使用 Snowflake Connector for Google Looker Studio

本主题介绍如何使用 Snowflake Connector for Google Looker Studio。

Snowflake Connector for Google Looker Studio 提供了一个 Google Looker Studio (https://cloud.google.com/looker-studio) 接口，这是一个数据可视化软件，您可以使用它将原始数据转换为创建报告和仪表板所需的指标和维度。此连接器可供拥有 Google 账户的用户在 Google Looker Studio 中作为 Partner Connector 使用。

有关从 Google Looker 查询 Snowflake 数据的信息，请参阅 使用 Looker 数据平台查询 Snowflake 数据 (https://community.snowflake.com/s/article/Looker-into-Snowflake-Using-the-Looker-Data-Platform-to-Query-Snowflake)。

身份验证方法

Snowflake Connector for Google Looker Studio 支持以下连接到 Snowflake 的身份验证方法：

  • 用户名和密码

  • 密钥对身份验证

通过用户名和密码身份验证方法，用户可以通过提供他们的 Snowflake 凭证来验证连接。密钥对方法通过使用私钥而不是密码进行身份验证来实现更安全的连接。要了解有关在 Snowflake 数据库中配置密钥对身份身份验证的更多信息，请参阅 密钥对身份验证和密钥对轮换。

在 Snowflake 数据库中为用户配置公钥时，请确保满足以下要求：

  • 键不包含字符串 -----BEGIN PUBLIC KEY----- 和 -----END PUBLIC KEY-----。

  • 所有换行符都从会公钥中删除。这对于正确的身份验证是必需的。

备注

由于该连接器专为系统到系统通信而设计，因此它不兼容交互式身份验证方法，例如使用 Duo Push 的多因素身份验证 (MFA)。

将您的 Snowflake 账户与 Google Looker Studio 相关联

  1. 登录到 Google Looker Studio (https://cloud.google.com/looker-studio)。

  2. 点击 +，然后选择 Data Source。

  3. 在 Partner Connectors 部分下，选择 Snowflake 连接器（带有 Snowflake 徽标的连接器）。

  4. 如果需要，请授权 Google Looker Studio 使用此社区连接器。

  5. 输入以下 Snowflake 用户凭据以关联到 Snowflake：

    • 用户名

    • 密码或私钥

  6. 点击 Submit。

  7. 提供关联到您的 Snowflake 账户所需的以下参数：

    • 账户 URL

    • 角色

    • 仓库

    • 数据库

    • 架构

    • SQL 查询

    备注

    SQL 查询不能以分号结尾。

  8. 点击 Connect。

    系统随即会显示包含数据源字段的页面。

  9. 要可视化您的数据，请点击 Create Report 或 Explore。

备注

如果在连接到 Snowflake 账户时出现问题，请使用以下步骤撤消访问权限，然后再次尝试连接。

撤消访问权限

  1. 登录到 Google Looker Studio (https://cloud.google.com/looker-studio)。

  2. 选择 Data Sources。

  3. 浏览或搜索 Snowflake 连接器，然后点击 More options。

  4. 点击 Revoke access。

将 Snowflake 数据类型与 Looker Studio 数据类型对应起来

此连接器会将您的 Snowflake 数据库数据类型与 统一的数据类型集 (https://support.google.com/datastudio/answer/9514333) 对应起来，如下所示：

Snowflake 数据类型

Google Looker Studio 数据类型

BOOLEAN

BOOLEAN

FIXED

NUMBER

REAL

NUMBER

BINARY

TEXT

TEXT

TEXT

GEOGRAPHY

TEXT *

DATE

YEAR_MONTH_DAY

TIMESTAMP_LTZ

YEAR_MONTH_DAY_SECOND

TIMESTAMP_NTZ

YEAR_MONTH_DAY_SECOND

TIMESTAMP_TZ

YEAR_MONTH_DAY_SECOND

TIME

TEXT

OBJECT

TEXT *

VARIANT

TEXT *

ARRAY

TEXT *

备注

如果 Google Looker Studio 遇到类型不受支持的表或查询中的列，它不会为该列创建字段。

有关 Snowflake 数据类型的更多信息，请参阅 SQL 数据类型参考。

网络策略访问权限

Google Looker Studio 与 Snowflake 之间的连接来自临时 Google 服务器，没有固定的 IP 地址。如果您的网络使用 网络策略，您可能需要为 Looker Studio 用户开放该策略，以允许 所有 IP 地址 (0.0.0.0/0) 进行访问，或使用 此 Shell 脚本 (https://gist.github.com/n0531m/f3714f6ad6ef738a3b0a) 获取可能的 Google Cloud IP 地址及子网的列表。

识别查询历史记录中的连接器查询

Snowflake Connector for Google Looker Studio 使用用户提供的 SQL 语句作为每个生成的数据库查询的内部 SELECT 语句。因此，查询历史记录可能包含与配置数据源时输入的查询不同的优化查询。

在您的查询历史记录中，来自连接器的查询将包含此内部 SELECT 语句。

支持的 SQL 查询

仅支持 SELECT、SHOW 和 DESCRIBE SQL 语句。连接器仅支持指定单个 SQL 语句作为查询；不支持从列表中选择表和视图。

限制

  • 连接器不支持使用加密私钥进行密钥对身份身份验证。

  • 由于该连接器是为系统到系统通信而设计的，因此它不兼容交互式身份验证方法，例如使用 Duo Push 的 MFA。

  • 当前的登录流程仅支持单次登录（用户名和密码或私钥），仅当所有账户均使用相同的用户名和密码或私钥时，才适用于不同的账户。连接器不支持使用多次登录来登录相同或不同的 Snowflake 账户。

  • Google 将返回的数据集限制为不超过 100 万行，且数据大小不超过 50 MB。当您尝试返回更多数据时，可能会出现意外错误。

  • 列标题（字段名称）必须仅使用 ASCII 字符；不支持非 ASCII 字符。

  • 包含 REGEXP_PARTIAL_MATCH 和 REGEXP_EXACT_MATCH 运算符的报告不会由 下推筛选器 (https://developers.google.com/datastudio/connector/filters) 进行优化，因为 Snowflake 和 Google Looker Studio 支持不同的正则表达式类型。

  • SHOW 和 DESCRIBE 语句以及 DATE、TIME 和 TIMESTAMP 列都不支持 下推筛选器 (https://developers.google.com/datastudio/connector/filters)。

备注

如果连接器中使用的 Snowflake 用户名启用了 MFA，则可能会导致过多的 Duo Push 通知，从而给用户带来不便。出现此行为的原因是连接器可能在连接尝试期间触发多个身份验证请求。为了缓解这个问题，请考虑使用密钥对身份身份验证方法，而不是用户名和密码。

语言: 中文