El grupo de conexiones permite usar grupos de conexiones preconfigurados en dialectos de bases de datos de PostgreSQL y Snowflake.
Si tu dialecto lo admite, la agrupación de conexiones de la base de datos permite que Looker use grupos de conexiones a través del controlador de JDBC. La agrupación de conexiones de bases de datos permite un rendimiento de consulta más rápido. Una consulta nueva no necesita crear una conexión de base de datos nueva, sino que puede usar una conexión existente del grupo de conexiones. La función de grupo de conexiones garantiza que se borre una conexión después de la ejecución de una consulta y que esté disponible para su reutilización una vez que finalice la ejecución.
Puedes habilitar el grupo de conexiones con la opción Grupo de conexiones de bases de datos cuando creas o editas una conexión de base de datos en Looker.
Looker usará la agrupación de conexiones en tu conexión si se cumplen todas las siguientes condiciones:
- Estás usando uno de los dialectos que admiten la agrupación de conexiones de bases de datos.
- La opción Agrupación de conexiones de base de datos está habilitada en la conexión de Looker.
- Configuraste grupos de conexiones en tu base de datos.
Estos son algunos aspectos que debes tener en cuenta cuando uses los grupos de conexiones:
Varios usuarios comparten un grupo de conexiones si sus valores de atributos de usuario son idénticos. Los usuarios que tengan valores únicos o diferentes en su conjunto de atributos de usuario usarán grupos de conexiones únicos cuando se conecten a la base de datos.
La cantidad máxima de conexiones que se pueden establecer a los grupos de conexiones en todos los nodos de la base de datos está limitada por el valor del campo Max connections per node en la página Connection de la base de datos.
Si la cantidad de consultas simultáneas que se emiten a un grupo de conexiones supera la cantidad máxima de conexiones, las consultas se ponen en cola en Looker hasta que se ejecuten las consultas anteriores.
Las cadenas de conexión JDBC únicas crean grupos de conexiones únicos. Por ejemplo, los nombres de usuario o de grupo de bases de datos únicos que dictan el control de acceso basado en roles a la base de datos crearán cadenas de conexión JDBC únicas, que luego crearán grupos de conexión únicos. Por ejemplo, un grupo de finanzas en una empresa puede tener un rol de base de datos que le otorgue acceso a todas las tablas de la base de datos, pero el equipo de ventas y marketing puede tener un rol de base de datos que le otorgue acceso solo a un subconjunto de las tablas de la base de datos. En este caso, cada grupo tendría una cadena de conexión JDBC y un grupo de conexiones únicos. Un tercer grupo podría ser un conjunto de clientes de análisis incorporados que tienen sus propios derechos de acceso a la base de datos. Los clientes de estadísticas incorporadas también tendrían una cadena de JDBC y un grupo de conexiones únicos, por lo que también tendrían un conjunto único de conexiones que los grupos de finanzas, ventas y marketing no usan.
La cláusula
WHEREen una consulta de SQL no genera grupos de conexiones nuevos. La cláusulaWHEREno tiene ningún impacto en la cadena de conexión de JDBC, por lo que no se crea un grupo de conexiones nuevo. Por ejemplo, los filtros de acceso únicos modifican la cláusulaWHEREde SQL en una consulta, no la cadena de conexión JDBC, por lo que no crearán grupos de conexiones nuevos.Cuando se crean varios grupos de conexiones, la cantidad máxima de conexiones se fragmenta en varios grupos, y cada uno contiene un subconjunto de las conexiones disponibles. Esto ocurre porque la cantidad total de conexiones no puede exceder el valor máximo de conexiones.
Compatibilidad con dialectos para la agrupación de conexiones de bases de datos
La capacidad de usar el grupo de conexiones de la base de datos depende del dialecto de la base de datos que usa tu conexión de Looker. En la versión más reciente de Looker, los siguientes dialectos admiten la agrupación de conexiones de bases de datos:
| Dialecto | ¿Es compatible? |
|---|---|
| Actian Avalanche | No |
| Amazon Athena | No |
| Amazon Aurora MySQL | No |
| Amazon Redshift | No |
| Apache Druid | No |
| Apache Druid 0.13+ | No |
| Apache Druid 0.18+ | No |
| Apache Hive 2.3+ | No |
| Apache Hive 3.1.2+ | No |
| Apache Spark 3+ | No |
| ClickHouse | No |
| Cloudera Impala 3.1+ | No |
| Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver | No |
| Cloudera Impala with Native Driver | No |
| DataVirtuality | No |
| Databricks | No |
| Denodo 7 | No |
| Denodo 8 | No |
| Dremio | No |
| Dremio 11+ | No |
| Exasol | No |
| Firebolt | No |
| Google BigQuery Legacy SQL | No |
| Google BigQuery Standard SQL | No |
| Google Cloud PostgreSQL | Sí |
| Google Cloud SQL | No |
| Google Spanner | No |
| Greenplum | Sí |
| HyperSQL | No |
| IBM Netezza | No |
| MariaDB | No |
| Microsoft Azure PostgreSQL | Sí |
| Microsoft Azure SQL Database | No |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | No |
| Microsoft SQL Server 2008+ | No |
| Microsoft SQL Server 2012+ | No |
| Microsoft SQL Server 2016 | No |
| Microsoft SQL Server 2017+ | No |
| MongoBI | No |
| MySQL | No |
| MySQL 8.0.12+ | No |
| Oracle | No |
| Oracle ADWC | No |
| PostgreSQL 9.5+ | Sí |
| PostgreSQL pre-9.5 | Sí |
| PrestoDB | No |
| PrestoSQL | No |
| SAP HANA | No |
| SAP HANA 2+ | No |
| SingleStore | No |
| SingleStore 7+ | No |
| Snowflake | Sí |
| Teradata | No |
| Trino | No |
| Vector | No |
| Vertica | No |