接続プーリングを使用すると、PostgreSQL と Snowflake のデータベース言語で事前構成された接続プールを使用できます。
お使いの言語が接続プーリングに対応している場合、データベース接続プールにより、Looker は JDBC ドライバを介した接続のプールを使用できます。データベース接続プールにより、クエリのパフォーマンスが向上します。新しいクエリでデータベース接続を新しく作成する必要はありません。接続プールにある既存の接続を使用できます。接続プール機能により、クエリの実行後に接続がクリーンアップされ、クエリの実行の終了後に接続が再利用できるようになります。
Looker でデータベース接続を作成または編集する際に、データベース接続プーリング オプションを使用して接続プーリングを有効にできます。
次のすべてに該当する場合、Looker は接続で接続プーリングを使用します。
- データベース接続プーリングをサポートする言語のいずれかを使用している。
- Looker 接続で [データベース接続プーリング] オプションが有効になっている。
- データベースに接続プールを構成している。
接続プールを使用する際の考慮事項は次のとおりです。
ユーザー属性値が同じ場合、複数のユーザーが接続プールを共有します。一連のユーザー属性に一意の値または異なる値があるユーザーは、データベースへの接続時に一意の接続プールを使用します。
すべてのデータベース ノードにまたがる接続プールに対して作成できる接続の最大数は、データベースの [接続] ページの [ノードあたりの最大接続数] で値が制限されています。
接続プールに対して発行される同時クエリの数が接続の最大数を超えると、前述のクエリが実行されるまで、クエリが Looker でキューに入れられます。
一意の JDBC 接続文字列を使用すると、一意の接続プールが作成されます。たとえば、データベースへのロールベースのアクセス制御を指定する一意のデータベース ユーザー名またはデータベース グループ名によって、一意の JDBC 接続文字列が作成され、一意の接続プールが作成されます。たとえば、会社の財務グループには、データベース内のすべてのテーブルへのアクセス権を付与するデータベース ロールが割り当てられている場合がありますが、営業およびマーケティング チームには、データベース テーブルのサブセットへのアクセス権のみが付与されているデータベース ロールが割り当てられている場合があります。この場合、各グループには一意の JDBC 接続文字列と一意の接続プールがあります。3 つ目のグループは、データベースへの独自のアクセス権を持つ埋め込み分析のお客様です。埋め込みアナリティクスをご利用のお客様には、一意の JDBC 文字列と一意の接続プールも用意されるため、財務グループや営業 / マーケティング グループで使用されていない一意の接続セットも用意されます。
SQL クエリの
WHERE句は、新しい接続プールを生成しません。WHERE句は JDBC 接続文字列に影響しないため、新しい接続プールは作成されません。たとえば、一意のアクセス フィルタは、JDBC 接続文字列ではなくクエリ内の SQLWHERE句を変更するため、一意のアクセス フィルタは新しい接続プールを作成しません。複数の接続プールが作成されると、最大接続数は複数のプールに分割され、各プールには使用可能な接続のサブセットが含まれます。これは、接続の合計数が最大接続数の値を超えることができないためです。
データベース接続プールに対する言語サポート
データベース接続プーリングを使用できるかどうかは、Looker 接続で使用されているデータベース言語によって異なります。Looker の最新リリースでは、次の言語でデータベース接続プールがサポートされています。
| 方言 | サポート対象 |
|---|---|
| Actian Avalanche | × |
| Amazon Athena | × |
| Amazon Aurora MySQL | × |
| Amazon Redshift | × |
| Apache Druid | × |
| Apache Druid 0.13+ | × |
| Apache Druid 0.18+ | × |
| Apache Hive 2.3+ | × |
| Apache Hive 3.1.2+ | × |
| Apache Spark 3 以降 | × |
| ClickHouse | × |
| Cloudera Impala 3.1+ | × |
| ネイティブ ドライバを使用した Cloudera Impala 3.1+ | × |
| ネイティブ ドライバを使用した Cloudera Impala | × |
| DataVirtuality | × |
| Databricks | いいえ |
| Denodo 7 | × |
| Denodo 8 | × |
| Dremio | × |
| Dremio 11+ | × |
| Exasol | × |
| Firebolt | × |
| Google BigQuery Legacy SQL | × |
| Google BigQuery Standard SQL | いいえ |
| Google Cloud PostgreSQL | ○ |
| Google Cloud SQL | × |
| Google Spanner | × |
| Greenplum | ○ |
| HyperSQL | × |
| IBM Netezza | × |
| MariaDB | × |
| Microsoft Azure PostgreSQL | ○ |
| Microsoft Azure SQL Database | × |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | いいえ |
| Microsoft SQL Server 2008+ | × |
| Microsoft SQL Server 2012+ | × |
| Microsoft SQL Server 2016 | × |
| Microsoft SQL Server 2017+ | × |
| MongoBI | × |
| MySQL | × |
| MySQL 8.0.12+ | × |
| Oracle | × |
| Oracle ADWC | × |
| PostgreSQL 9.5+ | ○ |
| PostgreSQL 9.5 より前 | ○ |
| PrestoDB | × |
| Presto SQL | × |
| SAP HANA 2+ | × |
| SingleStore | × |
| SingleStore 7+ | × |
| Snowflake | ○ |
| Teradata | × |
| Trino | × |
| Vector | × |
| Vertica | × |