Google BigQuery

Descripción general

En esta página, se explica cómo configurar una conexión en Looker a SQL estándar de Google BigQuery o SQL heredado de Google BigQuery.

Los pasos generales para configurar una conexión de SQL estándar de Google BigQuery o de SQL heredado de Google BigQuery son los siguientes:

  1. En tu base de datos de BigQuery, configura la autenticación que usará Looker para acceder a tu base de datos de BigQuery. Looker admite las siguientes opciones de autenticación para BigQuery:

  2. En tu base de datos de BigQuery, si quieres usar tablas derivadas persistentes (PDT) en la conexión, crea un conjunto de datos temporal que Looker pueda usar para crear PDT en tu base de datos. Consulta la sección Cómo crear un conjunto de datos temporal para tablas derivadas persistentes en esta página para conocer el procedimiento.

  3. En Looker, configura la conexión de Looker a tu base de datos de BigQuery. Consulta la sección Conecta Looker a BigQuery en esta página para conocer el procedimiento.

  4. En Looker, prueba la conexión entre Looker y tu base de datos de BigQuery. Consulta la sección Prueba la conexión en esta página para conocer el procedimiento.

Encripta el tráfico de red

Se recomienda encriptar el tráfico de red entre la aplicación de Looker y tu base de datos. Considera una de las opciones que se describen en la página de documentación Habilita el acceso seguro a bases de datos.

Autenticación con cuentas de servicio de BigQuery

Una forma en que Looker puede autenticarse en tu base de datos de BigQuery es con una cuenta de servicio de BigQuery. Para crear la cuenta de servicio en tu base de datos de BigQuery, usa el Administrador de APIs de la consola de Google Cloud. Debes tener permisos de administrador de Google Cloud para crear la cuenta de servicio. Consulta la documentación para crear una cuenta de servicio y generar una clave privada.

Cómo crear una cuenta de servicio y descargar el certificado de credenciales JSON

Para crear una cuenta de servicio de BigQuery, sigue estos pasos:

  1. Abre la página de credenciales en el Administrador de APIs de la consola de Google Cloud y selecciona tu proyecto.

  2. Selecciona CREAR CREDENCIALES y elige Cuenta de servicio.

  3. Ingresa un nombre para la nueva cuenta de servicio, agrega una descripción de forma opcional y selecciona CREAR Y CONTINUAR.

  4. Tu cuenta de servicio requiere dos roles predefinidos de Google BigQuery:

    • BigQuery > Editor de datos de BigQuery
    • BigQuery > Usuario de trabajo de BigQuery

    Selecciona el primer rol en el campo Selecciona un rol, selecciona AGREGAR OTRO ROL y, luego, selecciona el segundo rol.

    Después de seleccionar ambos roles, selecciona CONTINUAR y, luego, LISTO.

  5. En la página Credenciales, selecciona tu cuenta de servicio nueva:

  6. Selecciona CLAVES y, luego, AGREGAR CLAVE. Luego, en el menú desplegable, selecciona Crear clave nueva:

  7. Selecciona JSON en Tipo de clave y, luego, selecciona CREAR:

  8. La clave JSON se guardará en tu computadora.

    Después de anotar la ubicación de la descarga, selecciona CERRAR (CLOSE):

  9. Selecciona LISTO.

  10. Busca la dirección de correo electrónico que corresponde a la cuenta de servicio. Necesitarás esta dirección para configurar la conexión de Looker a BigQuery:

  11. Una vez que crees la cuenta de servicio en tu base de datos de BigQuery, deberás ingresar la información de esta cuenta de servicio y los detalles del archivo de certificado en los campos Correo electrónico de la cuenta de servicio, Archivo JSON/P12 de la cuenta de servicio y Contraseña de la ventana Conexiones de Looker cuando configures la conexión de Looker a BigQuery.

Autenticación con OAuth

Looker admite OAuth para las conexiones de Google BigQuery, lo que significa que cada usuario de Looker se autentica en Google con sus propias credenciales de OAuth de Google y autoriza a Looker a acceder a la base de datos.

OAuth permite que los administradores de bases de datos realicen las siguientes funciones:

  • Audita qué usuarios de Looker ejecutan consultas en la base de datos.
  • Aplicar de manera forzosa controles de acceso basados en roles usando los permisos de Google
  • Usar tokens de OAuth para todos los procesos y acciones que accedan a Google BigQuery, en lugar de incorporar los ID y las contraseñas de BigQuery en varios lugares

Ten en cuenta lo siguiente para las conexiones de BigQuery con OAuth:

  • Si un administrador de la base de datos cambia las credenciales de cliente de OAuth de BigQuery, se verán afectadas las programaciones o las alertas que pertenezcan a un usuario. Los usuarios deben volver a acceder si su administrador cambia las credenciales de OAuth de BigQuery. Los usuarios también pueden ir a la página de su Cuenta de Looker desde la página de la cuenta de su perfil de usuario para acceder a Google.
  • Debido a que las conexiones de BigQuery que usan OAuth son "por usuario", las políticas de almacenamiento en caché también son por usuario y no solo por consulta. Esto significa que, en lugar de usar los resultados almacenados en caché cada vez que se ejecuta la misma consulta dentro del período de almacenamiento en caché, Looker usará los resultados almacenados en caché solo si el mismo usuario ejecutó la misma consulta dentro del período de almacenamiento en caché. Para obtener más información sobre el almacenamiento en caché, consulta la página de documentación Almacenamiento en caché de consultas.
  • Si quieres usar tablas derivadas persistentes (PDT) en una conexión de BigQuery con OAuth, debes crear una cuenta de servicio adicional para que Looker acceda a tu base de datos para los procesos de PDT. Consulta la sección Tablas derivadas persistentes en una conexión de BigQuery de esta página para obtener más información.
  • Los administradores, cuando usen sudo como otro usuario, utilizarán el token de autorización de OAuth de ese usuario. Consulta la página de documentación de Usuarios para obtener información sobre el uso del comando sudo.

Configura un proyecto de base de datos de BigQuery para OAuth

En las siguientes secciones, se describe cómo generar credenciales de OAuth y cómo configurar una pantalla de consentimiento de OAuth.

En los siguientes casos, no es necesario que realices estos procedimientos:

Las credenciales de OAuth y la pantalla de consentimiento de OAuth se deben configurar en la consola de Google Cloud. La descripción genérica de Google se encuentra en el sitio de asistencia de Google Cloud y en el sitio de Google Dev Console.

Según el tipo de usuarios que acceden a los datos de BigQuery en Looker y si tus datos de BigQuery son públicos o privados, es posible que OAuth no sea el método de autenticación más adecuado. Del mismo modo, el tipo de datos que se le solicitan al usuario y el grado de acceso necesario a sus datos cuando se autentica en Google para usar Looker pueden requerir una verificación por parte de Google. Obtén más información sobre la verificación en la sección Cómo generar credenciales de OAuth de Google de esta página.

Genera credenciales de OAuth de Google

  1. Ve a la consola de Google Cloud.

  2. En el menú desplegable Seleccionar un proyecto, navega a tu proyecto de BigQuery. Esto debería llevarte al panel del proyecto.

  3. En el menú de la izquierda, selecciona APIs & de Google Cloud. Luego, selecciona Credenciales. En la página Credenciales, selecciona la flecha hacia abajo en el botón Crear credenciales y, luego, ID de cliente de OAuth en el menú desplegable:

  4. Google requiere que configures una pantalla de consentimiento de OAuth para que tus usuarios elijan cómo otorgar acceso a sus datos privados antes de que puedas generar tus credenciales de OAuth. Para configurar la pantalla de consentimiento de OAuth, consulta la sección Configura una pantalla de consentimiento de OAuth en esta página.

  5. Si ya configuraste una pantalla de consentimiento de OAuth, Google mostrará la página Crear ID de cliente de OAuth, que te permite crear un ID de cliente y un secreto de OAuth para usarlos en tu conexión de BigQuery a Looker. En el menú desplegable Tipo de aplicación, selecciona Aplicación web. La página se expandirá y mostrará opciones adicionales:

  6. En el campo Nombre, ingresa un nombre para la app, como Looker.

  7. En la sección Orígenes autorizados de JavaScript, selecciona + AGREGAR URI para mostrar el campo URI 1. En el campo URIs 1, ingresa la URL de tu instancia de Looker, incluida la https://. Por ejemplo:

    • Si Looker aloja tu instancia, haz lo siguiente: https://<instancename>.looker.com
    • Si tienes una instancia de Looker alojada por el cliente: https://looker.<mycompany>.com
    • Si tu instancia de Looker requiere un número de puerto: https://looker.<mycompany>.com:9999

  8. En la sección URI de redireccionamiento autorizados, selecciona + AGREGAR URI para mostrar el campo URIs 1. En el campo URIs 1, ingresa la URL de tu instancia de Looker, seguida de /external_oauth/redirect. Por ejemplo, https://<instancename>.looker.com/external_oauth/redirect o https://looker.<mycompany>.com:9999/external_oauth/redirect.

  9. Selecciona Crear. Google mostrará tu ID de cliente y tu Secreto de cliente.

  10. Copia los valores de tu ID de cliente y secreto de cliente. Necesitarás que configuren el OAuth para la conexión de BigQuery en Looker.

Google requiere que configures una pantalla de consentimiento de OAuth, que permite que los usuarios elijan cómo otorgar acceso a sus datos privados y proporciona un vínculo a las condiciones del servicio y la política de privacidad de tu organización.

En el menú de la izquierda, selecciona la página Pantalla de consentimiento de OAuth. Antes de poder configurar tu pantalla de consentimiento de OAuth, debes elegir el tipo de usuarios para los que estás haciendo que esta app esté disponible. Según tu selección, es posible que tu app requiera una verificación de Google.

Elige la opción que quieras y selecciona Crear. Google muestra la página Pantalla de consentimiento de OAuth. Puedes configurar esta pantalla para todas las aplicaciones de tu proyecto, incluidas las aplicaciones internas y públicas.

Google realizará una verificación de las aplicaciones públicas si se cumple alguna de las siguientes condiciones:

  • La aplicación usa APIs de Google que usan permisos restringidos o sensibles.
  • La pantalla de consentimiento de OAuth incluye el logotipo de la aplicación.
  • El proyecto superó el umbral del dominio.

Para configurar tu pantalla de consentimiento de OAuth, haz lo siguiente:

  1. En el campo Nombre de la app, ingresa el nombre de la aplicación a la que el usuario le otorga acceso, en este caso, Looker.

  2. En el campo Correo electrónico de asistencia al usuario, ingresa el correo electrónico de asistencia al que los usuarios deben comunicarse si tienen problemas de acceso o de consentimiento.

  3. Selecciona AGREGAR DOMINIO para que aparezca el campo Dominio autorizado 1. En este campo, ingresa el dominio de la URL de tu instancia de Looker. Por ejemplo, si Looker aloja tu instancia en https://<instance_name>.cloud.looker.com, el dominio es cloud.looker.com. Para implementaciones de Looker alojadas por el cliente, ingresa el dominio en el que alojas Looker.

  4. En la sección Información de contacto del desarrollador, ingresa una o más direcciones de correo electrónico que Google pueda usar para comunicarse contigo en relación con tu proyecto.

    El resto de los campos son opcionales, pero puedes usarlos para personalizar aún más tu pantalla de consentimiento.

  5. Selecciona GUARDAR Y CONTINUAR.

  6. Google muestra la página Permisos, en la que puedes configurar permisos. Looker solo requiere los permisos predeterminados, por lo que no se requiere una configuración de permisos adicional. Selecciona GUARDAR Y CONTINUAR.

  7. En la página Summary, selecciona VOLVER AL PANEL.

Ahora puedes continuar con el procedimiento para generar tus credenciales de OAuth.

Para obtener más información sobre la configuración de la pantalla de consentimiento de OAuth de Google, consulta la documentación de asistencia de Google.

Cómo configurar la conexión de Looker para BigQuery con OAuth

Para habilitar OAuth para tu conexión de BigQuery, selecciona la opción OAuth en la página Conexión de Looker cuando configures la conexión de Looker a BigQuery. Cuando selecciones la opción OAuth, Looker mostrará los campos ID de cliente de OAuth y Secreto del cliente de OAuth. Pega los valores de ID de cliente y Secreto de cliente que obtuviste como un paso en el procedimiento Cómo generar credenciales de OAuth de Google en esta página.

Si configuraste una duración de sesión para OAuth de BigQuery, para evitar que se agote el tiempo de espera de la sesión de Looker, deberás usar la función Eximir apps de confianza para agregar Looker a tus apps de confianza. Consulta el artículo de ayuda Establece la duración de las sesiones para los servicios de Google Cloud si quieres ver los pasos de este procedimiento.

Cómo se autentican los usuarios de Looker en BigQuery con OAuth

Una vez que la conexión de Looker a BigQuery esté configurada para OAuth, los usuarios pueden usar Looker para realizar la autenticación inicial en tu base de datos de BigQuery de una de las siguientes maneras:

Cómo autenticarte en Google a partir de una consulta

Una vez que la conexión de Looker a BigQuery esté configurada para OAuth, Looker les pedirá a los usuarios que accedan con su Cuenta de Google antes de ejecutar consultas que usen la conexión de BigQuery. Looker muestra esta instrucción en Exploraciones, paneles, Vistas y Ejecutor de SQL.

El usuario debe seleccionar Acceder y autenticarse con OAuth. Después de que el usuario se autentica en BigQuery, puede seleccionar el botón Ejecutar en Explorar y Looker cargará los datos allí.

Cómo autenticarte en Google desde la página de la cuenta de usuario

Una vez que la conexión de Looker a BigQuery esté configurada para OAuth, el usuario podrá autenticarse en su Cuenta de Google desde la página de la cuenta de usuario de Looker:

  1. En Looker, selecciona el ícono de perfil y elige Account en el menú del usuario.
  2. Ve a la sección Credenciales de conexión de OAuth y selecciona el botón Acceder para obtener la conexión de base de datos de BigQuery adecuada.
  3. Selecciona la cuenta correspondiente en la página Acceder con Google.
  4. Selecciona Permitir en la pantalla de consentimiento de OAuth para permitir que Looker vea y administre tus datos en Google BigQuery.

Una vez que te autentiques en Google a través de Looker, podrás salir o volver a autorizar tus credenciales en cualquier momento en la página Cuenta, como se describe en la página de documentación Cómo personalizar tu cuenta de usuario. Aunque los tokens de Google BigQuery no vencen, el usuario puede seleccionar Volver a autorizar para acceder con otra Cuenta de Google.

Cómo revocar tokens de OAuth

Los usuarios pueden revocar el acceso desde aplicaciones como Looker a la Cuenta de Google en la configuración de su Cuenta de Google.

Los tokens de Google BigQuery no vencen. Sin embargo, si un administrador de la base de datos cambia las credenciales de OAuth de la conexión de la base de datos de manera que invalide las credenciales existentes, los usuarios deberán volver a acceder con su Cuenta de Google antes de ejecutar cualquier consulta que use esa conexión.

Tablas derivadas persistentes en una conexión de BigQuery

Si deseas usar tablas derivadas persistentes (PDT) para tu conexión de BigQuery, es posible que debas hacer lo siguiente, según la configuración de tu conexión:

  • Usa la consola de Google Cloud para crear un conjunto de datos temporal en tu base de datos de BigQuery que Looker pueda usar para escribir PDT. Consulta la sección Cómo crear un conjunto de datos temporal para tablas derivadas persistentes en esta página para conocer el procedimiento. Este paso es obligatorio para los PDT, independientemente de las otras opciones de configuración de la conexión.
  • Usa el Administrador de API en la consola de Google Cloud para crear una cuenta de servicio independiente para los procesos de PDT de Looker. Consulta la sección Cómo crear una cuenta de servicio y descargar el certificado de credenciales JSON en esta página para conocer el procedimiento. El tipo de autenticación en tu conexión afecta si se requiere una cuenta de servicio de PDT y también el lugar en el que debes ingresar la información de la cuenta de servicio de PDT en la ventana Connections de Looker cuando configuras la conexión de Looker a BigQuery:
    • Si tu conexión usa OAuth para la autenticación de usuarios, debes crear una cuenta de servicio separada para los procesos de PDT. Ingresarás la información de la cuenta de servicio y los detalles del archivo de certificado en la sección PDT Overrides de la ventana Connections de Looker. La ventana Conexiones de Looker muestra la sección Anulaciones de PDT automáticamente cuando activas el botón de activación Habilitar PDT para una conexión que también está configurada con la opción OAuth en el campo Autenticación. Consulta la sección Habilitación de PDT para conexiones de Looker a BigQuery con OAuth para obtener más información.
    • Si tu conexión usa cuentas de servicio para la autenticación de usuarios, tienes la opción de crear una cuenta de servicio independiente para los procesos de PDT. Si eliges tener una cuenta de servicio de PDT independiente, deberás ingresar su información en la sección Anulaciones de PDT en los campos Correo electrónico de la cuenta de servicio, Archivo JSON/P12 de la cuenta de servicio y Contraseña de la ventana Conexiones de Looker. La sección Anulaciones de PDT aparece cuando activas el botón de activación Habilitar PDT para una conexión de Looker a BigQuery con autenticación de cuenta de servicio.

Crea un conjunto de datos temporal para tablas derivadas persistentes

Para habilitar las tablas derivadas persistentes (PDT) en tu conexión de BigQuery, activa el botón Habilitar PDT en la página Conexión de Looker cuando configures la conexión de Looker a BigQuery. Cuando habilites las PDT, Looker mostrará el campo Temp Dataset (Conjunto de datos temporal). En este campo, ingresarás el nombre del conjunto de datos que Looker puede usar para crear PDT. Debes configurar esta base de datos o esquema con anticipación, con los permisos de escritura adecuados.

Puedes configurar un conjunto de datos temporal con la consola de Google Cloud:

  1. Abre la consola de Google Cloud y selecciona tu proyecto.

  2. Selecciona el menú de tres puntos y, luego, Crear conjunto de datos.

  3. Ingresa un ID de conjunto de datos (por lo general, looker_scratch) y, luego, selecciona tu Ubicación de los datos (opcional), Vencimiento predeterminado de la tabla y la solución de administración de claves de encriptación. Selecciona CREATE DATASET para finalizar.

Ahora que creaste el conjunto de datos, puedes especificar el nombre del conjunto de datos en el campo Conjunto de datos temporal de la ventana Conexiones de Looker cuando configures la conexión de Looker a BigQuery.

Habilita los PDT para las conexiones de Looker a BigQuery con OAuth

Para las conexiones de BigQuery que usan OAuth, tus usuarios se autentican en Looker con sus credenciales de OAuth. Looker admite PDT para conexiones de BigQuery con OAuth, pero Looker no puede usar OAuth, por lo que debes configurar una cuenta de servicio de BigQuery específicamente para permitir que Looker acceda a tu base de datos para procesos de PDT.

Puedes configurar una cuenta de servicio de PDT en tu base de datos de BigQuery con el Administrador de APIs de Google Cloud. Consulta la sección Cómo crear una cuenta de servicio y descargar el certificado de credenciales JSON en esta página.

Una vez que crees la cuenta de servicio en tu base de datos de BigQuery, ingresarás la información de la cuenta de servicio y los detalles del archivo de certificado en la sección PDT Overrides de la ventana Connections de Looker cuando configures la conexión de Looker a BigQuery. La ventana Conexiones de Looker muestra la sección Anulaciones de PDT automáticamente cuando activas el botón de activación Habilitar PDT para una conexión que también está configurada con la opción OAuth en el campo Autenticación. Usa los siguientes campos en la sección Anulaciones de PDT para ingresar la información de la cuenta de servicio que Looker puede usar para los procesos de PDT en tu base de datos:

  • Sube p12 o JSON: Usa el botón Subir archivo para subir el archivo de certificado de la cuenta de servicio de BigQuery que deseas usar para los procesos de PDT en la conexión. Puedes obtener este archivo desde el Administrador de API de Google Cloud como un paso en el procedimiento Cómo crear una cuenta de servicio y descargar el certificado de credenciales JSON.
  • Nombre de usuario: Este campo solo se aplica si subes un archivo P12 en el campo Subir p12 o JSON de la sección Anulaciones de PDT. Ingresa la dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio de BigQuery que quieres usar para los procesos de PDT en la conexión. Puedes obtener esta dirección de correo electrónico del Administrador de API de Google Cloud como un paso en el procedimiento para crear una cuenta de servicio y descargar el certificado de credenciales JSON.
  • Contraseña: Este campo solo se aplica si subes un archivo P12 en el campo Subir p12 o JSON de la sección Anulaciones de PDT. Ingresa la contraseña del archivo de credenciales .p12 de la cuenta de servicio de BigQuery que deseas usar para los procesos de PDT en la conexión.

Cómo conectar Looker a BigQuery

En la sección Administrador de Looker, selecciona Conexiones para abrir la página Conexiones y, luego, realiza una de las siguientes acciones:

  • Para crear una conexión nueva, selecciona el botón Agregar conexión.
  • Para editar una conexión existente, búscala en la tabla Bases de datos y, luego, selecciona el botón Editar en la ficha de la conexión.

Completa los detalles de la conexión. La mayoría de estos parámetros de configuración son comunes en la mayoría de los dialectos de bases de datos y se describen en la página de documentación Conecta Looker a tu base de datos. Los siguientes parámetros de configuración se mencionan para destacarlos o para aclarar cómo se aplican específicamente a las conexiones de BigQuery:

  • Dialecto: Selecciona SQL estándar de Google BigQuery o SQL heredado de Google BigQuery.

  • ID del proyecto de facturación: El ID del proyecto (identificador único) del proyecto de facturación de Google Cloud. El proyecto de facturación es el proyecto de Google Cloud que se factura, pero puedes consultar conjuntos de datos en un proyecto de Google Cloud diferente si tus desarrolladores de LookML especifican nombres de tablas con alcance completo en el parámetro sql_table_name de tus vistas, exploraciones o combinaciones de LookML. En BigQuery, un nombre de tabla con alcance completo usa el formato <project_name>.<dataset_name>.<table_name>. Sin una referencia con alcance completo, BigQuery busca la tabla en el proyecto de facturación y el conjunto de datos que especificas en la página Conexiones de Looker para la conexión de BigQuery a Looker. Consulta la documentación de BigQuery para obtener una explicación de la jerarquía de recursos en BigQuery.

  • Es el nombre del conjunto de datos que quieres que Looker use de forma predeterminada cuando consulte tu base de datos. El conjunto de datos predeterminado debe estar dentro del proyecto de facturación que se especifica para la conexión. No puedes ingresar un valor como project_name.dataset_name en el campo Base de datos para especificar un conjunto de datos en un proyecto diferente.

    Tu proyecto de LookML puede acceder a tablas de otros conjuntos de datos (incluidas las tablas de conjuntos de datos públicos) si tus desarrolladores de LookML especifican nombres de tablas con alcance completo en el parámetro sql_table_name de tus vistas, exploraciones o combinaciones de LookML. En BigQuery, un nombre de tabla con alcance completo usa el formato <project_name>.<dataset_name>.<table_name>. Para consultar una tabla en otro conjunto de datos, la cuenta de servicio (para las conexiones que usan la autenticación de cuenta de servicio) o el usuario que ejecuta la consulta (para las conexiones que usan la autenticación de OAuth) deben poder acceder a ella. Si tu código de LookML no especifica nombres de tablas con alcance completo, BigQuery buscará la tabla en el conjunto de datos que especifiques en el campo Conjunto de datos de la conexión de BigQuery.

    Si tu proyecto no tiene conjuntos de datos (lo que puede suceder si separas el procesamiento y el almacenamiento en proyectos diferentes), puedes proporcionar un valor arbitrario para Dataset, pero siempre debes usar nombres de tablas con alcance completo en LookML.

  • : El tipo de autenticación que usará Looker para acceder a tu base de datos. Algunas de estas opciones solo son compatibles con las instancias de Looker (Google Cloud Core):

    • Credenciales predeterminadas de la aplicación: (Solo Looker (Google Cloud Core)) Selecciona esta opción para usar las credenciales predeterminadas de la aplicación (ADC) para autenticarte en tu base de datos (consulta la documentación de Looker (Google Cloud Core) para obtener más información).
    • Cuenta de servicio: Selecciona esta opción para usar una cuenta de servicio de BigQuery para que Looker se autentique en tu base de datos (consulta Autenticación con cuentas de servicio de BigQuery para obtener más información). Cuando selecciones Cuenta de servicio, verás los siguientes campos:

    • OAuth: Selecciona esta opción para permitir que cada usuario de Looker se autentique en Google BigQuery y autorice a Looker a acceder a la base de datos con la cuenta de BigQuery del usuario. Consulta la sección Autenticación con OAuths en esta página para obtener más información sobre cómo implementar OAuth para tu conexión de BigQuery. Cuando selecciones OAuth, verás los siguientes campos:

  • Habilitar PDT: Habilita este botón de activación para permitir tablas derivadas persistentes (PDT) en la conexión. Deberás especificar el conjunto de datos temporal en tu base de datos que Looker usará para escribir las PDT. Consulta la sección Crea un conjunto de datos temporales para tablas derivadas persistentes en esta página a fin de conocer el procedimiento. Nota: Si tu conexión está configurada para OAuth, deberás usar la sección Anulaciones de PDT para especificar una cuenta de servicio que Looker pueda usar para los procesos de PDT en tu conexión de BigQuery. Si quieres obtener más información, consulta la sección Habilita PDT para las conexiones de Looker a BigQuery con OAuth.

  • Conjunto de datos temporal: Es el conjunto de datos de BigQuery que creaste en la consola de Google Cloud para permitir que Looker escriba tablas derivadas persistentes en tu base de datos. Consulta la sección Crea un conjunto de datos temporales para tablas derivadas persistentes si deseas conocer el procedimiento.

  • Zona horaria de la base de datos: La zona horaria predeterminada para BigQuery es UTC. La configuración de zona horaria que especifiques aquí debe coincidir con la configuración de zona horaria de BigQuery. Consulta la sección Zona horaria de la base de datos de la página Conecta Looker a tu base de datos para obtener más información.

  • Consulta la zona horaria: Consulta la sección Consulta la zona horaria de la página Conecta Looker a tu base de datos para obtener más información.

  • Parámetros de JDBC adicionales: Agrega cualquier parámetro de JDBC adicional, como etiquetas de BigQuery (consulta la sección Etiquetas de trabajo y comentarios de contexto para conexiones de BigQuery en esta página para obtener más información). Estos son algunos de los otros parámetros admitidos:

    • connectTimeout: Es la cantidad de milisegundos que se esperará para establecer una conexión. El valor predeterminado es 240,000.
    • readTimeout: Es la cantidad de milisegundos que se esperará una operación de lectura. El valor predeterminado es 240,000.
    • rootUrl: Si tienes una instancia de BigQuery en una red privada, especifica un extremo alternativo para conectarte a BigQuery que no sea el extremo público predeterminado.

  • Gigabytes de facturación máx.: En las conexiones de BigQuery, se te cobra por cada consulta según su tamaño. Para evitar que los usuarios ejecuten accidentalmente una consulta demasiado costosa, puedes establecer una cantidad máxima de gigabytes que un usuario puede extraer en una sola consulta. Puedes dejar el campo Cantidad máxima de gigabytes de facturación en blanco si no limitas el tamaño de la consulta. Obtén más detalles sobre los precios en la página de precios de BigQuery.

  • Max connections per node: Se puede dejar en el valor predeterminado inicialmente. Obtén más información sobre este parámetro de configuración en la sección Máximo de conexiones por nodo de la página de documentación Conecta Looker a tu base de datos.

  • Tiempo de espera del grupo de conexiones: Se puede dejar con el valor inicial predeterminado. Obtén más información sobre este parámetro de configuración en la sección Tiempo de espera del grupo de conexiones de la página de documentación Conecta Looker a tu base de datos.

  • Inhabilitar contexto: Esta opción inhabilita los comentarios de contexto en una conexión de BigQuery. Los comentarios contextuales en las conexiones de Google BigQuery están inhabilitados de forma predeterminada porque estos comentarios invalidan la capacidad de Google BigQuery de almacenar en caché y pueden afectar de forma negativa el rendimiento de la caché. Para habilitar los comentarios de contexto para una conexión de BigQuery, desactiva el botón de activación Disable Context. Consulta la sección Etiquetas de trabajo y comentarios contextuales para conexiones de BigQuery para obtener más información.

  • Almacenamiento previo en caché del Runner de SQL: Si deseas que el Ejecutor de SQL no precargue la información de la tabla y, en su lugar, cargue la información de la tabla solo cuando una tabla esté seleccionada, desmarca esta opción. Consulta la sección Precaché de SQL Runner de la página Conecta Looker a tu base de datos para obtener más información.

Una vez que completes todos los campos aplicables a la conexión, podrás probar tu conexión según sea necesario.

Para guardar esta configuración, haz clic en Conectar.

Prueba la conexión

Puedes probar la configuración de conexión desde algunos lugares en la IU de Looker:

  • Selecciona el botón Probar en la parte inferior de la página Configuración de conexiones, como se describe en la página de documentación Cómo conectar Looker a tu base de datos.
  • Selecciona el botón Probar junto a la ficha de la conexión en la página de administración Conexiones, como se describe en la página de documentación Conexiones.

Para conexiones nuevas, si Looker muestra Se puede conectar, selecciona Agregar conexión. Looker ejecutará el resto de las pruebas de conexión para verificar que la cuenta de servicio se haya configurado correctamente y con los roles adecuados.

Prueba una conexión que usa OAuth

  1. En Looker, ve al Modo de desarrollo.
  2. Para una conexión de BigQuery existente que use OAuth, navega a los archivos del proyecto de un proyecto de Looker que use tu conexión de BigQuery. Para las conexiones de BigQuery nuevas que usan OAuth, abre un archivo de modelo y reemplaza el valor connection del modelo por el nombre de tu nueva conexión de BigQuery. Luego, guarda el archivo de modelo.
  3. Abre una de las exploraciones o paneles del modelo y ejecuta una consulta. Cuando intentes ejecutar una consulta, Looker te pedirá que accedas con tu Cuenta de Google. Sigue las indicaciones de acceso de OAuth de Google.

Etiquetas de trabajo y comentarios contextuales para las conexiones de BigQuery

Para las conexiones de BigQuery, Looker envía el contexto de la consulta en forma de etiquetas de trabajo de BigQuery. De forma predeterminada, Looker envía las siguientes claves de etiqueta de contexto para las conexiones de BigQuery:

  • looker-context-user_id: Es el identificador único de cada usuario en la instancia de Looker. Puedes hacer coincidir este ID de usuario con los IDs de usuario en la página Usuarios del menú Administrador.

  • looker-context-history_slug: Es el identificador único de cada consulta que ejecuta la instancia de Looker en la base de datos.

  • looker-context-instance_slug: Es el número de ID de la instancia de Looker que emitió la consulta. El equipo de asistencia de Looker puede usar esta información para ayudarte a solucionar problemas, si es necesario.

Puedes configurar etiquetas de trabajo adicionales para que Looker las envíe con cada consulta en la conexión de BigQuery. Para ello, usa el campo de texto Parámetros de JDBC adicionales de la página Conexiones. En el campo Additional JDBC parameters, agrega un parámetro JDBC adicional, labels, y proporciona una lista separada por comas de pares key=value codificados en URL. Por ejemplo, si incluyes esto en el campo Parámetros adicionales de JDBC:

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

%3D es la codificación de URL para =, por lo que esta acción agregaría las siguientes dos etiquetas a cada consulta que Looker envía a la base de datos de BigQuery, además de las etiquetas de contexto predeterminadas de Looker:

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

Ten en cuenta que BigQuery tiene restricciones en las etiquetas de trabajo:

  • Se ignorarán todas las etiquetas de conexión que tengan la misma clave que una etiqueta de contexto.
  • Si la unión de las etiquetas de conexión y las etiquetas de contexto supera el máximo de 64 etiquetas totales, las etiquetas de contexto son las primeras en descartarse, seguidas de las etiquetas de conexión, hasta que la cantidad total de etiquetas sea de 64 como máximo.

Looker se asegura de que las etiquetas de contexto cumplan con todos los requisitos de validez de las etiquetas de BigQuery, pero no comprueba su validez. Configurar etiquetas de conexión no válidas puede hacer que las consultas fallen.

Las etiquetas de trabajo de BigQuery que Looker envía de forma predeterminada (looker-context-user_id, looker-context-history_id y looker-context-instance_slug) corresponden a los comentarios de contexto de SQL que Looker adjunta a las consultas de SQL para dialectos de bases de datos que no son de BigQuery. Para las conexiones de BigQuery, los comentarios de contexto están inhabilitados de forma predeterminada porque invalidan la capacidad de BigQuery de cache y pueden afectar de forma negativa el rendimiento de la caché. Para habilitar los comentarios de contexto para una conexión de BigQuery, desactiva el botón de activación Disable Context de la conexión de BigQuery. Te recomendamos que conserves la configuración predeterminada Inhabilitar comentario contextual para que puedas usar la caché de BigQuery. Sin embargo, si anulas la selección de la opción Inhabilitar comentario contextual para una conexión de BigQuery, Looker enviará comentarios del contexto de SQL y etiquetas de trabajo de BigQuery a tu base de datos.

Los comentarios de contexto de SQL y las etiquetas de trabajo de BigQuery transmiten la misma información. Por ejemplo, Looker podría generar los siguientes comentarios de contexto de SQL para una consulta:

-- Looker Query Context

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

Luego, Looker generaría las siguientes etiquetas de trabajo de BigQuery para la misma consulta:

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

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

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

Compatibilidad de características

Para que Looker admita algunas funciones, el dialecto de la base de datos también debe admitirlas.

SQL estándar de Google BigQuery

SQL estándar de Google BigQuery admite las siguientes funciones a partir de Looker 24.16:

Atributo ¿Es compatible?
Nivel de asistencia
Admitido
Looker (Google Cloud Core)
Sí
Agregaciones simétricas
Sí
Tablas derivadas
Sí
Tablas derivadas de SQL persistentes
Sí
Tablas derivadas persistentes nativas
Sí
Vistas estables
Sí
Eliminación de consultas
Sí
Pivotes basados en SQL
Sí
Zonas horarias
Sí
SSL
Sí
Subtotales
Sí
Parámetros adicionales de JDBC
Sí
Distingue mayúsculas de minúsculas
Sí
Tipo de ubicación
Sí
Tipo de lista
Sí
Percentil
Sí
Percentil de valores distintos
Sí
Cómo mostrar procesos en el Ejecutor de SQL
No
Tabla Describe de SQL Runner
No
Índices de Show de SQL Runner
No
Selección del ejecutor de SQL 10
Sí
Recuento de ejecutores de SQL
Sí
Explicación de SQL
No
Credenciales de OAuth
Sí
Comentarios contextuales
Sí
Agrupación de conexiones
No
Esbozos de HLL
Sí
Reconocimiento agregado
Sí
PDT incrementales
Sí
Milisegundos
Sí
Microsegundos
Sí
Vistas materializadas
Sí
Recuento aproximado de valores distintos
Sí

SQL heredado de Google BigQuery

SQL heredado de Google BigQuery admite las siguientes funciones a partir de Looker 24.16:

Atributo ¿Es compatible?
Nivel de asistencia
Admitido
Looker (Google Cloud Core)
No
Agregaciones simétricas
Sí
Tablas derivadas
Sí
Tablas derivadas de SQL persistentes
Sí
Tablas derivadas persistentes nativas
Sí
Vistas estables
No
Cierre de consultas
Sí
Pivotes basados en SQL
Sí
Zonas horarias
No
SSL
Sí
Subtotales
No
Parámetros adicionales de JDBC
Sí
Distingue mayúsculas de minúsculas
Sí
Tipo de ubicación
Sí
Tipo de lista
Sí
Percentil
Sí
Percentil de valores distintos
Sí
Cómo mostrar procesos en el Ejecutor de SQL
No
Tabla Describe de SQL Runner
No
Índices de Show de SQL Runner
No
Selección del ejecutor de SQL 10
Sí
Recuento de ejecutores de SQL
Sí
Explicación de SQL
No
Credenciales de OAuth
Sí
Comentarios contextuales
Sí
Agrupación de conexiones
No
Esbozos de HLL
No
Reconocimiento agregado
Sí
PDT incrementales
No
Milisegundos
Sí
Microsegundos
Sí
Vistas materializadas
No
Recuento aproximado de valores distintos
Sí

Próximos pasos

Después de conectar tu base de datos a Looker, configura las opciones de acceso para tus usuarios.