Grupo de conexiones de bases de datos

La agrupación de conexiones permite usar grupos de conexiones preconfigurados en los dialectos de base de datos PostgreSQL y Snowflake.

Si tu dialecto lo admite, la agrupación de conexiones de bases de datos permite que Looker use grupos de conexiones a través del controlador JDBC. La agrupación de conexiones de bases de datos permite que las consultas se ejecuten más rápido, ya que no es necesario crear una conexión de base de datos nueva para cada consulta, sino que se puede usar una conexión del grupo de conexiones. La función de agrupación de conexiones asegura que una conexión se limpia después de la ejecución de una consulta y está disponible para volver a usarse cuando finaliza la ejecución de la consulta.

Puedes habilitar la agrupación de conexiones mediante la opción Agrupación de conexiones de bases de datos cuando creas o editas una conexión de base de datos en Looker.

Looker usará la agrupación de conexiones en tu conexión si se cumplen todas las condiciones siguientes:

A continuación, te indicamos algunos aspectos que debes tener en cuenta al usar grupos de conexiones:

  • Varios usuarios comparten un grupo de conexiones si los valores de sus atributos de usuario son idénticos. Los usuarios que tengan valores únicos o diferentes en su conjunto de atributos de usuario usarán grupos de conexiones únicos al conectarse a la base de datos.

  • El número máximo de conexiones que se pueden establecer con los grupos de conexiones en todos los nodos de la base de datos está limitado por el valor del campo Conexiones máximas por nodo de la página Conexión de la base de datos.

  • Si el número de consultas simultáneas que se envían a un grupo de conexiones supera el número máximo de conexiones, las consultas se ponen en cola en Looker hasta que se ejecuten las anteriores.

  • Las cadenas de conexión JDBC únicas crean grupos de conexiones únicos. Por ejemplo, los nombres de usuario o de grupo de la base de datos únicos que determinan el control de acceso basado en roles a la base de datos crearán cadenas de conexión JDBC únicas, que a su vez crearán grupos de conexiones únicos. Por ejemplo, un grupo de finanzas de una empresa puede tener un rol de base de datos que le conceda acceso a todas las tablas de la base de datos, pero el equipo de ventas y marketing puede tener un rol de base de datos que le conceda acceso solo a un subconjunto de las tablas de la base de datos. En este caso, cada grupo tendría una cadena de conexión JDBC única y un pool de conexiones único. Un tercer grupo podría ser un conjunto de clientes de analíticas insertadas que tienen sus propios derechos de acceso a la base de datos. Los clientes de analíticas insertadas también tendrían una cadena JDBC y un grupo de conexiones únicos, por lo que también tendrían un conjunto de conexiones único que no utilizarían los grupos de finanzas, ventas y marketing.

  • La cláusula WHERE de una consulta de SQL no provoca que se creen nuevos grupos de conexiones. La cláusula WHERE no influye en la cadena de conexión JDBC, por lo que no se crea un nuevo grupo de conexiones. Por ejemplo, los filtros de acceso únicos modifican la cláusula WHERE de SQL en una consulta, no la cadena de conexión JDBC, por lo que no crearán grupos de conexiones nuevos.

  • Cuando se crean varios grupos de conexiones, el número máximo de conexiones se fragmenta en varios grupos, y cada grupo contiene un subconjunto de las conexiones disponibles. Esto ocurre porque el número total de conexiones no puede superar el valor máximo de conexiones.

Compatibilidad con dialectos para el grupo de conexiones de bases de datos

La posibilidad de usar la agrupación de conexiones de bases de datos depende del dialecto de la base de datos que utilice tu conexión de Looker. En la versión más reciente de Looker, los siguientes dialectos admiten la agrupación de conexiones de bases de datos:

Dialecto ¿Es compatible?
Actian Avalanche
No
Amazon Athena
No
Amazon Aurora MySQL
No
Amazon Redshift
No
Amazon Redshift 2.1+
No
Amazon Redshift Serverless 2.1+
No
Apache Druid
No
Apache Druid 0.13+
No
Apache Druid 0.18+
No
Apache Hive 2.3+
No
Apache Hive 3.1.2+
No
Apache Spark 3+
No
ClickHouse
No
Cloudera Impala 3.1+
No
Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver
No
Cloudera Impala with Native Driver
No
DataVirtuality
No
Databricks
No
Denodo 7
No
Denodo 8 & 9
No
Dremio
No
Dremio 11+
No
Exasol
No
Firebolt
No
Google BigQuery Legacy SQL
No
Google BigQuery Standard SQL
No
Google Cloud PostgreSQL
Google Cloud SQL
No
Google Spanner
No
Greenplum
HyperSQL
No
IBM Netezza
No
MariaDB
No
Microsoft Azure PostgreSQL
Microsoft Azure SQL Database
No
Microsoft Azure Synapse Analytics
No
Microsoft SQL Server 2008+
No
Microsoft SQL Server 2012+
No
Microsoft SQL Server 2016
No
Microsoft SQL Server 2017+
No
MongoBI
No
MySQL
No
MySQL 8.0.12+
No
Oracle
No
Oracle ADWC
No
PostgreSQL 9.5+
PostgreSQL pre-9.5
PrestoDB
No
PrestoSQL
No
SAP HANA
No
SAP HANA 2+
No
SingleStore
No
SingleStore 7+
No
Snowflake
Teradata
No
Trino
No
Vector
No
Vertica
No