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。
- データベースで接続プールを構成している。
接続プールを使用するときは、次の点を考慮してください。
ユーザー属性値が同一の場合、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 接続文字列により、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示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 グループ名は、一意の JDBC 接続文字列を作成し、その後一意の接続プールを作成します。たとえば、ある企業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 ロールがあり、営業チームとマーケティング チームは、データベース テーブルのサブセットにのみアクセス権を付与するデータベース ロールを持っ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、データベースに対する独自のアクセス権を持つ一連の埋め込み分析のお客様です。組み込み型分析の顧客には、一意の JDBC 文字列と一意の接続プールも割り当てられるため、財務グループ、販売グループ、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必要になります。
SQL クエリの
WHERE句によって新しい接続プールが作成されることはありません。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。複数の接続プールを作成すると、最大接続数が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ル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、以下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 | いいえ |
| Amazon Athena | いいえ |
| Amazon Aurora MySQL | いいえ |
| Amazon Redshift | × |
| Apache Druid | いいえ |
| Apache Druid 0.13+ | いいえ |
| Apache Druid 0.18+ | いいえ |
| Apache Hive 2.3+ | いいえ |
| Apache Hive 3.1.2+ | いいえ |
| Apache Spark 3 以降 | いいえ |
| ClickHouse | いいえ |
| Cloudera Impala 3.1+ | いいえ |
| ネイティブ ドライバを使用した Cloudera Impala 3.1+ | いいえ |
| ネイティブ ドライバを使用した Cloudera Impala | いいえ |
| DataVirtuality | いいえ |
| Databricks | いいえ |
| Denodo 7 | いいえ |
| Denodo 8 | いいえ |
| Dremio | いいえ |
| Dremio 11+ | いいえ |
| Exasol | いいえ |
| Firebolt | いいえ |
| Google BigQuery Legacy SQL | いいえ |
| Google BigQuery Standard SQL | いいえ |
| Google Cloud PostgreSQL | はい |
| Google Cloud SQL | × |
| Google Spanner | × |
| Greenplum | はい |
| HyperSQL | いいえ |
| IBM Netezza | いいえ |
| MariaDB | いいえ |
| Microsoft Azure PostgreSQL | はい |
| Microsoft Azure SQL Database | いいえ |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | いいえ |
| Microsoft SQL Server 2008+ | いいえ |
| Microsoft SQL Server 2012+ | いいえ |
| Microsoft SQL Server 2016 | いいえ |
| Microsoft SQL Server 2017+ | いいえ |
| MongoBI | いいえ |
| MySQL | いいえ |
| MySQL 8.0.12+ | いいえ |
| Oracle | いいえ |
| Oracle ADWC | いいえ |
| PostgreSQL 9.5+ | はい |
| PostgreSQL 9.5 より前 | はい |
| PrestoDB | いいえ |
| Presto SQL | いいえ |
| SAP HANA 2+ | いいえ |
| SingleStore | いいえ |
| SingleStore 7+ | いいえ |
| Snowflake | はい |
| Teradata | いいえ |
| Trino | いいえ |
| Vector | いいえ |
| Vertica | × |