s'authentifier dans Google avec ses propres identifiants Google OAuth et autoriser Looker à accéder à la base de données.

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

  • Effectuez un audit des utilisateurs Looker qui exécutent des requêtes sur la base de données.
  • Mettre en place des contrôles d'accès basés sur les rôles à l'aide des autorisations Google
  • utiliser des jetons OAuth pour tous les processus et actions qui accèdent à Google BigQuery, au lieu d'intégrer des identifiants et des mots de passe BigQuery à plusieurs endroits.

Notez les points suivants concernant 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 Compte de profil utilisateur pour se connecter à Google.
  • Étant donné que les connexions BigQuery qui utilisent OAuth fonctionnent "par utilisateur", la mise en cache des politiques fonctionne de la même manière, et pas seulement par requête. Autrement dit, au lieu d'utiliser des résultats mis en cache lorsque la même requête est exécutée au cours de la période de mise en cache, Looker utilise les résultats mis en cache uniquement si le même utilisateur a exécuté la même requête au cours de 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 pour que Looker puisse accéder à votre base de données pour les processus PDT. Pour en savoir plus, consultez la section Tables dérivées persistantes sur une connexion BigQuery de cette page.
  • Lorsque les administrateurs exécutent une commande sudo en tant qu'utilisateur, ils utilisent le jeton d'autorisation OAuth de cet utilisateur. Pour plus d'informations sur l'utilisation de la commande sudo, consultez la page de documentation Utilisateurs.

Configurer un projet de base de données BigQuery pour OAuth

Les sections suivantes expliquent comment générer des identifiants OAuth et configurer un écran de consentement OAuth.

Dans les cas suivants, vous n'avez pas besoin d'effectuer ces procédures:

Les identifiants OAuth et l'écran de consentement OAuth doivent être configurés dans la console Google Cloud. La description générique de Google est disponible sur le site d'assistance Google Cloud et sur le site de la console de développement Google.

Selon le type d'utilisateurs qui accèdent aux données BigQuery dans Looker et si 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 aux données de cet utilisateur lorsqu'il s'authentifie auprès de Google pour utiliser Looker peuvent nécessiter une vérification par Google. Pour en savoir plus sur la validation, consultez la section Générer des identifiants Google OAuth de cette page.

Générer des identifiants Google OAuth

  1. Accédez à Google Cloud Console.

  2. Dans le menu déroulant 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 Configuration d'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, sur laquelle vous pouvez créer un ID client OAuth et un secret à utiliser dans votre connexion BigQuery à Looker. Dans le menu déroulant 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, y compris le https://. Exemple :

    • Si Looker héberge votre instance: https://<instancename>.looker.com
    • Si vous disposez d'une instance Looker hébergée par le 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. Par exemple, 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 client.

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

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 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 d'autorisation OAuth. Avant de configurer votre écran de consentement OAuth, vous devez choisir le type d'utilisateur pour qui vous mettez à disposition cette application. Selon votre choix, votre application peut nécessiter une validation par Google.

Effectuez votre sélection, puis cliquez sur Créer. Google affiche la page Écran de consentement OAuth. Vous pouvez configurer cet écran pour toutes les applications de votre projet, y compris les applications internes et publiques.

Google lancera une vérification pour les applications publiques si l'une des affirmations suivantes est vraie:

  • 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.

Pour configurer votre écran de consentement OAuth, procédez comme suit:

  1. Dans le champ Nom de l'application, saisissez le nom de l'application à laquelle l'utilisateur accorde l'accès (ici, Looker).

  2. Dans le champ Adresse e-mail de l'assistance utilisateur, saisissez l'adresse e-mail de l'assistance que les utilisateurs doivent contacter en cas de problème de connexion ou de consentement.

  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 champs restants 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, sur laquelle vous pouvez 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 Résumé, sélectionnez RETOUR AU TABLEAU DE BORD.

Vous pouvez maintenant poursuivre la procédure de génération de vos identifiants OAuth.

Pour en savoir plus sur la configuration de l'écran de consentement OAuth Google, consultez la documentation de l'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 Looker à BigQuery. Lorsque vous sélectionnez l'option OAuth, Looker affiche les champs ID client OAuth et Secret client OAuth. Collez les valeurs ID client et Secret client que vous avez obtenues à l'étape de la procédure de génération d'identifiants OAuth Google sur cette page.

Si vous avez défini une durée de session pour OAuth BigQuery, vous devez utiliser la fonctionnalité Exempter les applications approuvées pour ajouter Looker à vos applications approuvées afin d'éviter les expirations de session Looker. Consultez l'article d'aide "Définir la durée de session pour les services Google Cloud " pour connaître la procédure à suivre.

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

Une fois la connexion Looker à BigQuery configurée pour OAuth, les utilisateurs peuvent utiliser Looker pour effectuer leur authentification initiale dans votre base de données BigQuery en procédant comme suit:

Authentification sur Google à partir d'une requête

Une fois la connexion Looker à BigQuery configurée pour OAuth, Looker invite les utilisateurs à se connecter avec leur compte Google avant d'exécuter des requêtes qui utilisent la connexion BigQuery. Looker affiche cette invite dans les explorations, les tableaux de bord, les looks et SQL Runner.

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

Authentification sur Google à partir d'une page Compte de l'utilisateur

Une fois la connexion Looker à BigQuery configurée pour OAuth, un utilisateur peut s'authentifier dans son compte Google depuis la page de 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 Se connecter pour la connexion à la base de données BigQuery appropriée.
  3. Sélectionnez le compte approprié sur la page Se connecter avec Google.
  4. Sélectionnez Allow (Autoriser) sur l'écran de consentement OAuth pour autoriser Looker à consulter et à gérer vos données dans Google BigQuery.

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

Révocation de jetons OAuth

Les utilisateurs peuvent révoquer l'accès des applications telles que 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 façon qui annule les identifiants actuels, les utilisateurs doivent se connecter à nouveau à leur compte Google avant d'exécuter des requêtes qui utilisent 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 un ensemble de données temporaire dans votre base de données BigQuery que Looker peut utiliser pour écrire des fichiers PDT. Pour connaître la procédure, consultez la section Créer un jeu de données temporaire pour stocker les tables dérivées persistantes sur cette page. Cette étape est obligatoire pour les PDT, quelles que soient les autres options de configuration de la connexion.
  • Utilisez le Gestionnaire d'API de la console Google Cloud pour créer un compte de service distinct pour les processus PDT de Looker. Pour connaître la procédure, consultez la section Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON de cette page. Le type d'authentification de votre connexion détermine si un compte de service PDT est requis, ainsi que l'emplacement où vous saisissez les informations du compte de service PDT dans la fenêtre Connexions de Looker lorsque vous configurez la connexion Looker à BigQuery :
    • Si votre connexion utilise OAuth pour l'authentification des utilisateurs, vous devez créer un compte de service distinct pour les processus PDT. Vous saisirez les informations du compte de service et les détails du fichier de certificat dans la section Remplacements de PDT de la fenêtre Connexions de Looker. La fenêtre Connexions de Looker affiche automatiquement la section Forcer les dates de début et de fin lorsque vous activez l'option Activer les dates de début et de fin pour une connexion également configurée avec l'option OAuth dans le 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 pouvez créer un compte de service distinct pour les processus de PDT. Si vous choisissez d'utiliser un compte de service PDT distinct, vous devrez saisir les informations du compte de service dans la section Remplacements pour les PDT pour 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 tables PDT s'affiche lorsque vous activez l'option Activer les tables 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 l'option Activer les PDT sur la page Connexion de Looker lorsque vous configurez la connexion Looker à BigQuery. Lorsque vous activez les tables PDT, Looker affiche le champ Ensemble de données temporaire. Vous pouvez y saisir le nom du jeu 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, puis sélectionnez votre projet.

  2. Sélectionnez le menu à trois points, puis Créer un ensemble de données.

  3. Saisissez un ID d'ensemble de données (généralement looker_scratch), puis sélectionnez votre emplacement des données (facultatif), votre expiration par défaut de la table et votre solution de gestion des clés de chiffrement. Sélectionnez CRÉER UN ENSEMBLE DE DONNÉES pour terminer.

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

Activer les PDT pour les connexions Looker à BigQuery avec OAuth

Pour les connexions BigQuery qui utilisent 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 PDT.

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

Une fois le compte de service créé dans votre base de données BigQuery, vous devrez saisir les informations du compte de service et les détails du fichier de certificat dans la section Forcer le PDT de la fenêtre Connexions de Looker lorsque vous configurerez la connexion Looker à BigQuery. La fenêtre Connexions de Looker affiche automatiquement la section Forcer les dates de début et de fin lorsque vous activez l'option Activer les dates de début et de fin pour une connexion également configurée avec l'option OAuth dans le champ Authentification. Utilisez les champs suivants de la section Forcer les tables de données temporaires pour saisir les informations du compte de service que Looker peut utiliser pour les processus de PDT sur votre base de données:

  • Importer un fichier P12 ou JSON: utilisez le bouton Importer un fichier pour importer le fichier de certificat du compte de service BigQuery que vous souhaitez utiliser pour les processus PDT sur la connexion. Vous pouvez obtenir ce fichier dans le Google Cloud Gestionnaire d'API comme étape de la procédure Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON.
  • Nom d'utilisateur: ce champ ne s'applique que si vous importez un fichier P12 dans le champ Importer un fichier P12 ou JSON de la section Remplacements de PDT. Saisissez l'adresse e-mail du compte de service BigQuery que vous souhaitez utiliser pour les processus de PDT sur la connexion. Vous pouvez obtenir cette adresse e-mail dans le Google Cloud gestionnaire d'API comme étape de la procédure Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON.
  • Mot de passe: ce champ ne s'applique que si vous importez un fichier P12 dans le champ Importer un fichier P12 ou JSON de la section Remplacements de PDT. Saisissez le mot de passe du fichier de certificat .p12 du compte de service BigQuery que vous souhaitez utiliser pour les processus PDT sur la connexion.

Connecter Looker à BigQuery

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

  • Pour créer une connexion, sélectionnez le bouton Ajouter une connexion.
  • Pour modifier une connexion existante, recherchez-la dans le tableau Bases de données, puis sélectionnez le bouton Modifier dans la fiche de la connexion.

Saisissez les informations de connexion. La majorité de ces paramètres sont communs à la plupart des dialectes de base de données et sont décrits sur la page de documentation Connecter Looker à votre base de données. Les paramètres suivants sont mentionnés soit pour les mettre en avant, soit pour préciser comment ils s'appliquent spécifiquement aux connexions BigQuery:

  • Dialecte: sélectionnez SQL standard de Google BigQuery ou Ancien SQL de Google BigQuery.

  • ID du projet de facturation: ID de projet (identifiant unique) du Google Cloud projet de facturation. Le projet de facturation est le Google Cloud projet facturé, mais vous pouvez toujours interroger des ensembles de données dans un autre Google Cloud projet si vos développeurs LookML spécifient des noms de table à portée complète dans le paramètre sql_table_name de vos vues, explorations ou jointures LookML. Pour BigQuery, un nom de table à portée complète utilise le format <project_name>.<dataset_name>.<table_name>. Sans référence complète, 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 BigQuery à Looker. Consultez la documentation BigQuery pour en savoir plus sur la hiérarchie des ressources dans BigQuery.

  • ID de projet Cloud Storage: nom de votre ID de projet Cloud Storage, si vous séparez le calcul du stockage dans un projet distinct. Vous pouvez interroger des ensembles de données dans un autre Google Cloud projet si vos développeurs LookML spécifient des noms de table à portée complète dans le paramètre sql_table_name de vos vues, explorations ou jointures LookML. Pour BigQuery, un nom de table à portée complète utilise le format <project_name>.<dataset_name>.<table_name>. Sans référence complète, 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 BigQuery à Looker. Consultez la documentation BigQuery pour en savoir plus sur la hiérarchie des ressources dans BigQuery.

  • Dataset (Ensemble de données) : nom de l'ensemble de données que vous souhaitez utiliser par défaut lorsque Looker 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 une valeur telle que project_name.dataset_name dans le champ 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 les tables d'ensembles de données publics) si vos développeurs LookML spécifient des noms de table à portée complète dans le paramètre sql_table_name de vos vues, explorations ou jointures LookML. Pour BigQuery, un nom de table à portée complète utilise le format <project_name>.<dataset_name>.<table_name>. Pour interroger une table dans un autre ensemble de données, le compte de service (pour les connexions utilisant l'authentification par compte de service) ou l'utilisateur exécutant la requête (pour les connexions utilisant l'authentification OAuth) doivent y avoir accès. Si votre code LookML ne spécifie pas de noms de table complets, BigQuery recherchera 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 contient 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 à portée complète dans votre LookML.

  • Authentification: type d'authentification que Looker utilisera pour accéder à votre base de données. Certaines de ces options ne sont compatibles qu'avec les instances Looker (Google Cloud Core):

    • Identifiants par défaut de l'application: (Looker (Google Cloud Core) uniquement) sélectionnez cette option pour utiliser les identifiants par défaut de l'application (ADC) pour vous authentifier dans votre base de données (pour en savoir plus, consultez la documentation Looker (Google Cloud Core)).
    • 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 un fichier JSON ou P12 de service: utilisez le bouton Importer un fichier pour importer le fichier de certificat du compte de service BigQuery. Vous pouvez obtenir ce fichier dans le Google Cloud Gestionnaire d'API comme étape de 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 P12 de service. Saisissez l'adresse e-mail du compte de service BigQuery, que vous obtiendrez dans le Google Cloud Gestionnaire d'API comme étape de la procédure Créer un compte de service et télécharger le certificat d'identification JSON.
      • 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 de 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 le compte BigQuery de l'utilisateur. Consultez la section Authentification avec OAuth de cette page pour en savoir plus sur l'implémentation d'OAuth pour votre connexion BigQuery. Lorsque vous sélectionnez OAuth, 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. Pour connaître la procédure, consultez la section Créer un jeu de données temporaire pour stocker les tables dérivées persistantes sur cette page. Remarque: Si votre connexion est configurée pour OAuth, vous devez utiliser la section Forcer le traitement PDT 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 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. Pour connaître la procédure, consultez la section Créer un jeu de données temporaire pour stocker les tables dérivées persistantes.

  • Fuseau horaire de la base de données: le fuseau horaire par défaut de BigQuery est UTC. Celui que vous indiquez dans ce champ doit correspondre à votre propre 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: pour en savoir plus, consultez la section Fuseau horaire de la requête de la page Connecter Looker à votre base de données.

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

    • connectTimeout: nombre de millisecondes d'attente avant une connexion. La valeur par défaut est 240 000.
    • readTimeout: nombre de millisecondes d'attente avant une lecture. La valeur par défaut est 240 000.
    • rootUrl: si vous avez une instance BigQuery sur un réseau privé, indiquez un point de terminaison alternatif pour vous connecter à BigQuery différent du point de terminaison public par défaut.

  • Gos de facturation maximum: pour les connexions BigQuery, chaque requête vous est facturée en fonction de sa taille. Pour éviter que les utilisateurs n'exécutent accidentellement une requête trop coûteuse, vous pouvez définir le nombre maximal de gigaoctets qu'un utilisateur peut extraire dans une seule requête. Vous pouvez laisser le champ Facturation maximale en gigaoctets vide si vous ne limitez pas la taille des requêtes. Pour en savoir plus sur les tarifs, consultez la page des tarifs de BigQuery.

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

  • Délai avant expiration du pool de connexions: vous pouvez conserver la valeur par défaut indiquée. Pour en savoir plus sur ce paramètre, consultez la section Délai avant expiration du pool de connexions de la page de documentation Connecter Looker à votre base de données.

  • Désactiver le contexte: cette option désactive les commentaires de contexte pour une connexion BigQuery. Les commentaires contextuels sur les connexions Google BigQuery sont désactivés par défaut, car ils annulent la capacité de Google BigQuery à effectuer les mises en cache et ont un impact négatif sur la performance 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 Étiquettes de tâches et commentaires de contexte pour les connexions BigQuery.

  • Effectuer une mise en cache préalable de l'exécuteur SQL: pour que SQL Runner ne précharge pas les informations d'une table et les charge uniquement lorsque la table est sélectionnée, désélectionnez cette option. Pour en savoir plus, consultez la section Préchargement du SQL Runner de la page Connecter Looker à votre base de données.

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

Pour enregistrer ces paramètres, cliquez sur Connecter.

Tester la connexion

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

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

Pour de nouvelles connexions, si Looker affiche Can connect (Peut se connecter), sélectionnez Add connection (Ajouter une connexion). Looker exécute les autres tests de connexion pour vérifier que le compte de service a été configuré correctement et avec les rôles adéquats.

Tester une connexion qui utilise OAuth

  1. Dans Looker, passez en mode Développement.
  2. Pour une connexion BigQuery existante qui utilise OAuth, accédez aux fichiers de projet d'un projet Looker qui utilise votre connexion BigQuery. Pour les nouvelles connexions BigQuery qui utilisent OAuth, ouvrez un fichier de modèle et remplacez la valeur connection du modèle par le nom de votre nouvelle connexion BigQuery, puis enregistrez le fichier de modèle.
  3. Ouvrez l'un des tableaux de bord ou l'une des explorations du modèle et exécutez une requête. Lorsque vous essayez d'exécuter une requête, Looker vous invite à vous connecter avec votre compte Google. Suivez les instructions 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 de libellés de tâche 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 faire correspondre cet ID utilisateur aux ID utilisateur sur la page Utilisateurs du menu Administration.

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

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

Vous pouvez configurer des libellés de tâche supplémentaires que Looker doit envoyer avec chaque requête sur la connexion BigQuery à l'aide du champ de texte Paramètres JDBC supplémentaires de la page Connexions. Dans le champ Paramètres JDBC supplémentaires, ajoutez un paramètre JDBC supplémentaire, labels, et 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 =. Par conséquent, cela ajouterait les deux étiquettes suivantes 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 applique des restrictions aux libellés de tâche:

  • 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 respectent 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 non valides peut entraîner un échec des requêtes.

Les libellés de tâche BigQuery que Looker envoie par défaut (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 contextuels sont désactivés par défaut, car ils annulent la capacité de BigQuery à mettre en cache et peuvent avoir un impact négatif sur les performances des caches. Pour activer les commentaires contextuels pour une connexion BigQuery, désactivez l'option Désactiver le contexte pour la connexion BigQuery. Nous vous recommandons de conserver le paramètre par défaut pour Désactiver le commentaire de contexte, afin de pouvoir utiliser le cache de BigQuery. Toutefois, si vous désélectionnez l'option Désactiver les commentaires de contexte pour une connexion BigQuery, Looker enverra à votre base de données des commentaires de contexte SQL et des étiquettes de tâche BigQuery.

Les commentaires de contexte SQL et les étiquettes de tâche 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 génère ensuite les étiquettes de tâche 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"}]

Compatibilité des caractéristiques

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

SQL standard de Google BigQuery

Google BigQuery Standard SQL est compatible avec les fonctionnalités suivantes à partir de Looker 25.0:

Fonctionnalité Compatibilité
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 des requêtes
Oui
Pivots 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
Exécuteur SQL : afficher les processus
Non
Table de description de SQL Runner
Non
Indexes de l'exécuteur SQL
Non
SQL Runner Select 10
Oui
Nombre d'exécuteurs SQL
Oui
Explication SQL
Non
Identifiants Oauth
Oui
Commentaires sur le contexte
Oui
Regroupement de connexions
Non
Résumés HLL
Oui
Reconnaissance d'agrégats
Oui
Tables PDT incrémentielles
Oui
Millisecondes
Oui
Microsecondes
Oui
Vues matérialisées
Oui
Nombre approximatif d'éléments distincts
Oui

Google BigQuery Legacy SQL

Google BigQuery Legacy SQL est compatible avec les fonctionnalités suivantes à partir de Looker 25.0:

Fonctionnalité Compatibilité
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 des requêtes
Oui
Pivots 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
Exécuteur SQL : afficher les processus
Non
Table de description de SQL Runner
Non
Indexes de l'exécuteur SQL
Non
SQL Runner Select 10
Oui
Nombre d'exécuteurs SQL
Oui
Explication SQL
Non
Identifiants Oauth
Oui
Commentaires sur le contexte
Oui
Regroupement de connexions
Non
Résumés HLL
Non
Reconnaissance d'agrégats
Oui
Tables PDT incrémentielles
Non
Millisecondes
Oui
Microsecondes
Oui
Vues matérialisées
Non
Nombre approximatif d'éléments distincts
Oui

Étapes suivantes

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