Grundlagen von SQL Runner

SQL Runner bietet eine Möglichkeit, direkt auf Ihre Datenbank zuzugreifen und diesen Zugriff auf verschiedene Arten zu nutzen. Mit SQL Runner können Sie problemlos durch die 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. Weitere Informationen finden Sie auf den folgenden Dokumentationsseiten:

Wenn Sie die Berechtigungen zum Ansehen von LookML und zur Verwendung von SQL Runner haben, können Sie SQL Runner auf zwei Arten aufrufen:

  • Wählen Sie im Menü Entwickeln die Option SQL Runner aus.

  • Klicken Sie in einem explorativen Datenanalysetool in der Datenleiste auf SQL, um die SQL-Abfrage aufzurufen. Klicken Sie dann auf In SQL-Runner öffnen, um die Abfrage in SQL-Runner zu sehen, oder auf In SQL-Runner erklären, um SQL-Runner zu öffnen und den Ausführungsplan der Datenbank für die Abfrage anzufordern.

Grundlegende Verwendung von SQL Runner

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.

  1. Wählen Sie die Verbindung aus, die Sie abfragen möchten.
  2. Wählen Sie das Schema aus, das Sie abfragen möchten. Wählen Sie für Google BigQuery-Verbindungen das Projekt aus (falls Ihre BigQuery-Verbindung mehrere Datenbanken unterstützt) und das Dataset.
  3. Wählen Sie eine Tabelle aus, um ihre Spalten im Bereich „Ergebnisse“ anzuzeigen.
  4. Optional können Sie das Symbol ⊝ auswählen, um den linken Bereich einzublenden. Wenn der Bereich minimiert ist, wählen Sie das Symbol ⊕ aus, um ihn zu maximieren.
  5. Prüfen Sie den für die Abfrage verwendeten SQL-Dialekt der Datenbank. Der Dialekt wird rechts in der Leiste Abfrage angezeigt.
  6. Geben Sie einen SQL-Befehl in das Textfeld unter der Leiste Abfrage ein.
  7. Wählen Sie Ausführen aus, um die SQL-Abfrage auszuführen.
  8. 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-Funktionen

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 und höher mit nativem Treiber
Nein
Cloudera Impala mit nativem Treiber
Nein
DataVirtuality
Nein
Databricks
Nein
Denodo 7
Ja
Denodo 8
Ja
Dremio
Nein
Dremio 11 und höher
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 und höher
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

Die folgenden Dialekte unterstützen SQL Runner Describe Table:

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 und höher mit nativem Treiber
Ja
Cloudera Impala mit nativem Treiber
Ja
DataVirtuality
Ja
Databricks
Ja
Denodo 7
Ja
Denodo 8
Ja
Dremio
Ja
Dremio 11 und höher
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 und höher
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 SQL Runner-Indexe für Datenbanken:

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 und höher mit nativem Treiber
Nein
Cloudera Impala mit nativem Treiber
Nein
DataVirtuality
Nein
Databricks
Nein
Denodo 7
Nein
Denodo 8
Nein
Dremio
Nein
Dremio 11 und höher
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 und höher
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

Die folgenden Dialekte werden von SQL Runner Select 10 unterstützt:

Dialekt Unterstützt?
Actian Lawine
Ja
Amazon Athena
Ja
Amazon Aurora MySQL
Ja
Amazon Redshift
Ja
Druid
Ja
Apache Druid 0.13 oder höher
Ja
Apache Druid 0.18 und höher
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 und höher mit nativem Treiber
Ja
Cloudera Impala mit nativem Treiber
Ja
DataVirtuality
Ja
Databricks
Ja
Denodo 7
Ja
Denodo 8
Ja
Dremio
Ja
Dremio 11 und höher
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 und höher
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 oder höher
Ja
Apache Druid 0.18 und höher
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 und höher mit nativem Treiber
Ja
Cloudera Impala mit nativem Treiber
Ja
DataVirtuality
Ja
Databricks
Ja
Denodo 7
Ja
Denodo 8
Ja
Dremio
Ja
Dremio 11 und höher
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 und höher
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 oder höher
Ja
Apache Druid 0.18 und höher
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 und höher mit nativem Treiber
Ja
Cloudera Impala mit nativem Treiber
Ja
DataVirtuality
Nein
Databricks
Ja
Denodo 7
Nein
Denodo 8
Nein
Dremio
Nein
Dremio 11 und höher
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 Database
Nein
Microsoft Azure Synapse-Analyse
Ja
Microsoft SQL Server 2008 und 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 und höher
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