Actian Avalanche や Vector で Looker を使用するには、Ingres ドライバを構成する必要があります。以下の手順では、looker-open-source GitHub ページに用意されている例と同様の起動スクリプトの使用を前提としています。
Ingres ドライバの JAR を入手し、起動プロセスの一部として組み込み、Looker がそれにアクセスするように指示するオプションを追加する必要があります。
ネットワークトラフィックの暗号化
Looker アプリケーションとデータベース間のネットワーク トラフィックを暗号化することをおすすめします。セキュアなデータベースアクセスを可能にするドキュメント ページに記載されているオプションのいずれかを検討してください。
Ingres JDBC ドライバのインストール
パッケージ化されていない JDBC ドライバのドキュメント ページの手順に沿って、次の値を使用します。
ドライバ シンボル: ingres
ドライバ エントリ:
- name: ingres
dir_name: ingres
module_path: com.ingres.jdbc.IngresDriver
ドライバを言語のディレクトリに配置する手順の場合、このファイルのパスは looker/custom_jdbc_drivers/ingres/iijdbc.jar
のようになります。
データベースへの Looker 接続の作成
Looker からデータベースへの接続を作成する手順は次のとおりです。
- Looker の [管理者] セクションで [接続] を選択し、[新しい接続] をクリックします。
[言語] プルダウン メニューから [Actian Avalanche] または [Vector] を選択します。
接続の詳細を入力します。設定の大部分は、ほとんどのデータベース言語に共通するものです。詳細については、Looker をデータベースに接続するのドキュメント ページをご覧ください。
接続が成功したことを確認するには、[テスト] をクリックします。トラブルシューティング情報については、データベース接続のテストのドキュメント ページをご覧ください。
これらの設定を保存するには、[接続] をクリックします。
PDT サポートの有効化
[接続設定]ページの [ PDT オーバーライド] セクションを使用して、永続的な派生テーブル(PDT)を使用できます。
PDT を有効にするには:
スクラッチ スキーマで使用する PDT ユーザーをデータベースに作成します(例:
looker_scratch
)。データベースに
looker_pdt_group
などのグループを作成します。通常の Looker ユーザーと Looker PDT ユーザーの両方を新しいグループに追加します。
PDT ユーザー向けに、通常の Looker ユーザーのスキーマにあるすべてのテーブルに対して GRANT SELECT
Looker の [接続設定] ページで、[PDT Overrides] セクションに PDT のユーザー情報を入力します。
PDT ユーザーは、作成するすべてのテーブルの
looker_pdt_group
に対して GRANT SELECT を実行します。
機能のサポート
一部の機能については、Looker でサポートするには、データベース言語が同じ機能に対応している必要があります。
Actian Avalanche
Actian Avalanche では、Looker 24.16 の時点で、次の機能がサポートされています。
機能 | サポート対象 |
---|---|
サポート レベル | サポート対象 |
Looker(Google Cloud コア) | × |
対称集計 | 〇 |
派生テーブル | 〇 |
永続的な SQL 派生テーブル | 〇 |
永続的なネイティブ派生テーブル | 〇 |
安定したビュー | 〇 |
クエリの強制終了 | 〇 |
SQL ベースのピボット | 〇 |
タイムゾーン | × |
SSL | × |
Subtotals | × |
JDBC の追加パラメータ | 〇 |
大文字と小文字を区別 | 〇 |
ロケーション タイプ | 〇 |
リストのタイプ | 〇 |
パーセンタイル | × |
個別のパーセンタイル | × |
SQL Runner の表示プロセス | × |
SQL Runner の説明テーブル | 〇 |
SQL Runner 表示インデックス | 〇 |
SQL Runner Select 10 | 〇 |
SQL ランナーの数 | 〇 |
SQL の説明 | × |
Oauth 認証情報 | × |
コンテキスト コメント | 〇 |
接続プーリング | × |
HLL スケッチ | × |
集計認識 | 〇 |
増分PDT | × |
ミリ秒 | 〇 |
マイクロ秒 | 〇 |
マテリアライズド ビュー | × |
Approximate Count Distinct | × |
Vector
Vector では、Looker 24.16 の時点で、次の機能がサポートされています。
機能 | サポート対象 |
---|---|
サポート レベル | サポート対象 |
Looker(Google Cloud コア) | × |
対称集計 | 〇 |
派生テーブル | 〇 |
永続的な SQL 派生テーブル | 〇 |
永続的なネイティブ派生テーブル | 〇 |
安定したビュー | 〇 |
クエリの強制終了 | 〇 |
SQL ベースのピボット | 〇 |
タイムゾーン | × |
SSL | × |
Subtotals | × |
JDBC の追加パラメータ | 〇 |
大文字と小文字を区別 | 〇 |
ロケーション タイプ | 〇 |
リストのタイプ | 〇 |
パーセンタイル | × |
個別のパーセンタイル | × |
SQL Runner の表示プロセス | × |
SQL Runner の説明テーブル | 〇 |
SQL Runner 表示インデックス | 〇 |
SQL Runner Select 10 | 〇 |
SQL ランナーの数 | 〇 |
SQL の説明 | × |
Oauth 認証情報 | × |
コンテキスト コメント | 〇 |
接続プーリング | × |
HLL スケッチ | × |
集計認識 | 〇 |
増分PDT | × |
ミリ秒 | 〇 |
マイクロ秒 | 〇 |
マテリアライズド ビュー | × |
Approximate Count Distinct | × |