> ## Documentation Index
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# Chartbrew を ClickHouse に接続する
> Chartbrew を ClickHouse に接続して、リアルタイムのダッシュボードやクライアント向けレポートを作成します。
export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
return ;
};
export const CommunityMaintainedBadge = () => {
return ;
};
[Chartbrew](https://chartbrew.com) はデータ可視化プラットフォームで、ダッシュボードを作成し、データをリアルタイムで監視できます。ClickHouse を含む複数のデータソースに対応しており、コードを書かずにグラフやレポートを作成できるインターフェイスを提供します。
## 目標
このガイドでは、Chartbrew を ClickHouse に接続し、SQL クエリを実行して可視化を作成します。完了時には、ダッシュボードは次のようになります。
**データを追加**
使用するデータセットがない場合は、サンプルのいずれかを追加できます。このガイドでは、[UK Price Paid](/docs/ja/get-started/sample-datasets/uk-price-paid) データセットを使用します。
HTTP(S) で ClickHouse に接続するには、次の情報が必要です。
| Parameter(s) | Description |
| ------------------------- | --------------------------------------------------------- |
| `HOST` and `PORT` | 通常、TLS を使用する場合のポートは 8443、TLS を使用しない場合は 8123 です。 |
| `DATABASE NAME` | デフォルトでは `default` という名前のデータベースがあります。接続先のデータベース名を使用してください。 |
| `USERNAME` and `PASSWORD` | デフォルトのユーザー名は `default` です。用途に応じたユーザー名を使用してください。 |
ClickHouse Cloud サービスの詳細は、ClickHouse Cloud コンソールで確認できます。
サービスを選択し、**Connect** をクリックします。
**HTTPS** を選択します。接続情報は `curl` コマンドの例として表示されます。
セルフマネージド ClickHouse を使用している場合、接続情報は ClickHouse 管理者によって設定されます。
1. [Chartbrew](https://chartbrew.com/login) にログインし、**Connections** タブを開きます。
2. **Create connection** をクリックし、利用可能なデータベースオプションから **ClickHouse** を選択します。
3. ClickHouse データベースの接続情報を入力します。
* **Display Name**: Chartbrew で接続を識別するための名前。
* **Host**: ClickHouse server のホスト名または IP アドレス。
* **Port**: HTTPS 接続では通常 `8443`。
* **Database Name**: 接続先のデータベース。
* **Username**: ClickHouse のユーザー名。
* **Password**: ClickHouse のパスワード。
4. **Test connection** をクリックして、Chartbrew から ClickHouse に接続できることを確認します。
5. テストが成功したら、**Save connection** をクリックします。Chartbrew は ClickHouse から自動的にスキーマを取得します。
1. **Create dataset** ボタンをクリックするか、**Datasets** タブに移動してデータセットを作成します。
2. 先ほど作成した ClickHouse 接続を選択します。
可視化したいデータを取得する SQL クエリを記述します。たとえば、次のクエリは `uk_price_paid` データセットから年ごとの平均支払価格を計算します。
```sql theme={null}
SELECT toYear(date) AS year, avg(price) AS avg_price
FROM uk_price_paid
GROUP BY year
ORDER BY year;
```
**Run query** をクリックしてデータを取得します。
クエリの書き方がわからない場合は、**Chartbrew's AI assistant** を使用して、データベースのスキーマに基づく SQL クエリを生成できます。
データを取得したら、**Configure dataset** をクリックして可視化パラメータを設定します。
1. 可視化のためのメトリクス (数値) と dimension (カテゴリ値) を定義します。
2. データセットをプレビューして、クエリ結果が正しい構造になっていることを確認します。
3. chart の種類 (例: line chart、bar chart、pie chart) を選択し、ダッシュボード に追加します。
4. **Complete dataset** をクリックして設定を完了します。
データのさまざまな側面を可視化するために、必要な数だけデータセットを作成できます。これらのデータセットを使って、異なるメトリクスを追跡するための複数の ダッシュボード を作成できます。
ダッシュボード を最新の状態に保つために、自動データ更新をスケジュールできます。
1. データセットの更新ボタンの横にあるカレンダーアイコンをクリックします。
2. 更新間隔 (例: 毎時間、毎日) を設定します。
3. 設定を保存して自動更新を有効にします。
## さらに詳しく
詳しくは、[Chartbrew と ClickHouse](https://chartbrew.com/blog/visualizing-clickhouse-data-with-chartbrew-a-step-by-step-guide/) についてのブログ記事をご覧ください。
