Une fois votre instance Looker (Google Cloud Core) provisionnée, elle apparaît sur la page Instances de votre projet Google Cloud. Cliquez sur l'URL de l'instance pour accéder à l'instance et vous authentifier.
Une fois connecté à votre instance Looker (Google Cloud Core), vous pouvez configurer une connexion de base de données à votre instance Looker (Google Cloud Core).
Configurer une connexion à une base de données
Looker (Google Cloud Core) doit être connecté à une base de données pour permettre l'exploration des données. Consultez la liste des dialectes acceptés pour connaître ceux pris en charge par Looker (Google Cloud Core).
Vous pouvez créer une connexion de base de données dans une instance Looker (Google Cloud Core) si vous disposez de l'une des autorisations suivantes:
Vous pouvez suivre le guide Configurer Looker qui s'affiche de manière dynamique dans l'instance Looker (Google Cloud Core) pour connecter votre base de données, ou suivre les étapes indiquées sur la page de documentation Connecter Looker à votre base de données et sur les pages de documentation propres aux dialectes.
Si votre instance Looker (Google Cloud Core) utilise une connexion IP privée, vous devez configurer une route ou une connexion privée pour la connecter à l'un des types de bases de données suivants:
- Une base de données dans un réseau différent au sein de Google Cloud
- Une base de données hébergée par un autre fournisseur de services cloud
- Une base de données sur site
Pour en savoir plus sur les réseaux privés et les services externes, consultez la page de documentation Mise en réseau IP privée avec Looker (Google Cloud Core).
Une fois la connexion à la base de données configurée, vous pouvez configurer un projet LookML.
Utiliser les identifiants par défaut de l'application pour se connecter à une base de données BigQuery
Les instances Looker (Google Cloud Core) peuvent utiliser les identifiants par défaut de l'application pour s'authentifier lorsque vous configurez une connexion à une base de données SQL standard BigQuery. Lorsque vous utilisez les identifiants par défaut, la connexion s'authentifie auprès de la base de données à l'aide des identifiants du compte de service du projet Looker (Google Cloud Core).
Pour utiliser les identifiants par défaut de l'application avec une base de données BigQuery, sélectionnez Identifiants par défaut de l'application dans le champ Authentification de la page Paramètres de connexion de l'instance Looker. Pour vous connecter à une base de données BigQuery dans un projet différent de votre instance Looker (Google Cloud Core), une configuration supplémentaire est requise. Consultez la section Utiliser les identifiants par défaut d'une application avec une base de données BigQuery dans un autre projet Google Cloud.
Emprunter l'identité d'un compte de service
Si vous souhaitez vous authentifier auprès de la base de données BigQuery à l'aide d'un compte de service autre que le compte de service du projet Looker (Google Cloud Core), vous pouvez créer un flux de requête délégué en saisissant un autre compte de service ou une chaîne de comptes de service séparés par une virgule dans le champ Compte de service emprunté par l'utilisateur. Le compte de service Looker (Google Cloud Core) est automatiquement utilisé comme premier compte de service de la chaîne et n'a pas besoin d'être ajouté au champ. Le dernier compte de service de la chaîne (également appelé compte de service dont l'identité est empruntée) est celui qui s'authentifie auprès de la base de données.
Lorsque vous utilisez l'emprunt d'identité de compte de service, procédez comme suit:
- Activer l'API Service Consumer Management
- Assurez-vous que tous les comptes de service de la chaîne, y compris celui du projet Looker (Google Cloud Core), disposent des autorisations IAM appropriées.
- Assurez-vous que le compte de service dont l'identité a été empruntée dispose des rôles Consommateur Service Usage, Utilisateur de job BigQuery et Lecteur de données BigQuery.
Utiliser les identifiants par défaut de l'application avec une base de données BigQuery dans un autre projet Google Cloud
La procédure d'utilisation d'ADC pour une base de données SQL standard BigQuery en dehors du projet hébergeant votre instance Looker (Google Cloud Core) est la même que pour la configuration d'une connexion dans le même projet. Toutefois, avant de configurer la connexion dans votre instance Looker (Google Cloud Core), le compte de service de votre projet Looker (Google Cloud Core) doit disposer des rôles IAM suivants:
- Rôle de lecteur de données BigQuery pour le projet qui contient l'ensemble de données BigQuery
- Les rôles Utilisateur de job BigQuery et Consommateur Service Usage pour le projet de facturation figurant sur la page Paramètres de connexion.
- Si votre instance Looker (Google Cloud Core) utilise des tables dérivées persistantes avec un ensemble de données BigQuery, le compte de service doit également disposer du rôle Éditeur de données BigQuery pour le projet qui contient l'ensemble de données BigQuery.
Si le compte de service Looker (Google Cloud Core) ne dispose pas déjà de rôles IAM dans le projet contenant l'ensemble de données BigQuery, utilisez l'adresse e-mail du compte de service pour attribuer des rôles dans ce projet. Pour trouver l'adresse e-mail du compte de service, accédez à la page IAM de la console Google Cloud et cochez la case Inclure les attributions de rôles fournies par Google. L'adresse e-mail est au format service-<project number>@gcp-sa-looker.iam.gserviceaccount.com. Utilisez-la pour attribuer les rôles appropriés au compte de service.
Une fois les rôles appropriés attribués, suivez la procédure d'utilisation d'ADC.
Vous pouvez maintenant utiliser ADC avec cette base de données SQL standard BigQuery. Le projet associé au compte de service spécifié sur la page Paramètres de connexion sera utilisé pour la facturation et constituera également le projet par défaut.
Dialectes compatibles avec Looker (Google Cloud Core)
Le tableau suivant montre la compatibilité de Looker (Google Cloud Core) avec les dialectes de base de données:
| Dialecte | Compatible ? |
|---|---|
| Actian Avalanche | Non |
| Amazon Athena | Oui |
| Amazon Aurora MySQL | Oui |
| Amazon Redshift | Oui |
| Apache Druid | Non |
| Apache Druid 0.13 et versions ultérieures | Non |
| Apache Druid 0.18 et versions ultérieures | Oui |
| Apache Hive 2.3 et versions ultérieures | Non |
| Apache Hive 3.1.2+ | Oui |
| Apache Spark 3 ou version ultérieure | Oui |
| ClickHouse | Oui |
| Cloudera Impala 3.1 ou version ultérieure | Oui |
| Cloudera Impala 3.1 ou version ultérieure avec pilote natif | Non |
| Cloudera Impala avec pilote natif | Non |
| DataVirtuality | Non |
| Databricks | Oui |
| Denodo 7 | Non |
| Denodo 8 | Oui |
| Dremio | Non |
| Dremio 11 et versions ultérieures | Oui |
| Exasol | Non |
| Boulon | Non |
| Ancien SQL de Google BigQuery | Non |
| SQL standard Google BigQuery | Oui |
| Google Cloud PostgreSQL | Oui |
| Google Cloud SQL | Oui |
| Google Spanner | Oui |
| Prune | Non |
| HyperSQL | Oui |
| IBM Netezza | Oui |
| MariaDB | Oui |
| Microsoft Azure PostgreSQL | Oui |
| Base de données Microsoft Azure SQL | Oui |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | Oui |
| Microsoft SQL Server 2008 ou version ultérieure | Non |
| Microsoft SQL Server 2012 ou version ultérieure | Non |
| Microsoft SQL Server 2016 | Non |
| Microsoft SQL Server 2017 ou version ultérieure | Oui |
| MongoBI | Non |
| MySQL | Oui |
| MySQL 8.0.12 et versions ultérieures | Oui |
| Oracle | Oui |
| Oracle ADWC | Non |
| PostgreSQL 9.5 ou version ultérieure | Oui |
| PostgreSQL antérieur à la version 9.5 | Non |
| PrestoDB | Oui |
| PrestoSQL | Oui |
| SAP HANA 2+ | Oui |
| SingleStore | Non |
| SingleStore 7+ | Oui |
| Snowflake | Oui |
| Teradata | Non |
| Trino | Oui |
| Vecteur | Non |
| Vertica | Oui |
Instructions pour la configuration de la base de données
Des instructions sont disponibles pour ces dialectes SQL:
Étapes suivantes
- Configurer une instance Looker (Google Cloud Core)
- Gérer les utilisateurs dans Looker (Google Cloud Core)
- Administrer une instance Looker (Google Cloud Core) depuis la console Google Cloud
- Paramètres d'administration de Looker (Google Cloud Core)
- Utiliser l'exemple de projet LookML sur une instance Looker (Google Cloud Core)