Il s'agit d'un laboratoire Google Cloud en auto-formation. Dans ce laboratoire, vous apprendrez les meilleures méthodes pour optimiser les performances des requêtes dans Looker. Looker est une plateforme de données moderne dans Google Cloud que vous pouvez utiliser pour analyser et visualiser vos données de manière interactive. Vous pouvez utiliser Looker pour effectuer des analyses de données approfondies, intégrer des aperçus à travers différentes sources de données, construire des flux de travail exploitables axés sur les données et créer des applications de données personnalisées. Les requêtes complexes et volumineuses peuvent être coûteuses, et leur exécution répétée met à rude épreuve votre base de données, réduisant ainsi les performances. Idéalement, vous voulez éviter de réexécuter des requêtes massives si rien n'a changé et, à la place, ajouter de nouvelles données aux résultats existants pour réduire les requêtes répétitives. Bien qu'il existe de nombreuses façons d'optimiser les performances des requêtes LookML, ce laboratoire se concentre sur les méthodes les plus couramment utilisées pour optimiser les performances des requêtes dans Looker : les tables dérivées persistantes, la prise de conscience agrégée, et les vues de jonction performantes.