Google BigQuery

Descripción general

En esta página, se explica cómo configurar una conexión en Looker a SQL estándar de Google BigQuery o a 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 Crea un conjunto de datos temporal para tablas derivadas persistentes en esta página a fin de 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

Una práctica recomendada es 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.

Crea una cuenta de servicio y descarga 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 API 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 cuenta de servicio nueva, agrega una descripción (opcional) y selecciona CREAR Y CONTINUAR (CREATE AND CONTINUE).

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

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

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

    Después de elegir 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 corresponda 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 a los administradores de bases de datos realizar 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 del 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 resultados almacenados en caché cada vez que se ejecute 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 de consultas en caché.
  • 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. Si ya configuraste una pantalla de consentimiento de OAuth para otra aplicación de tu proyecto, no tendrás que crear otra; solo configurarás una pantalla de consentimiento para todas las aplicaciones de un proyecto.

Las credenciales de OAuth y la pantalla de consentimiento de OAuth deben configurarse 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 accedan 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, es posible que se requiera verificación por parte de Google para el tipo de datos solicitados al usuario y el grado de acceso necesario a los datos de ese usuario cuando se autentica en Google para usar Looker. Obtén más información sobre la verificación en la sección Genera credenciales de Google OAuth en 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 la página APIs y servicios. Luego, selecciona Credenciales. En la página Credenciales, selecciona la flecha hacia abajo en el botón Crear credenciales y elige 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 tu 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 y un secreto de cliente de OAuth para usarlos en tu conexión de BigQuery con Looker. En el menú desplegable Tipo de aplicación, selecciona Aplicación web. La página se expandirá y mostrará las 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, incluido el https://. Por ejemplo:

    • Si Looker aloja tu instancia: 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 muestra tu ID de cliente y tu Secreto de cliente.

  10. Copia tu ID de cliente y los valores del secreto del cliente. Las necesitarás para configurar OAuth para la conexión de BigQuery en Looker.

Google requiere que configures una pantalla de consentimiento de OAuth, que les permite a los usuarios elegir 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 configurar tu pantalla de consentimiento de OAuth, debes elegir el tipo de usuarios para los que quieras que esté disponible esta app. Según tu selección, es posible que se requiera verificación de Google para tu app.

Elige la opción que quieras y selecciona Crear. Google mostrará la página de la 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 para las aplicaciones públicas si se cumple alguna de las siguientes condiciones:

  • La aplicación usa las APIs de Google que tienen alcances 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 del usuario, ingresa el correo electrónico de asistencia con el que los usuarios deben comunicarse si tienen problemas de acceso o consentimiento.

  3. Selecciona AGREGAR DOMINIO para revelar el campo Authorized Domain 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 cómo configurar la pantalla de consentimiento de OAuth de Google, consulta la documentación de asistencia de Google.

Configura la conexión de Looker para BigQuery con OAuth

Si quieres 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 habilites 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 paso en el procedimiento Genera credenciales de OAuth de Google en esta página.

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 sus Cuentas de Google antes de ejecutar consultas que usen la conexión de BigQuery. Looker muestra esta instrucción de las exploraciones, los paneles, las vistas y el 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 está configurada para OAuth, un usuario puede 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 con Looker, puedes salir de tus credenciales o volver a autorizarlas en cualquier momento desde la página Cuenta, como se describe en la página de documentación Personaliza tu cuenta de usuario. Si bien los tokens de Google BigQuery no vencen, el usuario puede seleccionar Volver a autorizar para acceder con otra Cuenta de Google.

Revocación de tokens de OAuth

Los usuarios pueden revoke 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 una manera que invalida las credenciales existentes, los usuarios tendrán que 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 quieres 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 Crea un conjunto de datos temporales para tablas derivadas persistentes en esta página a fin de conocer el procedimiento. Este paso es obligatorio para las PDT, independientemente de las otras opciones de configuración en la conexión.
  • Usa el Administrador de APIs 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. En la ventana Conexiones de Looker, se muestra automáticamente la sección Anulaciones de PDT cuando activas el botón Habilitar PDT para una conexión que también está configurada con la opción OAuth en el campo Autenticación. Si quieres obtener más información, consulta la sección Habilita PDT para las conexiones de Looker a BigQuery con OAuth.
    • 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 la 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 y 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 (generalmente, looker_scratch) y, luego, selecciona la solución de administración de claves de encriptación, Ubicación de los datos (opcional), Vencimiento predeterminado de la tabla y solución de administración de claves de encriptación. Selecciona CREAR CONJUNTO DE DATOS (CREATE DATASET) para finalizar.

Ahora que creaste el conjunto de datos, puedes especificar su nombre en el campo Temp Dataset (Conjunto de datos temporal) de la ventana Connections (Conexiones) de Looker cuando configures la conexión de Looker a BigQuery.

Habilita 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 Crea una cuenta de servicio y descarga el certificado de credenciales JSON de esta página.

Una vez que crees la cuenta de servicio en tu base de datos de BigQuery, deberás ingresar la información de la cuenta de servicio y los detalles del archivo de certificado en la sección Anulaciones de PDT de la ventana Conexiones de Looker cuando configures la conexión de Looker a BigQuery. En la ventana Conexiones de Looker, se muestra automáticamente la sección Anulaciones de PDT cuando activas el botón 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.
  • : Este campo se aplica solo 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 desde el Administrador de la API de Google Cloud como un paso en el procedimiento Cómo crear una cuenta de servicio y descargar el certificado de credenciales JSON.
  • : Este campo se aplica solo 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 para la cuenta de servicio de BigQuery que quieres usar para los procesos de PDT en la conexión.

Conecta 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 Add Connection.
  • Para editar una conexión existente, busca la conexión 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 nombre del proyecto de Facturación de Google Cloud. El proyecto de facturación es el proyecto de Google Cloud que se factura, pero aún puedes consultar conjuntos de datos en un proyecto de Google Cloud diferente si tus desarrolladores de LookML especifican nombres de tablas con permisos completos en el parámetro sql_table_name de tus vistas, Exploraciones o uniones de LookML. En BigQuery, un nombre de tabla con alcance completo usa el formato <project_name>.<dataset_name>.<table_name>. Sin una referencia de alcance completo, BigQuery busca la tabla en el proyecto de facturación y el conjunto de datos que especificaste 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 ubicado 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 las tablas de otros conjuntos de datos (incluidas las tablas de los conjuntos de datos públicos) si tus desarrolladores de LookML especifican nombres de tablas con permisos completos en el parámetro sql_table_name de tus vistas, Exploraciones o uniones 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 debe poder acceder a la tabla (para conexiones que usan autenticación de cuenta de servicio) o el usuario que ejecuta la consulta (para conexiones que usan autenticación de OAuth). 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.

  • : Es el tipo de autenticación que usará Looker para acceder a tu base de datos, ya sea OAuth o cuenta de servicio:

    • 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:
      • Subir archivo JSON o P12 de servicio: Usa el botón Subir archivo para subir el archivo de certificado de la cuenta de servicio de BigQuery. 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.
      • Correo electrónico de la cuenta de servicio: Este campo se aplica solo si subes un archivo P12 en el campo Subir archivo JSON o P12 del servicio. Ingresa la dirección de correo electrónico de la cuenta de servicio de BigQuery, que obtienes del Administrador de API de Google Cloud como un paso en el procedimiento Crea una cuenta de servicio y descarga el certificado de credenciales JSON.
      • : Es la contraseña del archivo de credenciales P12 para la cuenta de servicio de BigQuery. El campo Contraseña solo se aplica si subes un archivo P12 en el campo Subir archivo JSON o P12 del servicio.
    • 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 de esta página para obtener más información sobre la implementación de 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 la zona horaria que especifiques aquí debe coincidir con la configuración de la 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 esperarán por una conexión. La configuración predeterminada es 240,000.
    • readTimeout: Es la cantidad de milisegundos que se esperará una operación de lectura. La configuración predeterminada 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 Máx. de gigabytes de facturación en blanco si no limitas el tamaño de la consulta. Obtén más información sobre los precios en la página de precios de BigQuery.

  • Máximo de conexiones por nodo: Se puede dejar con el valor inicial predeterminado. Obtén más información sobre este parámetro de configuración en la sección Cantidad máxima 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 contextuales 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 su rendimiento. Puedes habilitar los comentarios contextuales para una conexión de BigQuery desactivando el botón de activación Inhabilitar contexto. 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 Conecta Looker a tu base de datos.
  • Selecciona el botón Probar junto a la ficha de la conexión en la página de administrador Conexiones, como se describe en la página de documentación de Conexiones.

Para conexiones nuevas, si Looker muestra Puede conectarse, selecciona Agregar conexión. Looker ejecutará el resto de las pruebas de conexión para verificar que la cuenta de servicio se configuró 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 usa OAuth, navega hasta los archivos del proyecto de un proyecto de Looker que use tu conexión de BigQuery. Para conexiones nuevas de BigQuery que usan OAuth, abre un archivo de modelo, reemplaza el valor connection del modelo por el nombre de tu nueva conexión de BigQuery y, 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 Google OAuth.

Etiquetas de trabajo y comentarios de contexto para 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: 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 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 Parámetros de JDBC adicionales, agrega un parámetro de JDBC adicional, labels, y proporciona una lista separada por comas de pares key=value codificados para 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 esto 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 para las etiquetas de trabajos:

  • Se ignorarán 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 en total, las etiquetas de contexto son las primeras en descartarse, seguidas de las etiquetas de conexión, hasta que el número total de etiquetas sea como máximo 64.

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 del contexto de SQL que Looker adjunta a las consultas de SQL para dialectos de la base de datos que no sean BigQuery. Para las conexiones de BigQuery, los comentarios de contexto están inhabilitados de forma predeterminada porque invalidan la capacidad de BigQuery de almacenar en caché y pueden afectar de forma negativa el rendimiento de la caché. Puedes habilitar los comentarios contextuales para una conexión de BigQuery desactivando el botón de activación Inhabilitar contexto para la conexión con 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 del contexto de SQL y las etiquetas de trabajo de BigQuery transmiten la misma información. Por ejemplo, Looker podría generar los siguientes comentarios del 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 24.10:

Atributo ¿Es compatible?
Nivel de asistencia
Admitido
Looker (Google Cloud Core)
Sí
Agregados simétricos
Sí
Tablas derivadas
Sí
Tablas derivadas de SQL persistentes
Sí
Tablas derivadas persistentes nativas
Sí
Vistas estables
Sí
Cierre de consultas
Sí
Tablas dinámicas basadas 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 distintivo
Sí
Procesos de presentación del ejecutor de SQL
No
Tabla de descripción del ejecutor de SQL
No
Índices de programas del ejecutor de SQL
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
Bocetos 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 24.10:

Atributo ¿Es compatible?
Nivel de asistencia
Admitido
Looker (Google Cloud Core)
No
Agregados simétricos
Sí
Tablas derivadas
Sí
Tablas derivadas de SQL persistente
Sí
Tablas derivadas persistentes nativas
Sí
Vistas estables
No
Cierre de consultas
Sí
Tablas dinámicas basadas 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 distintivo
Sí
Procesos de presentación del ejecutor de SQL
No
Tabla de descripción del ejecutor de SQL
No
Índices de programas del ejecutor de SQL
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
Bocetos 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.