Wie kann ich Ladezeiten von Berichten in der Looker App optimieren?
- Einführung in die Ladezeitoptimierung von Looker-Berichten
- Effiziente Datenmodellierung und Explorationsgestaltung
- Optimierung der SQL-Abfragen und Nutzung von Caching
- Vermeidung von zu umfangreichen oder komplexen Visualisierungen
- Infrastruktur und technische Rahmenbedingungen berücksichtigen
- Best Practices und regelmäßige Überprüfung
Einführung in die Ladezeitoptimierung von Looker-Berichten
Die Performance und Ladezeiten von Berichten in der Looker App haben starken Einfluss auf die Nutzererfahrung und die Effizienz bei der Datenanalyse. Um die Ladezeiten zu optimieren, ist es wichtig, sowohl auf der technischen Ebene als auch bei der Modellierung und Berichtserstellung gezielte Maßnahmen zu ergreifen. Dabei spielen Faktoren wie Datenmodell, Abfragen, Visualisierungen sowie die Infrastruktur eine wichtige Rolle.
Effiziente Datenmodellierung und Explorationsgestaltung
Ein grundlegender Schritt zur Reduktion der Ladezeiten besteht darin, das Datenmodell in LookML so zu gestalten, dass unnötige Abfragen vermieden werden. Dies bedeutet, nur die wirklich benötigten Felder und Dimensionen in den Explores bereitzustellen und komplexe Berechnungen oder Joins zu minimieren. Indem man z. B. komplexe Datenvorbereitungen in der Datenbank vornimmt oder Materialized Views verwendet, lassen sich langwierige Berechnungen zur Laufzeit reduzieren. Darüber hinaus sollte man darauf achten, Filtervorgaben und Standardwerte so festzulegen, dass die Menge der abgefragten Daten möglichst gering bleibt.
Optimierung der SQL-Abfragen und Nutzung von Caching
Die Looker App generiert für jeden Bericht SQL-Abfragen an das dahinterliegende Data Warehouse. Um diese Abfragen zu beschleunigen, sind Indexierung, Partitionierung und andere datenbankspezifische Performance-Maßnahmen essenziell. Ebenso kann die Anwendung von sogenannten persistent derived tables” (PDTs) in Looker helfen, komplexe Zwischenergebnisse vorzuberechnen und zu speichern, was bei wiederholter Nutzung von Berichten die Ladezeit stark reduziert. Lookers eigenes Caching-System speichert Abfrageergebnisse für bestimmte Zeiträume, und die richtige Konfiguration der Cache-Gültigkeit trägt dazu bei, dass Ergebnisse schneller geliefert werden können.
Vermeidung von zu umfangreichen oder komplexen Visualisierungen
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Gestaltung der Visualisierungen selbst. Sehr komplexe Diagramme mit Tausenden von Datenpunkten oder mehreren Verschachtelungen können die Rendering-Zeit im Browser deutlich erhöhen. Deshalb empfiehlt es sich, Berichte schlank zu halten und nur die wichtigsten Kennzahlen und Visualisierungen anzuzeigen. Interaktive Elemente wie Drill-Downs oder viele Filteroptionen sollten sinnvoll und sparsam eingesetzt werden, damit der Bericht nicht unnötig viele Daten nachlädt oder komplexe Berechnungen vornehmen muss.
Infrastruktur und technische Rahmenbedingungen berücksichtigen
Neben der Berichts- und Datenmodellierung beeinflussen auch technische Aspekte außerhalb von Looker die Ladezeiten. Ein schnelles und leistungsfähiges Data Warehouse, eine stabile und schnelle Netzwerkverbindung sowie die Nutzung aktueller Browser-Versionen sind wichtige Voraussetzungen. Zudem sollte überprüft werden, ob Looker-Server und das Data Warehouse geografisch sinnvoll nah beieinander liegen, um Latenzzeiten bei der Datenübertragung zu minimieren. In Cloud-Umgebungen kann auch das Skalieren der Ressourcen, wie Compute-Leistung beim Data Warehouse, die Performance positiv beeinflussen.
Best Practices und regelmäßige Überprüfung
Die Optimierung von Ladezeiten ist ein kontinuierlicher Prozess. Es empfiehlt sich, Berichte regelmäßig auf Performance zu überprüfen und Anpassungen vorzunehmen. Looker bietet Analyse-Tools, um lange laufende Abfragen zu identifizieren und zu analysieren. Ebenso sollte der Entwicklungsprozess von Berichten stets Performance-Aspekte berücksichtigen und enge Zusammenarbeit mit Data Engineering-Teams gesucht werden. Durch den Einsatz von automatisierten Reports zur Überwachung der Ladezeiten können problematische Berichte schnell erkannt und verbessert werden.