使用「探索」查詢追蹤器和「效能」面板監控查詢效能

探索查詢追蹤工具和「探索」效能面板會提供探索查詢的逐步效能資料。這項資料有助於找出疑難排解的主要切入點，並解決查詢效能問題，以及提供改善建議。

探索查詢追蹤器

查詢執行時，Explore 查詢追蹤工具會顯示查詢的進度，包括查詢的三個階段。

如果查詢執行時間過長，查詢追蹤器可以指出查詢的哪個階段導致效能問題。這有助於找出可能發生效能問題的地方，以及最能有效提升效能的方面。

只要開啟「探索」視覺化面板或「探索」資料面板，執行探索時就會顯示查詢追蹤器。

探索「效能」面板

如要查看「探索」成效面板，請按一下「查看成效詳情」連結，這個連結會顯示在所有已執行的「探索」查詢中。

「效能」面板會顯示查詢在三個查詢階段中花費的時間，並提供效能說明文件和「查詢記錄」系統活動資訊主頁的連結，其中會顯示查詢和用於建立查詢的探索的目前和歷來效能資料。

查詢階段

當 Looker 探索執行資料庫查詢時，查詢會依序經過下列三個階段：

查詢初始化階段

在「查詢初始化」階段，Looker 會先執行所有必要工作，再將查詢傳送至資料庫。「查詢初始化」階段包含下列工作：

「瞭解查詢效能指標」說明文件頁面說明如何使用「查詢效能指標」探索功能，在「系統活動」中查看查詢的詳細細目。查詢追蹤器的「查詢初始化」階段包含「查詢效能指標」探索中的「非同步工作階段」、「初始化階段」和「連線處理階段」所述事件。

執行查詢階段

在「執行查詢」階段，Looker 會連線至資料庫並進行查詢，然後傳回查詢結果。如果這個階段發生效能問題，可能表示外部資料庫有問題，例如 PDT 重建時間過長，可能需要最佳化，或是外部資料庫表格可能需要最佳化。「執行查詢」階段包含下列工作：

  • 在資料庫中建構探索查詢所需的任何 PDT
  • 在資料庫上執行要求的查詢

「瞭解查詢效能指標」說明文件頁面說明如何使用「查詢效能指標」探索功能，在「系統活動」中查看查詢的詳細細目。查詢追蹤器的「執行查詢」階段包含「查詢成效指標」探索中「主要查詢」階段所述的事件。

如果在這個階段遇到效能問題，可以採取下列步驟：

  • 盡可能使用 many_to_one 聯結來建構探索。從最細微的層級到最高詳細程度 (many_to_one) 聯結檢視畫面，通常可提供最佳查詢效能。
  • 盡可能將快取功能發揮到極致，與 ETL 政策同步，減少資料庫查詢流量。根據預設，Looker 會將查詢結果快取一小時。您可以在「探索」中套用 datagroup，並使用 persist_with 參數，控管快取政策及將 Looker 資料重新整理作業與 ETL 程序同步。盡量使用快取可讓 Looker 更緊密地整合後端資料管道，因此可盡量使用快取，不必擔心分析過時資料。具名快取政策可套用至整個模型，或個別的探索和持續衍生資料表 (PDT)。
  • 盡可能使用 Looker 的匯總認知功能建立匯總或摘要表格，供 Looker 查詢使用，特別是大型資料庫的常見查詢。您也可以使用匯總認知度，大幅提升整個資訊主頁的成效。詳情請參閱匯總意識教學課程。
  • 使用 PDT 加快查詢速度。將含有許多複雜或效能不佳的聯結，或是含有子查詢或子選取的維度，轉換為 PDT，以便在執行階段前預先聯結並準備好檢視。
  • 如果資料庫方言支援增量 PDT，請設定增量 PDT，縮短 Looker 重建 PDT 資料表的時間。
  • 請避免將檢視區塊彙整至 Looker 中定義的串連主鍵。請改為在構成檢視區塊中串連主鍵的基礎欄位上進行聯結。或者，您也可以將檢視區塊重新建立為 PDT，並在資料表的 SQL 定義中預先定義串連的主鍵，而不是在檢視區塊的 LookML 中定義。
  • 使用「在 SQL Runner 中說明」工具進行基準化。EXPLAIN 會針對指定的 SQL 查詢，產生資料庫查詢執行計畫的總覽，方便您偵測可最佳化的查詢元件。詳情請參閱「如何使用 EXPLAIN 最佳化 SQL」社群貼文。
  • 宣告索引。如要直接在 Looker 中查看每個資料表的索引，請前往 SQL Runner，按一下資料表中的齒輪圖示，然後選取「Show Indexes」。

    索引最常使用的資料欄是重要日期和外鍵。為這些資料欄新增索引，幾乎所有查詢的效能都會提升。這也適用於 PDT。您可以適當套用 LookML 參數，例如 indexes、sort keys 和 distribution。

處理結果階段

在「處理結果」階段，Looker 會處理及呈現查詢結果。「處理結果」階段包含下列工作：

「瞭解查詢效能指標」說明文件頁面說明如何使用「查詢效能指標」探索功能，在「系統活動」中查看查詢的詳細細目。查詢追蹤器的「處理結果」階段包含「查詢成效指標」探索中的「查詢後階段」所述事件。

如果在這個階段遇到效能問題，可以採取下列步驟：

  • 請盡量少用合併結果、自訂欄位和資料表計算等功能。這些功能僅供概念驗證，協助您設計模型。 最佳做法是在 LookML 中硬式編碼任何常用計算和函式，這會產生要在資料庫中處理的 SQL。過多的計算可能會與 Looker 執行個體上的 Java 記憶體競爭，導致 Looker 執行個體的回應速度變慢。
  • 如果檢視區塊檔案數量龐大，請限制模型中包含的檢視區塊數量。在單一模型中納入所有檢視畫面可能會導致效能變慢。如果專案中存在大量檢視區塊，請考慮只在每個模型中加入所需的檢視區塊檔案。建議為檢視畫面檔案名稱採用策略性命名慣例，以便在模型中納入檢視畫面群組。如需範例，請參閱 includes 參數說明文件。
  • 請避免在資訊主頁動態磚和 Look 中，預設傳回大量資料點。傳回數千個資料點的查詢會耗用更多記憶體。盡可能在前端對資訊主頁、Look 和 Explore 套用 篩選器，並在 LookML 層級使用 required filters、conditionally_filter 和 sql_always_where 參數，確保資料受到限制。
  • 請盡量不要使用「所有結果」選項下載或傳送查詢，因為部分查詢可能非常龐大，處理時會對 Looker 伺服器造成負擔。