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Lightdash

Partner Integration

Lightdash は、dbt のオープン性と ClickHouse のパフォーマンスを兼ね備えた、モダンなデータチーム向けの AI ファーストの BI プラットフォーム です。ClickHouse を Lightdash に接続すると、dbt のセマンティックレイヤーに基づいた AI を活用したセルフサービス型の分析エクスペリエンス を実現でき、すべての質問に対してガバナンスされた一貫性のあるメトリクスで回答できます。

開発者は、オープンなアーキテクチャ、バージョン管理された YAML モデル、GitHub から IDE までワークフローに直接組み込める各種インテグレーションにより、Lightdash を高く評価しています。

このパートナーシップにより、ClickHouse の高速性 と Lightdash の開発者エクスペリエンス が組み合わさり、AI を活用してインサイトを探索・可視化・自動化することがこれまでになく容易になります。

Lightdash と ClickHouse でインタラクティブなダッシュボードを構築する​

このガイドでは、Lightdash を ClickHouse に接続して dbt モデルを探索し、インタラクティブなダッシュボードを構築する方法を説明します。
以下の例は、ClickHouse のデータを基盤として構築された完成済みダッシュボードを示しています。

Lightdash ダッシュボードの例

接続情報を収集する​

Lightdash と ClickHouse 間の接続を設定する際には、次の情報が必要です。

  • Host: ClickHouse データベースが稼働しているホスト名またはアドレス
  • User: ClickHouse データベースのユーザー名
  • Password: ClickHouse データベースのパスワード
  • DB name: ClickHouse データベース名
  • Schema: dbt がプロジェクトをコンパイル・実行する際に使用するデフォルトのスキーマ（profiles.yml に記載）
  • Port: ClickHouse の HTTPS インターフェイスのポート（デフォルト: 8443）
  • Secure: HTTPS/SSL を使用した安全な接続を有効にするオプション
  • Retries: Lightdash が失敗した ClickHouse クエリを再試行する回数（デフォルト: 3）
  • Start of week: レポート上の週の開始曜日を選択します。デフォルトではウェアハウスの設定が使用されます

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 を使用しない場合のポートは 8123 です。
DATABASE NAME既定で default という名前のデータベースが用意されています。接続したいデータベースの名前を使用してください。
USERNAME and PASSWORD既定のユーザー名は default です。用途に応じて適切なユーザー名を使用してください。

ClickHouse Cloud サービスに関する詳細情報は、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。

ClickHouse Cloud サービスの Connect ボタン

HTTPS を選択します。接続情報は、サンプルの curl コマンド内に表示されます。

ClickHouse Cloud HTTPS 接続詳細

自己管理型の 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。

ClickHouse 用に dbt プロファイルを設定する​

Lightdash では、接続は既存の dbt プロジェクト を基盤として構成されます。 ClickHouse に接続するには、ローカルの ~/.dbt/profiles.yml に有効な ClickHouse ターゲット設定が含まれていることを確認してください。

例:

lightdash-clickhouse プロジェクト用 profiles.yml の設定例

ClickHouse に接続された Lightdash プロジェクトを作成する​

dbt プロファイルを ClickHouse 用に設定したら、dbt プロジェクト を Lightdash に接続する必要があります。

この手順はすべてのデータウェアハウスで共通なため、ここでは詳細は説明しません。dbt プロジェクトのインポートについては、公式の Lightdash ガイドを参照してください。

dbt プロジェクトをインポートする → Lightdash ドキュメント

dbt プロジェクトを接続すると、Lightdash は profiles.yml から ClickHouse の設定を自動的に検出します。接続テストが成功すれば、dbt モデルの探索や、ClickHouse を基盤としたダッシュボードの構築を開始できます。

Lightdash で ClickHouse のデータを探索する​

接続が完了すると、Lightdash は dbt モデルを自動的に同期し、次の内容を利用できるようにします。

  • YAML で定義された ディメンション と メジャー
  • セマンティックレイヤー上のロジック（メトリクス、結合、エクスプロアなど）
  • リアルタイムの ClickHouse クエリで動作する ダッシュボード

これでダッシュボードの作成やインサイトの共有に加え、Ask AI を使用して ClickHouse 上に直接可視化を生成することもできます。手動で SQL を記述する必要はありません。

Lightdash でメトリクスとディメンションを定義する​

Lightdash では、すべての メトリクス と ディメンション は dbt モデルの .yml ファイル内で直接定義します。これにより、ビジネスロジックがバージョン管理され、一貫性が保たれ、完全に透明になります。

.yml ファイル内でメトリクスが定義されている例

これらを YAML で定義することで、チーム全体がダッシュボードや分析において同じ定義を使用できるようになります。たとえば、total_order_count、total_revenue、avg_order_value のような再利用可能なメトリクスを dbt モデルのすぐそばに定義でき、UI 上で重複定義する必要がありません。

これらの定義方法について詳しくは、次の Lightdash ガイドを参照してください。

テーブルからデータをクエリする​

dbt プロジェクトが Lightdash に接続されて同期されると、テーブル（「エクスプロア」）から直接データを探索できるようになります。 各テーブルは 1 つの dbt モデルに対応しており、YAML で定義したメトリクスとディメンションを含みます。

Explore ページは、5 つの主要な領域で構成されています。

  1. ディメンションとメトリクス — 選択したテーブルで利用可能なすべてのフィールド
  2. Filters — クエリ結果のデータを絞り込みます
  3. チャート — クエリ結果を可視化する
  4. Results — ClickHouse データベースから返された生データを表示します
  5. SQL — 結果を生成している SQL クエリを確認します
ディメンション、フィルター、チャート、結果、SQL が表示された Lightdash の Explore ビュー

ここから、フィールドのドラッグ&ドロップ、フィルタの追加、テーブル・棒グラフ・時系列などの可視化タイプの切り替えを行いながら、インタラクティブにクエリを構築・調整できます。

エクスプロアとテーブルからのクエリ方法について詳しくは、次を参照してください。 テーブルと Explore ページの概要 → Lightdash ドキュメント

ダッシュボードを構築する​

データを探索して可視化を保存したら、それらを ダッシュボード にまとめてチームと共有できます。

Lightdash のダッシュボードは完全にインタラクティブです。フィルターの適用、タブの追加、リアルタイムの ClickHouse クエリによって駆動されるチャートの表示が可能です。

ダッシュボード内から直接新しいチャートを作成することもでき、プロジェクトを整理された状態に保つことができます。この方法で作成されたチャートはそのダッシュボード専用となり、プロジェクト内の他の場所では再利用できません。

ダッシュボード専用チャートを作成するには:

  1. Add tile をクリックします
  2. New chart を選択します。
  3. Chart Builder で可視化を作成する
  4. 保存すると、ダッシュボードの一番下に表示されます
Lightdash ダッシュボード内のチャートの作成と整理

ダッシュボードの作成と整理方法について詳しくは、次を参照してください。 ダッシュボードの構築 → Lightdash ドキュメント

Ask AI: dbt を基盤としたセルフサービス分析​

Lightdash の AI エージェント は、データ探索を真にセルフサービス化します。 クエリを記述する代わりに、「月次の収益成長率は?」 のように平易な言葉で質問するだけで、AI エージェントが自動的に適切な可視化を生成し、dbt で定義されたメトリクスとモデルを参照して正確性と一貫性を確保します。

dbt で使用しているのと同じセマンティックレイヤーによって駆動されるため、すべての回答がガバナンスされ、説明可能で、高速に保たれます。すべて ClickHouse によって支えられています。

dbt メトリクスを基盤にした自然言語クエリを表示している Lightdash Ask AI インターフェイス
ヒント

AI エージェントについて詳しくは、次を参照してください: AI エージェント → Lightdash ドキュメント

詳細はこちら​

dbt プロジェクトを Lightdash に接続する方法の詳細については、Lightdash ドキュメント「ClickHouse セットアップ」を参照してください。