Optimizing Performance of LookML Queries

학습자는 이 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Understand when and how to add persistence and incremental updates to derived tables.

Use aggregate awareness to optimize queries on rolled up or summarized data.

Create a refinement of an existing Explore.

1 hour 30 minutes
중급
다운로드 필요 없음
공유 가능한 수료증
영어
데스크톱 전용

This is a Google Cloud Self-Paced Lab. In this lab, you'll learn the best methods to optimize query performance in Looker. Looker is a modern data platform in Google Cloud that you can use to analyze and visualize your data interactively. You can use Looker to do in-depth data analysis, integrate insights across different data sources, build actionable data-driven workflows, and create custom data applications. Big, complex queries can be costly, and running them repeatedly strains your database, thereby reducing performance. Ideally, you want to avoid re-running massive queries if nothing has changed, and instead, append new data to existing results to reduce repetitive requests. Although there are many ways to optimize performance of LookML queries, this lab focuses on the most commonly used methods to optimize query performance in Looker: persistent derived tables, aggregate awareness, and performantly joining views.

개발할 기술

  • Looker

  • Google Cloud Platform

  • LookML

  • Complex Data Queries

  • Data Analysis

프로젝트 작동 방식

대화형 실습 환경에서 새로운 도구 또는 기술을 배우세요.

클라우드 작업 영역에서 소프트웨어 및 도구에 접근할 수 있으며 다운로드할 필요가 없습니다.

제공자:

Placeholder

Google 클라우드

자주 묻는 질문

프로젝트에서는 대화형 실습 환경에서 일련의 지침에 따라 활동이나 시나리오를 완료합니다. 프로젝트는 시뮬레이션이나 데모 환경이 아니라 다양한 제품의 실제 인스턴스 내 실제 클라우드 환경에서 진행됩니다.

프로젝트를 구매하면 프로젝트 완료에 필요한 모든 제품에 대한 임시 액세스 권한을 포함하여, 프로젝트 완료에 필요한 모든 것이 제공됩니다.

모바일 장치에서도 프로젝트에 액세스할 수는 있지만, 노트북이나 데스크탑에서만 프로젝트를 완료할 것을 권장합니다.

예, 프로젝트에서 만든 파일은 모두 다운로드하고 보관할 수 있습니다. 이렇게 하려면 제품 환경을 종료하기 전에 장치에 파일 및 작업을 저장해야 합니다.

프로젝트는 환불이 불가능합니다. 전체 환불 정책 보기

프로젝트에는 재정 지원이 제공되지 않습니다.

드물지만, 유지 보수 또는 기타 이유로 프로젝트가 중단될 수도 있습니다. 문제가 발생한 경우 문의하기.

프로젝트의 청강은 할 수 없습니다.

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예, 프로젝트를 완료하는 데 필요한 모든 것은 브라우저에서 이용 가능합니다.