> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-1d264819.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 连接 Chartbrew 与 ClickHouse

> 连接 Chartbrew 与 ClickHouse，创建实时仪表盘和客户报告。

export const Image = ({img, alt, size}) => {
  return <Frame>
      <img src={img} alt={alt} />
    </Frame>;
};

export const CommunityMaintainedBadge = () => {
  return <div className="CommunityMaintainedBadge">
            <div className="CommunityMaintainedIcon">
            <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="20" height="20" fill="currentColor" viewBox="0 0 256 256">
                <path d="M244.8,150.4a8,8,0,0,1-11.2-1.6A51.6,51.6,0,0,0,192,128a8,8,0,0,1-7.37-4.89,8,8,0,0,1,0-6.22A8,8,0,0,1,192,112a24,24,0,1,0-23.24-30,8,8,0,1,1-15.5-4A40,40,0,1,1,219,117.51a67.94,67.94,0,0,1,27.43,21.68A8,8,0,0,1,244.8,150.4ZM190.92,212a8,8,0,1,1-13.84,8,57,57,0,0,0-98.16,0,8,8,0,1,1-13.84-8,72.06,72.06,0,0,1,33.74-29.92,48,48,0,1,1,58.36,0A72.06,72.06,0,0,1,190.92,212ZM128,176a32,32,0,1,0-32-32A32,32,0,0,0,128,176ZM72,120a8,8,0,0,0-8-8A24,24,0,1,1,87.24,82a8,8,0,1,0,15.5-4A40,40,0,1,0,37,117.51,67.94,67.94,0,0,0,9.6,139.19a8,8,0,1,0,12.8,9.61A51.6,51.6,0,0,1,64,128,8,8,0,0,0,72,120Z"></path>
            </svg>
        </div>
            Community Maintained
        </div>;
};

[Chartbrew](https://chartbrew.com) 是一个数据可视化平台，可让您创建仪表盘并实时监控数据。它支持包括 ClickHouse 在内的多种数据源，并提供用于构建图表和报表的无代码界面。

<div id="goal">
  ## 目标
</div>

在本指南中，你将把 Chartbrew 连接到 ClickHouse，运行 SQL 查询并创建可视化图表。完成后，你的仪表盘大致会如下所示：

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/RwSm1WR7SekTUHju/images/integrations/data-visualization/chartbrew_01.png?fit=max&auto=format&n=RwSm1WR7SekTUHju&q=85&s=e90472cc2df302793ed193d297985353" size="lg" alt="Chartbrew 仪表盘" width="2400" height="1289" data-path="images/integrations/data-visualization/chartbrew_01.png" />

<Tip>
  **添加一些数据**

  如果你还没有可用的数据集，可以添加一个示例数据集。本指南使用 [UK Price Paid](/zh/get-started/sample-datasets/uk-price-paid) 数据集。
</Tip>

<div id="1-gather-your-connection-details">
  ## 1. 获取您的连接信息
</div>

要通过 HTTP(S) 连接到 ClickHouse，你需要以下信息：

| Parameter(s)              | Description                                |
| ------------------------- | ------------------------------------------ |
| `HOST` and `PORT`         | 通常，使用 TLS 时端口为 8443；不使用 TLS 时端口为 8123。     |
| `DATABASE NAME`           | 默认情况下，存在一个名为 `default` 的数据库。请使用你要连接的数据库名称。 |
| `USERNAME` and `PASSWORD` | 默认情况下，用户名为 `default`。请根据你的使用场景使用相应的用户名。    |

你的 ClickHouse Cloud 服务的连接信息可在 ClickHouse Cloud 控制台中查看。
选择一个服务，然后点击 **Connect**：

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/MHkdUZsOmvf4n9sx/images/_snippets/cloud-connect-button.png?fit=max&auto=format&n=MHkdUZsOmvf4n9sx&q=85&s=a30dced5d5b1420a04848398613ed073" size="md" alt="ClickHouse Cloud 服务连接按钮" border width="998" height="932" data-path="images/_snippets/cloud-connect-button.png" />

选择 **HTTPS**。连接信息会显示在示例 `curl` 命令中。

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/MHkdUZsOmvf4n9sx/images/_snippets/connection-details-https.png?fit=max&auto=format&n=MHkdUZsOmvf4n9sx&q=85&s=df43006bb5cf5246334693ad9abe41ca" size="md" alt="ClickHouse Cloud HTTPS 连接信息" border width="1320" height="1184" data-path="images/_snippets/connection-details-https.png" />

如果你使用的是自管理 ClickHouse，则连接信息由你的 ClickHouse 管理员配置。

<div id="2-connect-chartbrew-to-clickhouse">
  ## 2. 将 Chartbrew 连接到 ClickHouse
</div>

1. 登录 [Chartbrew](https://chartbrew.com/login)，然后转到 **Connections** 选项卡。

2. 点击 **Create connection**，然后在可用的数据库选项中选择 **ClickHouse**。

   <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/RwSm1WR7SekTUHju/images/integrations/data-visualization/chartbrew_02.png?fit=max&auto=format&n=RwSm1WR7SekTUHju&q=85&s=b21275d7c5b2e2292cf9b553e1595207" size="lg" alt="在 Chartbrew 中选择 ClickHouse 连接" width="1600" height="1132" data-path="images/integrations/data-visualization/chartbrew_02.png" />

3. 输入 ClickHouse 数据库的连接详细信息：

   * **Display Name**：用于在 Chartbrew 中标识该连接的名称。
   * **Host**：ClickHouse server 的主机名或 IP 地址。
   * **Port**：HTTPS 连接通常使用 `8443`。
   * **Database Name**：要连接的数据库。
   * **Username**：你的 ClickHouse 用户名。
   * **Password**：你的 ClickHouse 密码。

   <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/RwSm1WR7SekTUHju/images/integrations/data-visualization/chartbrew_03.png?fit=max&auto=format&n=RwSm1WR7SekTUHju&q=85&s=b20b98560a9e5175dc805ef6ec30f18d" size="lg" alt="Chartbrew 中的 ClickHouse 连接设置" width="1600" height="1141" data-path="images/integrations/data-visualization/chartbrew_03.png" />

4. 点击 **Test connection**，验证 Chartbrew 是否能够连接到 ClickHouse。

5. 如果测试成功，点击 **Save connection**。Chartbrew 会自动从 ClickHouse 检索 schema。

   <Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/RwSm1WR7SekTUHju/images/integrations/data-visualization/chartbrew_04.png?fit=max&auto=format&n=RwSm1WR7SekTUHju&q=85&s=43b928ea2ab0304b519aa3c4cd0359e7" size="lg" alt="Chartbrew 中的 ClickHouse JSON schema" width="1600" height="855" data-path="images/integrations/data-visualization/chartbrew_04.png" />

<div id="3-create-a-dataset-and-run-a-sql-query">
  ## 3. 创建数据集并运行 SQL 查询
</div>

1. 点击 **Create dataset** 按钮，或前往 **Datasets** 选项卡创建数据集。
2. 选择你之前创建的 ClickHouse 连接。

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/RwSm1WR7SekTUHju/images/integrations/data-visualization/chartbrew_05.png?fit=max&auto=format&n=RwSm1WR7SekTUHju&q=85&s=4a19d6a46c2b6ec9b0ce5554e9deb321" size="lg" alt="为数据集选择 ClickHouse 连接" width="1600" height="725" data-path="images/integrations/data-visualization/chartbrew_05.png" />

编写一条 SQL 查询，以获取要可视化的数据。例如，以下查询会计算 `uk_price_paid` 数据集中每年已支付价格的平均值：

```sql theme={null}
  SELECT toYear(date) AS year, avg(price) AS avg_price
  FROM uk_price_paid
  GROUP BY year
  ORDER BY year;
```

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/RwSm1WR7SekTUHju/images/integrations/data-visualization/chartbrew_07.png?fit=max&auto=format&n=RwSm1WR7SekTUHju&q=85&s=c5d6f17e94ee583001d97cf19b44806c" size="lg" alt="Chartbrew 中的 ClickHouse SQL 查询" width="1600" height="928" data-path="images/integrations/data-visualization/chartbrew_07.png" />

点击 **Run query** 获取数据。

如果你不确定如何编写查询，可以使用 **Chartbrew 的 AI 助手** 根据你的数据库 schema 生成 SQL 查询。

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/RwSm1WR7SekTUHju/images/integrations/data-visualization/chartbrew_06.png?fit=max&auto=format&n=RwSm1WR7SekTUHju&q=85&s=e4f54657d737928a87e20f356b692404" size="lg" alt="Chartbrew 中的 ClickHouse AI SQL 助手" width="2400" height="1184" data-path="images/integrations/data-visualization/chartbrew_06.png" />

获取到数据后，点击 **Configure dataset** 配置可视化参数。

<div id="4-create-a-visualization">
  ## 4. 创建可视化
</div>

1. 为可视化定义指标 (数值) 和维度 (分类值) 。
2. 预览数据集，确保查询结果结构正确。
3. 选择一种图表类型 (如折线图、柱状图、饼图) ，并将其添加到仪表盘。
4. 点击 **Complete dataset** 完成设置。

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/RwSm1WR7SekTUHju/images/integrations/data-visualization/chartbrew_08.png?fit=max&auto=format&n=RwSm1WR7SekTUHju&q=85&s=e797fe2804094c4e75051404507f7452" size="lg" alt="包含 ClickHouse 数据的 Chartbrew 仪表盘" width="2400" height="1068" data-path="images/integrations/data-visualization/chartbrew_08.png" />

你可以根据需要创建任意数量的数据集，以可视化数据的不同方面。借助这些数据集，你可以创建多个仪表盘来跟踪不同的指标。

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/RwSm1WR7SekTUHju/images/integrations/data-visualization/chartbrew_01.png?fit=max&auto=format&n=RwSm1WR7SekTUHju&q=85&s=e90472cc2df302793ed193d297985353" size="lg" alt="包含 ClickHouse 数据的 Chartbrew 仪表盘" width="2400" height="1289" data-path="images/integrations/data-visualization/chartbrew_01.png" />

<div id="5-automate-data-updates">
  ## 5. 自动更新数据
</div>

要让您的仪表盘保持最新状态，您可以设置自动更新数据：

1. 点击数据集刷新按钮旁边的日历图标。
2. 配置更新时间间隔 (例如每小时一次、每天一次) 。
3. 保存设置以启用自动刷新。

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-mintlify-1d264819/RwSm1WR7SekTUHju/images/integrations/data-visualization/chartbrew_09.png?fit=max&auto=format&n=RwSm1WR7SekTUHju&q=85&s=5d4b594b2e35a330f117822a13457300" size="lg" alt="Chartbrew 数据集刷新设置" width="1600" height="899" data-path="images/integrations/data-visualization/chartbrew_09.png" />

<div id="learn-more">
  ## 了解更多
</div>

如需了解更多详情，请参阅这篇关于 [Chartbrew 和 ClickHouse](https://chartbrew.com/blog/visualizing-clickhouse-data-with-chartbrew-a-step-by-step-guide/) 的博文。
