Connecting Mitzu to ClickHouse

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Mitzuは、ノーコード、ウェアハウスネイティブなプロダクト分析アプリケーションです。Amplitude、Mixpanel、PostHogなどのツールに似て、MitzuはユーザーがSQLやPythonの専門知識なしでプロダクトの使用データを分析できるようにします。

しかし、これらのプラットフォームとは異なり、Mitzuは会社のプロダクト使用データを複製しません。代わりに、既存のデータウェアハウスまたはデータレイク上でネイティブSQLクエリを生成します。

Goal

本ガイドでは、以下の内容をカバーします：

• ウェアハウスネイティブプロダクト分析
• MitzuをClickHouseに統合する方法

例のデータセット

Mitzu用のデータセットがない場合は、NYC Taxi Dataを使用できます。このデータセットはClickHouse Cloudに利用可能で、これらの指示でロードできます。

このガイドはMitzuの使用方法の簡単な概要です。より詳細な情報はMitzuのドキュメントで確認できます。

1. 接続情報を収集する

To connect to ClickHouse with HTTP(S) you need this information:

• The HOST and PORT: typically, the port is 8443 when using TLS or 8123 when not using TLS.

• The DATABASE NAME: out of the box, there is a database named default, use the name of the database that you want to connect to.

• The USERNAME and PASSWORD: out of the box, the username is default. Use the username appropriate for your use case.

The details for your ClickHouse Cloud service are available in the ClickHouse Cloud console. Select the service that you will connect to and click Connect:

Choose HTTPS, and the details are available in an example curl command.

If you are using self-managed ClickHouse, the connection details are set by your ClickHouse administrator.

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ClickHouseにHTTP(S)で接続するには、次の情報が必要です：

• HOSTとPORT: 通常、ポートはTLSを使用する場合は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。接続したいデータベースの名前を使用してください。

• USERNAMEとPASSWORD: デフォルトでは、ユーザー名はdefaultです。ご利用のケースに適し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。接続するサービスを選択し、Connectをクリックします：

HTTPSを選択すると、詳細が例のcurlコマンドで提供されます。

セルフマネージドのClickHouseを使用している場合、接続の詳細はClickHouseの管理者によって設定されます。

2. Mitzuにサインインまたはサインアップする

最初のステップとして、https://app.mitzu.ioにアクセスしてサインアップしてください。

3. ワークスペースを設定する

組織を作成した後、左側のサイドバーにあるワークスペースを設定するオンボーディングガイドに従ってください。次に、Mitzuをデータウェアハウスに接続するリンクをクリックします。

4. MitzuをClickHouseに接続する

最初に接続タイプとしてClickHouseを選択し、接続情報を設定します。次に、接続をテストして保存ボタンをクリックして設定を保存します。

5. イベントテーブルを設定する

接続が保存されたら、イベントテーブルタブを選択し、テーブルを追加ボタンをクリックします。モーダル内で、データベースとMitzuに追加したいテーブルを選択します。

チェックボックスを使用して少なくとも1つのテーブルを選択し、テーブルを設定ボタンをクリックします。これにより、各テーブルのキーとなるカラムを設定できるモーダルウィンドウが開きます。

ClickHouse設定でプロダクト分析を実行するには、テーブルからいくつかのキーとなるカラムを指定する必要があります。

これらのカラムは以下の通りです：

• ユーザーID - ユーザーの一意の識別子に関するカラム。
• イベント時刻 - イベントのタイムスタンプカラム。
• オプション[イベント名] - このカラムは、テーブルが複数のイベントタイプを含む場合にイベントをセグメント化します。

全てのテーブルが設定されたら、イベントカタログを保存して更新ボタンをクリックし、Mitzuは上記で定義されたテーブルから全てのイベントとそのプロパティを見つけます。このステップはデータセットのサイズに応じて数分かかる場合があります。

4. セグメンテーションクエリを実行する

Mitzuでのユーザーセグメンテーションは、Amplitude、Mixpanel、またはPostHogと同じくらい簡単です。

Exploreページにはイベントのための左側の選択エリアがあり、上部セクションではタイムホライズンを設定できます。

フィルターとブレイクダウン

フィルタリングは予想通りに行われます：プロパティ（ClickHouseカラム）を選択し、フィルタリングしたい値をドロップダウンから選択します。 ブレイクダウンには任意のイベントまたはユーザープロパティを選択できます（ユーザープロパティの統合方法については以下を参照）。

5. ファネルクエリを実行する

ファネルには最大9ステップを選択できます。ユーザーがファネルを完了できる時間ウィンドウを選択します。 SQLコードを1行も書かずに即座にコンバージョン率を把握できます。

トレンドを視覚化

ファネルトレンドを選択して、時間を通じたファネルトレンドを視覚化します。

6. リテンションクエリを実行する

リテンションレート計算には最大2ステップを選択できます。繰り返しウィンドウのリテンションウィンドウを選択します。 SQLコードを1行も書かずに即座にコンバージョン率を把握できます。

コホートリテンション

週間コホートリテンションを選択して、リテンションレートが時間と共にどのように変化するかを視覚化します。

7. ジャーニークエリを実行する

ファネルには最大9ステップを選択できます。ユーザーがジャーニーを完了できる時間ウィンドウを選択します。Mitzuのジャーニーチャートは、選択されたイベントを通じてユーザーがたどるすべての経路の視覚マップを提供します。

ステップを分解する

セグメントBreak downのプロパティを選択して、同じステップ内のユーザーを区別できます。

8. 収益クエリを実行する

収益設定が構成されている場合、Mitzuは支払いイベントに基づいて総MRRとサブスクリプション数を計算できます。

9. SQLネイティブ

MitzuはSQLネイティブであり、これはExploreページで選択した構成からネイティブSQLコードを生成することを意味します。

BIツールで作業を続ける

MitzuのUIで制限に直面した場合、SQLコードをコピーしてBIツールで作業を続けてください。

Mitzuサポート

迷った場合は、[email protected]までお気軽にご連絡ください。

または、私たちのSlackコミュニティにはこちらで参加できます。

詳細を学ぶ

Mitzuの詳細情報はmitzu.ioで見つけられます。

私たちのドキュメントページにはdocs.mitzu.ioを訪れてください。