SQL Runner bietet eine Möglichkeit, direkt auf Ihre Datenbank zuzugreifen und diesen Zugriff auf verschiedene Arten zu nutzen. Mit SQL Runner können Sie problemlos zwischen den Tabellen in Ihrem Schema navigieren, ein Ad-hoc-Explore aus einer SQL-Abfrage verwenden, vorgefertigte beschreibende Abfragen für Ihre Daten ausführen, Ihren SQL Runner-Verlauf anzeigen, Ergebnisse herunterladen, Abfragen freigeben, ein LookML-Projekt als abgeleitete Tabelle hinzufügen und andere nützliche Aufgaben ausführen.
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie SQL Runner aufrufen. Außerdem erfahren Sie, welche Datenbankdialekte SQL Runner-Funktionen unterstützen. Auf diesen Dokumentationsseiten finden Sie Informationen zu folgenden Themen:
- SQL Runner zum Erstellen von Abfragen und Explores verwenden
- Abgeleitete Tabellen mit SQL Runner erstellen
- Datenbankfunktionen mit SQL Runner verwalten
SQL-Runner aufrufen
Wenn Sie die Berechtigungen zum Aufrufen von LookML und zur Verwendung von SQL Runner haben, können Sie auf zwei Arten zu SQL Runner wechseln:
- Wählen Sie im Menü Develop (Entwickeln) die Option SQL Runner aus.
- Klicken Sie in einem Explore in der Datenleiste auf SQL, um den SQL-Code aufzurufen. Klicken Sie dann auf Open in SQL Runner (In SQL-Runner öffnen), um die Abfrage in SQL Runner anzuzeigen, oder klicken Sie auf Explain in SQL Runner (In SQL-Runner erklären), um den SQL-Runner zu öffnen und den Ausführungsplan der Datenbank für die Abfrage anzufordern.
Einfache SQL-Runner-Nutzung
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie mit SQL Runner direkt auf Tabellen in Ihrem Schema zugreifen, eine SQL-Abfrage für Ihre Daten ausführen und Abfrageergebnisse ansehen.
- Wählen Sie die Connection (Verbindung) aus, die Sie abfragen möchten.
- Wählen Sie das Schema aus, das Sie abfragen möchten. Wählen Sie für Google BigQuery-Verbindungen das Projekt (wenn Ihre BigQuery-Verbindung mehrere Datenbanken unterstützt) und das Dataset aus.
- Wählen Sie eine Tabelle aus, um ihre Spalten im Bereich „Ergebnisse“ anzuzeigen.
- Sie können auch auf das Symbol ⊝ klicken, um das linke Steuerfeld zu minimieren. Wenn das Feld minimiert ist, klicken Sie auf das Symbol ⊕ (, um es zu erweitern).
- Prüfen Sie den für die Abfrage verwendeten SQL-Dialekt der Datenbank. Der Dialekt wird rechts in der Abfrageleiste angezeigt.
- Geben Sie einen SQL-Befehl in das Textfeld unter der Abfrageleiste ein.
- Wählen Sie Ausführen aus, um die SQL-Abfrage auszuführen.
- Sehen Sie sich im Bereich Ergebnisse die von der Datenbank zurückgegebenen Informationen an.
SQL Runner-Visualisierungen
Wenn Ihr Looker-Administrator die Labs-Funktion SQL Runner Vis aktiviert hat, können Sie Visualisierungen direkt in SQL Runner erstellen.
Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite SQL Runner zum Erstellen von Abfragen und Explores verwenden.
Unterstützte Datenbankdialekte für SQL Runner-Features
Damit Looker SQL Runner-Funktionen in Ihrem Looker-Projekt unterstützen kann, müssen diese auch von Ihrem Datenbankdialekt unterstützt werden. Die folgenden Tabellen zeigen, welche Dialekte die einzelnen SQL Runner-Funktionen unterstützen.
Diese Dialekte unterstützen SQL-Runner-Show-Prozesse:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Lawine | Nein |
| Amazon Athena | Nein |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Druid | Nein |
| Apache Druid 0.13+ | Nein |
| Apache Druid 0.18+ | Nein |
| Apache Hive 2.3 und höher | Nein |
| Apache Hive 3.1.2 und höher | Nein |
| Apache Spark 3 und höher | Nein |
| ClickHouse | Ja |
| Cloudera Impala 3.1 und höher | Nein |
| Cloudera Impala 3.1+ mit nativem Treiber | Nein |
| Cloudera Impala mit nativem Treiber | Nein |
| DataVirtuality | Nein |
| Databricks | Nein |
| Denodo 7 | Ja |
| Denodo 8 | Ja |
| Dremio | Nein |
| Dremio 11+ | Nein |
| Exasol | Nein |
| Firebolt | Ja |
| Google BigQuery Legacy-SQL | Nein |
| Google BigQuery-Standard-SQL | Nein |
| Google Cloud PostgreSQL | Ja |
| Google Cloud SQL | Ja |
| Google Spanner | Nein |
| Greenplum | Ja |
| HyperSQL | Nein |
| IBM Netezza | Nein |
| MariaDB | Ja |
| Microsoft Azure PostgreSQL | Ja |
| Microsoft Azure SQL-Datenbank | Ja |
| Microsoft Azure Synapse-Analyse | Nein |
| Microsoft SQL Server 2008 oder höher | Ja |
| Microsoft SQL Server 2012 und höher | Ja |
| Microsoft SQL Server 2016 | Ja |
| Microsoft SQL Server 2017 und höher | Ja |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12 und höher | Ja |
| Oracle | Ja |
| Oracle ADWC | Ja |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL vor 9.5 | Ja |
| PrestoDB | Ja |
| PrestoSQL | Ja |
| SAP HANA 2 und höher | Ja |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7 und höher | Ja |
| Snowflake | Nein |
| Teradata | Nein |
| Trino | Ja |
| Vektor | Nein |
| Vertica | Ja |
Diese Dialekte unterstützen die SQL Runner-Tabelle „Beschreiben“:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Lawine | Ja |
| Amazon Athena | Ja |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Druid | Nein |
| Apache Druid 0.13+ | Nein |
| Apache Druid 0.18+ | Nein |
| Apache Hive 2.3 und höher | Ja |
| Apache Hive 3.1.2 und höher | Ja |
| Apache Spark 3 und höher | Ja |
| ClickHouse | Ja |
| Cloudera Impala 3.1 und höher | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ mit nativem Treiber | Ja |
| Cloudera Impala mit nativem Treiber | Ja |
| DataVirtuality | Ja |
| Databricks | Ja |
| Denodo 7 | Ja |
| Denodo 8 | Ja |
| Dremio | Ja |
| Dremio 11+ | Ja |
| Exasol | Ja |
| Firebolt | Ja |
| Google BigQuery Legacy-SQL | Nein |
| Google BigQuery-Standard-SQL | Nein |
| Google Cloud PostgreSQL | Ja |
| Google Cloud SQL | Ja |
| Google Spanner | Nein |
| Greenplum | Ja |
| HyperSQL | Ja |
| IBM Netezza | Nein |
| MariaDB | Ja |
| Microsoft Azure PostgreSQL | Ja |
| Microsoft Azure SQL-Datenbank | Ja |
| Microsoft Azure Synapse-Analyse | Ja |
| Microsoft SQL Server 2008 oder höher | Ja |
| Microsoft SQL Server 2012 und höher | Ja |
| Microsoft SQL Server 2016 | Ja |
| Microsoft SQL Server 2017 und höher | Ja |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12 und höher | Ja |
| Oracle | Ja |
| Oracle ADWC | Ja |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL vor 9.5 | Ja |
| PrestoDB | Ja |
| PrestoSQL | Ja |
| SAP HANA 2 und höher | Ja |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7 und höher | Ja |
| Snowflake | Ja |
| Teradata | Ja |
| Trino | Ja |
| Vektor | Ja |
| Vertica | Ja |
Diese Dialekte unterstützen SQL Runner Show Indexes:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Lawine | Ja |
| Amazon Athena | Nein |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Druid | Nein |
| Apache Druid 0.13+ | Nein |
| Apache Druid 0.18+ | Nein |
| Apache Hive 2.3 und höher | Ja |
| Apache Hive 3.1.2 und höher | Nein |
| Apache Spark 3 und höher | Nein |
| ClickHouse | Nein |
| Cloudera Impala 3.1 und höher | Nein |
| Cloudera Impala 3.1+ mit nativem Treiber | Nein |
| Cloudera Impala mit nativem Treiber | Nein |
| DataVirtuality | Nein |
| Databricks | Nein |
| Denodo 7 | Nein |
| Denodo 8 | Nein |
| Dremio | Nein |
| Dremio 11+ | Nein |
| Exasol | Nein |
| Firebolt | Ja |
| Google BigQuery Legacy-SQL | Nein |
| Google BigQuery-Standard-SQL | Nein |
| Google Cloud PostgreSQL | Ja |
| Google Cloud SQL | Ja |
| Google Spanner | Nein |
| Greenplum | Ja |
| HyperSQL | Ja |
| IBM Netezza | Nein |
| MariaDB | Ja |
| Microsoft Azure PostgreSQL | Ja |
| Microsoft Azure SQL-Datenbank | Ja |
| Microsoft Azure Synapse-Analyse | Nein |
| Microsoft SQL Server 2008 oder höher | Ja |
| Microsoft SQL Server 2012 und höher | Ja |
| Microsoft SQL Server 2016 | Ja |
| Microsoft SQL Server 2017 und höher | Ja |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12 und höher | Ja |
| Oracle | Ja |
| Oracle ADWC | Nein |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL vor 9.5 | Ja |
| PrestoDB | Nein |
| PrestoSQL | Nein |
| SAP HANA 2 und höher | Nein |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7 und höher | Ja |
| Snowflake | Nein |
| Teradata | Ja |
| Trino | Nein |
| Vektor | Ja |
| Vertica | Nein |
Diese Dialekte unterstützen SQL Runner Select 10:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Lawine | Ja |
| Amazon Athena | Ja |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Druid | Ja |
| Apache Druid 0.13+ | Ja |
| Apache Druid 0.18+ | Ja |
| Apache Hive 2.3 und höher | Ja |
| Apache Hive 3.1.2 und höher | Ja |
| Apache Spark 3 und höher | Ja |
| ClickHouse | Ja |
| Cloudera Impala 3.1 und höher | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ mit nativem Treiber | Ja |
| Cloudera Impala mit nativem Treiber | Ja |
| DataVirtuality | Ja |
| Databricks | Ja |
| Denodo 7 | Ja |
| Denodo 8 | Ja |
| Dremio | Ja |
| Dremio 11+ | Ja |
| Exasol | Ja |
| Firebolt | Ja |
| Google BigQuery Legacy-SQL | Ja |
| Google BigQuery-Standard-SQL | Ja |
| Google Cloud PostgreSQL | Ja |
| Google Cloud SQL | Ja |
| Google Spanner | Ja |
| Greenplum | Ja |
| HyperSQL | Ja |
| IBM Netezza | Ja |
| MariaDB | Ja |
| Microsoft Azure PostgreSQL | Ja |
| Microsoft Azure SQL-Datenbank | Ja |
| Microsoft Azure Synapse-Analyse | Ja |
| Microsoft SQL Server 2008 oder höher | Ja |
| Microsoft SQL Server 2012 und höher | Ja |
| Microsoft SQL Server 2016 | Ja |
| Microsoft SQL Server 2017 und höher | Ja |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12 und höher | Ja |
| Oracle | Ja |
| Oracle ADWC | Ja |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL vor 9.5 | Ja |
| PrestoDB | Ja |
| PrestoSQL | Ja |
| SAP HANA 2 und höher | Ja |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7 und höher | Ja |
| Snowflake | Ja |
| Teradata | Ja |
| Trino | Ja |
| Vektor | Ja |
| Vertica | Ja |
Die folgenden Dialekte unterstützen die Anzahl der SQL-Runner:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Lawine | Ja |
| Amazon Athena | Ja |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Druid | Ja |
| Apache Druid 0.13+ | Ja |
| Apache Druid 0.18+ | Ja |
| Apache Hive 2.3 und höher | Ja |
| Apache Hive 3.1.2 und höher | Ja |
| Apache Spark 3 und höher | Ja |
| ClickHouse | Ja |
| Cloudera Impala 3.1 und höher | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ mit nativem Treiber | Ja |
| Cloudera Impala mit nativem Treiber | Ja |
| DataVirtuality | Ja |
| Databricks | Ja |
| Denodo 7 | Ja |
| Denodo 8 | Ja |
| Dremio | Ja |
| Dremio 11+ | Ja |
| Exasol | Ja |
| Firebolt | Ja |
| Google BigQuery Legacy-SQL | Ja |
| Google BigQuery-Standard-SQL | Ja |
| Google Cloud PostgreSQL | Ja |
| Google Cloud SQL | Ja |
| Google Spanner | Ja |
| Greenplum | Ja |
| HyperSQL | Ja |
| IBM Netezza | Ja |
| MariaDB | Ja |
| Microsoft Azure PostgreSQL | Ja |
| Microsoft Azure SQL-Datenbank | Ja |
| Microsoft Azure Synapse-Analyse | Ja |
| Microsoft SQL Server 2008 oder höher | Ja |
| Microsoft SQL Server 2012 und höher | Ja |
| Microsoft SQL Server 2016 | Ja |
| Microsoft SQL Server 2017 und höher | Ja |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12 und höher | Ja |
| Oracle | Ja |
| Oracle ADWC | Ja |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL vor 9.5 | Ja |
| PrestoDB | Ja |
| PrestoSQL | Ja |
| SAP HANA 2 und höher | Ja |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7 und höher | Ja |
| Snowflake | Ja |
| Teradata | Ja |
| Trino | Ja |
| Vektor | Ja |
| Vertica | Ja |
Diese Dialekte unterstützen SQL Explain:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Lawine | Nein |
| Amazon Athena | Nein |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Druid | Ja |
| Apache Druid 0.13+ | Ja |
| Apache Druid 0.18+ | Ja |
| Apache Hive 2.3 und höher | Ja |
| Apache Hive 3.1.2 und höher | Ja |
| Apache Spark 3 und höher | Ja |
| ClickHouse | Nein |
| Cloudera Impala 3.1 und höher | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ mit nativem Treiber | Ja |
| Cloudera Impala mit nativem Treiber | Ja |
| DataVirtuality | Nein |
| Databricks | Ja |
| Denodo 7 | Nein |
| Denodo 8 | Nein |
| Dremio | Nein |
| Dremio 11+ | Nein |
| Exasol | Nein |
| Firebolt | Ja |
| Google BigQuery Legacy-SQL | Nein |
| Google BigQuery-Standard-SQL | Nein |
| Google Cloud PostgreSQL | Ja |
| Google Cloud SQL | Ja |
| Google Spanner | Nein |
| Greenplum | Ja |
| HyperSQL | Nein |
| IBM Netezza | Ja |
| MariaDB | Ja |
| Microsoft Azure PostgreSQL | Ja |
| Microsoft Azure SQL-Datenbank | Nein |
| Microsoft Azure Synapse-Analyse | Ja |
| Microsoft SQL Server 2008 oder höher | Nein |
| Microsoft SQL Server 2012 und höher | Nein |
| Microsoft SQL Server 2016 | Nein |
| Microsoft SQL Server 2017 und höher | Nein |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12 und höher | Ja |
| Oracle | Nein |
| Oracle ADWC | Nein |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL vor 9.5 | Ja |
| PrestoDB | Ja |
| PrestoSQL | Ja |
| SAP HANA 2 und höher | Nein |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7 und höher | Ja |
| Snowflake | Ja |
| Teradata | Ja |
| Trino | Ja |
| Vektor | Nein |
| Vertica | Ja |