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概览

Looker 是 Google Cloud 中的现代化数据平台，支持您以交互方式分析和直观呈现数据。您可以使用 Looker 展开深入数据分析、整合来自不同数据源的分析洞见，构建切实可行的数据驱动型工作流，以及创建自定义数据应用。

Looker 会不断生成 SQL 查询并将其发送到连接的数据库。每当有人在 Looker 中运行查询，SQL 结果都会被缓存并存储到 Looker 实例上的加密文件中。

缓存会利用之前执行的查询所保存的结果，从而避免对数据库重复运行相同的查询。这有助于降低数据库负载。缓存还有助于优化 Looker 性能。在本实验中，您将了解 Looker 中的缓存机制，并探索如何使用 LookML 数据组定义缓存政策。

您将执行的操作

• 在 LookML 中定义缓存和不同的数据组对象
• 将数据组应用于 LookML 模型中的单个探索

设置和要求

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。我们会为您提供新的临时凭据，让您可以在实验规定的时间内用来登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：如果您已有个人 Google Cloud 账号或项目，请不要在此实验中使用，以避免您的账号产生额外的费用。

如何开始实验并登录 Looker

1. 准备就绪时，点击开始实验。

   此时您会看到“实验详细信息”窗格，其中包含您在进行该实验时必须使用的临时凭据。

   如果该实验需要付费，系统会打开一个弹出式窗口供您选择支付方式。

   请注意，“实验详细信息”窗格中会显示实验凭据。您需要使用这些凭据来登录 Looker 实例以进行该实验。

   注意：如果您使用其他凭据，将会收到错误消息或承担相关费用。

2. 点击打开 Looker。

3. 在电子邮件地址和密码字段中输入提供的用户名和密码。

   用户名：

   {{{looker.developer_username | Username}}}

   密码：

   {{{looker.developer_password | Password}}} 重要提示：您必须使用本页面上“实验详细信息”窗格中的凭据。请勿使用您的 Google Cloud Skills Boost 凭据。如果您有自己的个人 Looker 账号，请不要在此实验中使用。

4. 点击登录。

   登录成功后，您会看到用于本实验的 Looker 实例。

Looker 中的缓存机制

Looker 就像数据库的前台服务人员。当用户运行查询时，Looker 会确定之前是否运行过完全相同的查询。如果没有，则允许在数据库上运行查询。返回结果后，Looker 会缓存这些结果以供日后参考。

如果之前运行过相同的查询，Looker 会检查缓存政策，以确定结果是否仍然有效。如果是，Looker 会将缓存的结果返回给业务用户。这个过程耗时不到一秒。

如果之前运行过相同的查询，但根据缓存政策，结果不再有效，Looker 会将查询发送到数据库。然后，它会缓存新结果以供日后参考。

数据组

在 Looker 中，“数据组”指已命名的缓存政策或规则。LookML 开发者使用数据组来管理 Looker 实例上的缓存。不同的缓存政策需要不同的数据组定义。您需要创建的数据组的数量和类型取决于您数据的提取、转换和加载 (ETL) 流程以及业务需求。

例如，您可能需要在模型级别、针对各个探索或针对永久性派生表 (PDT) 定义数据组，具体取决于数据的更新频率。

• 如需将数据组作为所有探索的默认设置，请在模型级别使用 persist_with 参数。
• 如需将数据组应用于特定的探索，请在该探索的定义中使用 persist_with 参数。
• 如需将数据组应用于特定的一组探索，而不是模型中的所有探索，请在每个探索的定义中使用 persist_with 参数，并指定相同的数据组名称。

可以使用数据组的对象

persist_with

如果您在模型级别应用数据组，Looker 默认会将相同的缓存规则应用于该模型中的所有探索。

不过，您也可以在单个探索中应用数据组，这会覆盖模型级别的任何设置。由于探索是所有内容的基础，因此相同的缓存逻辑也适用于探索中的 Look 和信息中心。

注意：如果您的数据库连接在 Looker 中配置为使用动态用户名，则无法为使用该连接的模型使用数据组。您可以改为使用 persist_for 参数对探索查询执行固定时间的缓存，并针对永久性派生表使用 sql_trigger_value 或 persist_for。

datagroup_trigger

对于 PDT，您可以应用数据组来指定如何重建 PDT。

时间表

Look 和信息中心的时间表也可以在数据组上运行。您可以指示 Looker 在缓存政策到期时自动运行 Look 或信息中心，以便检索新数据并为需要新数据的业务用户“预缓存”这些数据。

数据组配置

数据组接受两个参数：max_cache_age 和 sql_trigger。

• max_cache_age 指定缓存结果的保留时间（以小时为单位），例如 24 小时。
• sql_trigger 用于编写 SELECT 语句，该语句可以告诉 Looker 结果是否发生了变化。sql_trigger 应编写为仅返回一个值。Looker 会定期将此语句发送到连接的数据库。如果结果发生了变化，Looker 会刷新缓存。

虽然只需要一个参数，但最好同时使用这两个参数，以实现理想的缓存结果。例如，如果 sql_trigger 检查未检测到任何变化，则可能意味着 ETL 流程或 sql_trigger 本身出了问题。如果您添加了 max_cache_age 参数，则无论 sql_trigger 检查的结果如何，缓存都会在设定的时长后刷新。

注意：虽然只需要其中一个参数，但建议同时使用这两个参数。

任务 1. 将数据组应用于探索

在 LookML 模型中为各个探索定义并应用数据组。具体来说，您需要更新“Order Items”探索中所有视图的缓存配置，以便在添加新的 order_item_id 时进行刷新，因为 order_item_id 是“Order Items”的主键。

打开模型

1. 点击切换按钮进入开发模式。

2. 在开发标签页中，选择 qwiklabs-ecommerce LookML 项目。

3. 打开 training_ecommerce.model 文件。

请注意，此模型文件有一个默认数据组，其 max_cache_age 为 1 小时。每当您通过让 Looker 根据数据库架构生成模型来创建新的 LookML 项目时，Looker 都会自动创建一个默认数据组，其名称为模型名称（在本例中为 training_ecommerce）后跟 _default_datagroup。

删除默认数据组并替换它

由于此默认数据组目前是在模型级别定义的，因此它会应用于模型中定义的所有探索。您需要将新的数据组应用于探索，因此必须移除默认数据组并进行更新。要完成新数据组的定义，您需要为两个参数提供值：sql_trigger 和 max_cache_age。

1. 删除默认数据组和 persist_with 定义（第 8-13 行）。

2. 要为特定探索（例如 Order Items）创建新的数据组，请输入以下代码：

datagroup: order_items_datagroup {}

3. 对于 sql_trigger，要选择 order_item_id 的最大 ID，请输入以下代码：

sql_trigger: SELECT MAX(order_item_id) from order_items ;;

4. 设置 max_cache_age，以便即使数据更新出现问题，缓存也会继续每小时刷新一次。输入以下代码：

max_cache_age: "1 hour"

应用数据组

请注意，配置数据组本身不会产生任何影响，这是一个两步流程。定义数据组后，您需要使用名为 persist_with 的参数将数据组应用于对象。

1. 要将数据组应用到 Order Items 探索的定义中，请在 explore: order_items 行的正下方输入以下代码：

persist_with: order_items_datagroup

2. 点击保存更改。

提交更改并部署到生产环境

1. 点击验证 LookML，然后点击提交更改并推送。

2. 添加提交消息，然后点击提交。

3. 最后，点击部署到生产环境。

太棒了！您刚刚定义了自己的缓存策略（数据组），使其在每当新增订单号时进行更新；同时使用了设为 1 小时的最大缓存期限参数，以确保无论数据是否更新，缓存都会每小时刷新一次。然后，您将此数据组应用于单个 Order Items 探索，而非整个模型。

点击“检查我的进度”以验证是否完成了以下目标： 将数据组应用于探索

恭喜！

在本实验中，您学习了如何在 Looker 中定义和使用缓存，并探索了如何使用 LookML 数据组来定义缓存政策。

后续步骤/了解详情

• LookML 快速参考指南
• LookML 术语和概念
• Looker 社区
• 其他 LookML 基础知识

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本手册的最后更新时间：2025 年 4 月 24 日

本实验的最后测试时间：2025 年 4 月 24 日

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