> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-a804b3ad.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Подключение Chartbrew к ClickHouse
> Подключите Chartbrew к ClickHouse для создания панелей мониторинга в реальном времени и клиентских отчетов.
export const Image = ({img, alt, size}) => {
return
;
};
export const CommunityMaintainedBadge = () => {
return
Поддерживается сообществом
;
};
[Chartbrew](https://chartbrew.com) — это платформа для визуализации данных, которая позволяет создавать панели мониторинга и отслеживать данные в реальном времени. Она поддерживает несколько источников данных, включая ClickHouse, и предоставляет no-code интерфейс для создания диаграмм и отчётов.
## Цель
В этом руководстве вы подключите Chartbrew к ClickHouse, выполните SQL-запрос и создадите визуализацию. В результате ваша панель мониторинга будет выглядеть примерно так:
**Добавьте данные**
Если у вас нет датасета, с которым можно работать, вы можете добавить один из примеров. В этом руководстве используется датасет [UK Price Paid](/ru/get-started/sample-datasets/uk-price-paid).
## 1. Подготовьте сведения о подключении
Чтобы подключиться к ClickHouse по HTTP(S), вам понадобится следующая информация:
| Параметр(ы) | Описание |
| ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `HOST` and `PORT` | Обычно используется порт 8443 при использовании TLS и 8123 без TLS. |
| `DATABASE NAME` | По умолчанию есть база данных `default`; используйте имя базы данных, к которой хотите подключиться. |
| `USERNAME` and `PASSWORD` | По умолчанию имя пользователя — `default`. Используйте имя пользователя, подходящее для вашего сценария использования. |
Сведения о подключении для вашего сервиса ClickHouse Cloud доступны в консоли ClickHouse Cloud.
Выберите сервис и нажмите **Connect**:
Выберите **HTTPS**. Сведения о подключении будут показаны в примере команды `curl`.
Если вы используете самоуправляемый ClickHouse, сведения о подключении задаёт ваш администратор ClickHouse.
## 2. Подключите Chartbrew к ClickHouse
1. Войдите в [Chartbrew](https://chartbrew.com/login) и перейдите на вкладку **Connections**.
2. Нажмите **Create connection** и выберите **ClickHouse** из списка доступных баз данных.
3. Введите сведения о подключении к вашей базе данных ClickHouse:
* **Display Name**: Имя, по которому подключение будет отображаться в Chartbrew.
* **Host**: Имя хоста или IP-адрес вашего сервера ClickHouse.
* **Port**: Обычно `8443` для HTTPS-подключений.
* **Database Name**: База данных, к которой вы хотите подключиться.
* **Username**: Ваше имя пользователя ClickHouse.
* **Password**: Ваш пароль ClickHouse.
4. Нажмите **Test connection**, чтобы проверить, может ли Chartbrew подключиться к ClickHouse.
5. Если проверка прошла успешно, нажмите **Save connection**. Chartbrew автоматически получит схему из ClickHouse.
## 3. Создайте датасет и выполните SQL-запрос
1. Нажмите кнопку **Create dataset** или перейдите на вкладку **Datasets**, чтобы создать датасет.
2. Выберите подключение ClickHouse, которое вы создали ранее.
Напишите SQL-запрос, чтобы получить данные для визуализации. Например, этот запрос вычисляет среднюю цену за год из датасета `uk_price_paid`:
```sql theme={null}
SELECT toYear(date) AS year, avg(price) AS avg_price
FROM uk_price_paid
GROUP BY year
ORDER BY year;
```
Нажмите **Run query**, чтобы получить данные.
Если вы не уверены, как написать запрос, вы можете использовать **AI assistant от Chartbrew** для генерации SQL-запросов на основе схемы вашей базы данных.
После получения данных нажмите **Configure dataset**, чтобы настроить параметры визуализации.
## 4. Создайте визуализацию
1. Определите метрику (числовое значение) и измерение (категориальное значение) для визуализации.
2. Просмотрите датасет, чтобы убедиться, что результаты запроса структурированы правильно.
3. Выберите тип диаграммы (например, линейную, столбчатую или круговую) и добавьте её на панель мониторинга.
4. Нажмите **Complete dataset**, чтобы завершить настройку.
Вы можете создать сколько угодно датасетов, чтобы визуализировать разные аспекты своих данных. На основе этих датасетов можно создать несколько панелей мониторинга для отслеживания различных метрик.
## 5. Автоматизируйте обновление данных
Чтобы панель мониторинга всегда оставалась актуальной, можно настроить автоматическое обновление данных:
1. Нажмите на значок календаря рядом с кнопкой обновления датасета.
2. Настройте интервал обновления (например, каждый час или каждый день).
3. Сохраните настройки, чтобы включить автоматическое обновление.
## Узнайте больше
Подробнее читайте в статье блога о [Chartbrew и ClickHouse](https://chartbrew.com/blog/visualizing-clickhouse-data-with-chartbrew-a-step-by-step-guide/).