03. Базы данных

Версия 29.1 от Ирина Сафонова на 02.10.2023, 15:30
Предупреждение: Из соображений безопасности документ отображается в ограниченном режиме, поскольку это не текущая версия. Из-за этого могут быть расхождения и ошибки.

Содержание

Какую СУБД возможно использовать как бэкэнд для Cloud BI?


Чтобы уточнить, серверная часть базы данных (БД) —  БД OLTP, используемая Cloud BI для хранения своей внутренней информации, такой, как список пользователей, срезов и дашбордов. Про подключение СУБД описано здесь.
Cloud BI работает с использованием Mysql, Postgresql и Sqlite для его серверной части. Использование хранилища столбцов, БД без OLTP, таких как Vertica, Redshift или Presto, в качестве серверной части БД не будут работать, поскольку эти базы данных не предназначены для такого типа рабочей нагрузки. Установка в Oracle, Microsoft SQL Server или других БД OLTP может работать.

Любые базы данных с интеграцией Лаборатории SQL работают в качестве источника данных для BI, но не в качестве бэкэнда OLTP.

Работает ли Cloud BI с какой-то определенной СУБД?


В разделе представлен обзор поддерживаемых БД. Неуказанные механизмы БД также работают.

Чтобы механизм БД поддерживался в Cloud BI через коннектор Лаборатории SQL, проверьте наличие совместимого с Python диалекта Лаборатория SQL и определенного драйвера DB_API. БД с ограниченной поддержкой SQL также работает. Например, можно подключиться к Druid через коннектор Лаборатория SQL, хотя Druid не поддерживает соединения и подзапросы.

Еще один ключевой элемент поддержки БД — интерфейс спецификации Database Engine. Интерфейс определяет конфигурации и логику для конкретной БД, выходящие за рамки Лаборатории SQL и DB_API.

Интерфейс состоит из следующих функций:

  • Связанная с датой функция SQL. Функция позволяет Cloud BI извлекать разную степень детализации времени при выполнении запросов временных рядов.
  • Поддержка движком подзапросов. Если false, Cloud BI может выполнять двухэтапные запросы, чтобы компенсировать ограничение.
  • Методы обработки журналов и определения процента выполнения запроса.
  • Технические сведения о том, как обрабатывать курсоры и соединения, если драйвер не является стандартным DB_API.
  • Возможность написания собственного коннектора. Единственный пример на данный момент — коннектор Druid, который заменяется растущей поддержкой SQL в Druid и недавней доступностью драйвера DB_API и Лаборатории SQL. Если БД, которую вы планируете интегрировать, имеет поддержку SQL, вероятно, предпочтительнее пойти по пути Лаборатории SQL.

 Для написания коннектора БД должна иметь поддержку выполнения запросов типа OLAP и возможность выполнять действия, типичные для базового SQL:

  • Совокупные данные.
  • Применять фильтры.
  • Разбираться в схеме БД, указывать столбцы и типы данных.

В начало 🡱
К следующему разделу 🡲
К предыдущему разделу 🡰