> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
> Microsoft Power BI は、Microsoft が開発した、ビジネスインテリジェンスを主目的とする対話型のデータ可視化ソフトウェア製品です。
# Power BI
export const ClickHouseSupportedBadge = () => {
return ;
};
export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
return ;
};
Microsoft Power BI では、[ClickHouse Cloud](https://clickhouse.com/cloud) またはセルフマネージド環境のデータをクエリしたり、メモリに読み込んだりできます。
データの可視化に使用できる Power BI には、いくつかの種類があります。
* Power BI Desktop: ダッシュボードやビジュアライゼーションを作成するための Windows デスクトップアプリケーション
* Power BI サービス: Azure で利用できる SaaS で、Power BI Desktop で作成したダッシュボードをホストします
Power BI では、ダッシュボードを Desktop 版で作成し、Power BI サービスに公開する必要があります。
このチュートリアルでは、次の手順を説明します。
* [ClickHouse ODBC ドライバのインストール](#install-the-odbc-driver)
* [Power BI Desktop への ClickHouse Power BI Connector のインストール](#power-bi-installation)
* [Power BI Desktop で可視化するための ClickHouse データのクエリ](#query-and-visualise-data)
* [Power BI サービス用のオンプレミス データ ゲートウェイの設定](#power-bi-service)
## 前提条件
### Power BI のインストール
このチュートリアルでは、Windows マシンに Microsoft Power BI Desktop がインストールされていることを前提としています。Power BI Desktop は[こちら](https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=58494)からダウンロードしてインストールできます。
Power BI は最新バージョンに更新することを推奨します。ClickHouse Connector は、バージョン `2.137.751.0` 以降でデフォルトで利用できます。
### ClickHouseの接続情報を確認する
ClickHouseインスタンスに接続するには、次の情報が必要です。
* ホスト名 - ClickHouseのホスト名
* ユーザー名 - ユーザー認証情報のユーザー名
* パスワード - ユーザーのパスワード
* データベース - 接続先のインスタンス上のデータベース名
## Power BI デスクトップ
Power BI Desktop でデータのクエリを始めるには、次の手順を実行する必要があります。
1. ClickHouse ODBC ドライバをインストールする
2. ClickHouse Connector を見つける
3. ClickHouse に接続する
4. データをクエリして可視化する
### ODBC ドライバをインストールする
最新の [ClickHouse ODBC リリース](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-odbc/releases)をダウンロードします。
付属の `.msi` インストーラーを実行し、ウィザードの指示に従います。
`Debug symbols` は任意で、必須ではありません
#### ODBC ドライバを確認する
ドライバのインストールが完了したら、次の手順で正しくインストールされたことを確認できます。
スタートメニューで ODBC を検索し、"ODBC Data Sources **(64-bit)**" を選択します。
ClickHouse Driver が一覧に表示されていることを確認します。
### ClickHouse Connector を探す
Power BI Desktop のバージョン `2.137.751.0` で利用できます
Power BI Desktop のスタート画面で、「Get Data」をクリックします。
「ClickHouse」を検索します
### ClickHouse に接続する
コネクタを選択し、ClickHouse インスタンスの認証情報を入力します。
* Host (必須) - インスタンスのドメインまたはアドレスです。プレフィックスや接尾辞を付けずに入力してください。
* Port (必須) - インスタンスのポートです。
* Database - データベース名です。
* Options - [ClickHouse ODBC GitHub Page](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-odbc#configuration)
に記載されている任意の ODBC オプションです
* Data Connectivity mode - DirectQuery
ClickHouse に直接クエリする場合は、DirectQuery を選択することを推奨します。
データ量が少ないユースケースでは、インポート モードを選択することもでき、その場合はデータ全体が Power BI に読み込まれます。
* ユーザー名とパスワードを指定します
### データをクエリして可視化する
最後に、Navigator ビューにデータベースとテーブルが表示されます。目的のテーブルを選択し、「Load」をクリックして
ClickHouse からデータをインポートします。
インポートが完了すると、通常どおり Power BI で ClickHouse のデータにアクセスできるようになります。
## Power BI サービス
Microsoft Power BI サービスを使用するには、[オンプレミス データ ゲートウェイ](https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/connect-data/service-gateway-onprem)を作成する必要があります。
カスタム コネクタの設定方法について詳しくは、Microsoft の[オンプレミス データ ゲートウェイでカスタム データ コネクタを使用する方法](https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/connect-data/service-gateway-custom-connectors)に関するドキュメントを参照してください。
## ODBC ドライバ (インポートのみ)
DirectQuery を使用する ClickHouse Connector の利用を推奨します。
前述のとおり、[ODBC ドライバ](#install-the-odbc-driver)をオンプレミス データ ゲートウェイ インスタンスにインストールし、[確認](#verify-odbc-driver)してください。
### 新しい User DSN を作成する
ドライバのインストールが完了したら、ODBC データソースを作成できます。スタートメニューで ODBC を検索し、「ODBC Data Sources (64-bit)」を選択します。
ここで新しい User DSN を追加します。左側の「Add」ボタンをクリックしてください。
ODBC ドライバの Unicode 版を選択します。
connection details を入力します。
SSL が有効なデプロイメント (例: ClickHouse Cloud またはセルフマネージドのインスタンス) を使用している場合は、`SSLMode` フィールドに `require` を指定してください。
* `Host` には、プロトコル (`http://` または `https://`) を含めないでください。
* `Timeout` は秒数を表す整数です。デフォルト値: `30 seconds`。
### Power BI にデータを取り込む
まだ Power BI をインストールしていない場合は、
[Power BI Desktop をダウンロードしてインストールしてください](https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=58494)。
Power BI Desktop のスタート画面で、"Get Data" をクリックします。
"Other" -> "ODBC" を選択します。
一覧から、先ほど作成したデータソースを選択します。
データソースの作成時に認証情報を指定しなかった場合は、ユーザー名とパスワードの入力を求められます。
最後に、Navigator ビューにデータベースとテーブルが表示されます。目的のテーブルを選択し、"Load" をクリックして ClickHouse からデータをインポートします。
インポートが完了すると、通常どおり Power BI で ClickHouse のデータにアクセスできるようになります。
## 大規模データセットの扱いを最適化する
Power BI は、中程度のデータ量を扱う従来型の行ベースのデータベース向けに設計されています。大規模な ClickHouse (数十億行規模) を扱う場合は、最適なパフォーマンスを得るために特定のアーキテクチャパターンが必要です。
Power BI は、ネストしたサブクエリ、複雑な JOIN、実行時の変換を含む SQL クエリを自動生成します。これらのパターンは従来の SQL データベースでは効果的に機能しますが、ClickHouse のような大規模な列指向データベースに対するクエリでは非効率になることがあります。
**大規模なデータセットに対する推奨アプローチ:** 生のテーブルを直接クエリするのではなく、ダッシュボードの各可視化に対して専用の `materialized views` を ClickHouse に作成してください。これにより、次の利点が得られます。
* データ量に関係なく一貫した高速パフォーマンス
* ClickHouse クラスターへの負荷を軽減
* コストの予測がしやすくなる
ダッシュボードの動作が遅い場合は、ClickHouse の [`query_log`](/docs/ja/reference/system-tables/query_log) を確認して、Power BI が実際にどの SQL クエリを実行しているかを把握してください。よくある問題としては、ネストしたサブクエリ、テーブル全体のスキャン、非効率な JOIN などがあります。問題を特定したら、その問題を解決する [materialized views](/docs/ja/concepts/features/materialized-views/index) を作成してください。
### 実装時のベストプラクティス
#### 事前集計の戦略
複数の集計レベルで materialized view を作成します。
* 直近の詳細なダッシュボード向けの時間単位の集計
* 過去の傾向分析向けの日単位の集計
* 長期的なレポート向けの月単位のロールアップ
* アドホック分析に備えて、適切な有効期限 (TTL) を設定した生データを保持する
#### データモデリングの最適化
* クエリパターンに合った `ORDER BY` キーを定義する
* 時系列データにはパーティション化を利用する
* 効率的なルックアップのために、小規模なディメンションテーブルをディクショナリに変換する
* さらなるクエリ最適化のためにプロジェクションを活用する
## 既知の制限事項
### UInt64
UInt64 以上の符号なし整数型は、データセットに自動的には読み込まれません。Power BI でサポートされる整数型の最大が Int64 であるためです。
データを正しくインポートするには、Navigator で "Load" ボタンをクリックする前に、まず "Transform Data" をクリックしてください。
この例では、`pageviews` テーブルに UInt64 のカラムがあり、デフォルトでは "Binary" として認識されます。
"Transform Data" をクリックすると Power Query Editor が開き、そこでカラムの型を再割り当てできます。たとえば、
Text
に設定できます。
完了したら、左上の "Close & Apply" をクリックして、データの読み込みに進んでください。