Mit SQL Runner können Sie direkt auf Ihre Datenbank zugreifen und diesen Zugriff auf verschiedene Arten nutzen. Mit SQL Runner können Sie ganz einfach in den Tabellen Ihres Schemas navigieren, ein Ad-hoc-Explore aus einer SQL-Abfrage verwenden, vordefinierte beschreibende Abfragen für Ihre Daten ausführen, Ihren SQL Runner-Verlauf ansehen, Ergebnisse herunterladen, Abfragen freigeben, als abgeleitete Tabelle zu einem LookML-Projekt hinzufügen und andere nützliche Aufgaben ausführen.
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie SQL Runner aufrufen, und es wird gezeigt, welche Datenbanksprachen SQL Runner-Funktionen unterstützen. Weitere Informationen finden Sie auf den folgenden Dokumentationsseiten:
- 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 LookML ansehen und SQL Runner verwenden haben, können Sie auf zwei Arten zu SQL Runner navigieren:
- Wählen Sie im Menü Entwickeln die Option SQL Runner aus.
- Klicken Sie in einem Explore auf der Datenleiste auf SQL, um den SQL-Code aufzurufen. Klicken Sie dann auf In SQL-Runner öffnen, um die Abfrage in SQL-Runner aufzurufen, 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 die Abfrageergebnisse ansehen.
- Wählen Sie die Verbindung aus, die Sie abfragen möchten.
- Wählen Sie das Schema aus, das Sie abfragen möchten. Wählen Sie für Google BigQuery-Verbindungen das Projekt (falls Ihre BigQuery-Verbindung mehrere Datenbanken unterstützt) und das Dataset aus.
- Wählen Sie eine Tabelle aus, um die zugehörigen Spalten im Bereich „Ergebnisse“ anzeigen zu lassen.
- Optional können Sie das Symbol ⊝ auswählen, um den linken Bereich zu minimieren. Wenn der Bereich minimiert ist, klicken Sie auf das Symbol ⊕, um ihn zu maximieren.
- Prüfen Sie den SQL-Dialekt der Datenbank, der für die Abfrage verwendet wird. Der Dialekt wird rechts neben der Leiste Abfrage angezeigt.
- Geben Sie einen SQL-Befehl in das Textfeld unter der Leiste Abfrage ein.
- Wählen Sie Ausführen aus, um die SQL-Abfrage auszuführen.
- Die von der Datenbank zurückgegebenen Informationen werden im Bereich Ergebnisse angezeigt.
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. In den folgenden Tabellen sehen Sie, welche Dialekte die einzelnen SQL Runner-Funktionen unterstützen.
Die folgenden Dialekte unterstützen „Prozesse anzeigen“ in SQL Runner:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Avalanche | Nein |
| Amazon Athena | Nein |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Amazon Redshift 2.1+ | Ja |
| Amazon Redshift Serverless 2.1+ | Ja |
| Apache Druid | Nein |
| Apache Druid 0.13+ | Nein |
| Apache Druid 0.18+ | Nein |
| Apache Hive 2.3+ | Nein |
| Apache Hive 3.1.2+ | Nein |
| Apache Spark 3+ | Nein |
| ClickHouse | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ | Nein |
| Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver | Nein |
| Cloudera Impala with Native Driver | Nein |
| DataVirtuality | Nein |
| Databricks | Nein |
| Denodo 7 | Ja |
| Denodo 8 & 9 | 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 Database | Ja |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | Nein |
| Microsoft SQL Server 2008+ | Ja |
| Microsoft SQL Server 2012+ | Ja |
| Microsoft SQL Server 2016 | Ja |
| Microsoft SQL Server 2017+ | Ja |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12+ | Ja |
| Oracle | Ja |
| Oracle ADWC | Ja |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL pre-9.5 | Ja |
| PrestoDB | Ja |
| PrestoSQL | Ja |
| SAP HANA | Ja |
| SAP HANA 2+ | Ja |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7+ | Ja |
| Snowflake | Nein |
| Teradata | Nein |
| Trino | Ja |
| Vector | Nein |
| Vertica | Ja |
Die folgenden Dialekte unterstützen „SQL Runner Describe Table“:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Avalanche | Ja |
| Amazon Athena | Ja |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Amazon Redshift 2.1+ | Ja |
| Amazon Redshift Serverless 2.1+ | Ja |
| Apache Druid | Nein |
| Apache Druid 0.13+ | Nein |
| Apache Druid 0.18+ | Nein |
| Apache Hive 2.3+ | Ja |
| Apache Hive 3.1.2+ | Ja |
| Apache Spark 3+ | Ja |
| ClickHouse | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver | Ja |
| Cloudera Impala with Native Driver | Ja |
| DataVirtuality | Ja |
| Databricks | Ja |
| Denodo 7 | Ja |
| Denodo 8 & 9 | 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 Database | Ja |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | Ja |
| Microsoft SQL Server 2008+ | Ja |
| Microsoft SQL Server 2012+ | Ja |
| Microsoft SQL Server 2016 | Ja |
| Microsoft SQL Server 2017+ | Ja |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12+ | Ja |
| Oracle | Ja |
| Oracle ADWC | Ja |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL pre-9.5 | Ja |
| PrestoDB | Ja |
| PrestoSQL | Ja |
| SAP HANA | Ja |
| SAP HANA 2+ | Ja |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7+ | Ja |
| Snowflake | Ja |
| Teradata | Ja |
| Trino | Ja |
| Vector | Ja |
| Vertica | Ja |
Die folgenden Dialekte unterstützen „Show Indexes“ in SQL Runner:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Avalanche | Ja |
| Amazon Athena | Nein |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Amazon Redshift 2.1+ | Ja |
| Amazon Redshift Serverless 2.1+ | Ja |
| Apache Druid | Nein |
| Apache Druid 0.13+ | Nein |
| Apache Druid 0.18+ | Nein |
| Apache Hive 2.3+ | Ja |
| Apache Hive 3.1.2+ | Nein |
| Apache Spark 3+ | Nein |
| ClickHouse | Nein |
| Cloudera Impala 3.1+ | Nein |
| Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver | Nein |
| Cloudera Impala with Native Driver | Nein |
| DataVirtuality | Nein |
| Databricks | Nein |
| Denodo 7 | Nein |
| Denodo 8 & 9 | 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 Database | Ja |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | Nein |
| Microsoft SQL Server 2008+ | Ja |
| Microsoft SQL Server 2012+ | Ja |
| Microsoft SQL Server 2016 | Ja |
| Microsoft SQL Server 2017+ | Ja |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12+ | Ja |
| Oracle | Ja |
| Oracle ADWC | Nein |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL pre-9.5 | Ja |
| PrestoDB | Nein |
| PrestoSQL | Nein |
| SAP HANA | Nein |
| SAP HANA 2+ | Nein |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7+ | Ja |
| Snowflake | Nein |
| Teradata | Ja |
| Trino | Nein |
| Vector | Ja |
| Vertica | Nein |
Die folgenden Dialekte unterstützen „SQL Runner – 10 Zeilen auswählen“:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Avalanche | Ja |
| Amazon Athena | Ja |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Amazon Redshift 2.1+ | Ja |
| Amazon Redshift Serverless 2.1+ | Ja |
| Apache Druid | Ja |
| Apache Druid 0.13+ | Ja |
| Apache Druid 0.18+ | Ja |
| Apache Hive 2.3+ | Ja |
| Apache Hive 3.1.2+ | Ja |
| Apache Spark 3+ | Ja |
| ClickHouse | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver | Ja |
| Cloudera Impala with Native Driver | Ja |
| DataVirtuality | Ja |
| Databricks | Ja |
| Denodo 7 | Ja |
| Denodo 8 & 9 | 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 Database | Ja |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | Ja |
| Microsoft SQL Server 2008+ | Ja |
| Microsoft SQL Server 2012+ | Ja |
| Microsoft SQL Server 2016 | Ja |
| Microsoft SQL Server 2017+ | Ja |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12+ | Ja |
| Oracle | Ja |
| Oracle ADWC | Ja |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL pre-9.5 | Ja |
| PrestoDB | Ja |
| PrestoSQL | Ja |
| SAP HANA | Ja |
| SAP HANA 2+ | Ja |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7+ | Ja |
| Snowflake | Ja |
| Teradata | Ja |
| Trino | Ja |
| Vector | Ja |
| Vertica | Ja |
Die folgenden Dialekte unterstützen „SQL Runner Count“:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Avalanche | Ja |
| Amazon Athena | Ja |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Amazon Redshift 2.1+ | Ja |
| Amazon Redshift Serverless 2.1+ | Ja |
| Apache Druid | Ja |
| Apache Druid 0.13+ | Ja |
| Apache Druid 0.18+ | Ja |
| Apache Hive 2.3+ | Ja |
| Apache Hive 3.1.2+ | Ja |
| Apache Spark 3+ | Ja |
| ClickHouse | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver | Ja |
| Cloudera Impala with Native Driver | Ja |
| DataVirtuality | Ja |
| Databricks | Ja |
| Denodo 7 | Ja |
| Denodo 8 & 9 | 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 Database | Ja |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | Ja |
| Microsoft SQL Server 2008+ | Ja |
| Microsoft SQL Server 2012+ | Ja |
| Microsoft SQL Server 2016 | Ja |
| Microsoft SQL Server 2017+ | Ja |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12+ | Ja |
| Oracle | Ja |
| Oracle ADWC | Ja |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL pre-9.5 | Ja |
| PrestoDB | Ja |
| PrestoSQL | Ja |
| SAP HANA | Ja |
| SAP HANA 2+ | Ja |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7+ | Ja |
| Snowflake | Ja |
| Teradata | Ja |
| Trino | Ja |
| Vector | Ja |
| Vertica | Ja |
Die folgenden Dialekte unterstützen SQL Explain:
| Dialekt | Unterstützt? |
|---|---|
| Actian Avalanche | Nein |
| Amazon Athena | Nein |
| Amazon Aurora MySQL | Ja |
| Amazon Redshift | Ja |
| Amazon Redshift 2.1+ | Ja |
| Amazon Redshift Serverless 2.1+ | Ja |
| Apache Druid | Ja |
| Apache Druid 0.13+ | Ja |
| Apache Druid 0.18+ | Ja |
| Apache Hive 2.3+ | Ja |
| Apache Hive 3.1.2+ | Ja |
| Apache Spark 3+ | Ja |
| ClickHouse | Nein |
| Cloudera Impala 3.1+ | Ja |
| Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver | Ja |
| Cloudera Impala with Native Driver | Ja |
| DataVirtuality | Nein |
| Databricks | Ja |
| Denodo 7 | Nein |
| Denodo 8 & 9 | 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 Database | Nein |
| Microsoft Azure Synapse Analytics | Ja |
| Microsoft SQL Server 2008+ | Nein |
| Microsoft SQL Server 2012+ | Nein |
| Microsoft SQL Server 2016 | Nein |
| Microsoft SQL Server 2017+ | Nein |
| MongoBI | Ja |
| MySQL | Ja |
| MySQL 8.0.12+ | Ja |
| Oracle | Nein |
| Oracle ADWC | Nein |
| PostgreSQL 9.5+ | Ja |
| PostgreSQL pre-9.5 | Ja |
| PrestoDB | Ja |
| PrestoSQL | Ja |
| SAP HANA | Nein |
| SAP HANA 2+ | Nein |
| SingleStore | Ja |
| SingleStore 7+ | Ja |
| Snowflake | Ja |
| Teradata | Ja |
| Trino | Ja |
| Vector | Nein |
| Vertica | Ja |