使用 Grafana 和 ClickHouse 进行可观察性
Grafana 是 ClickHouse 中可观察性数据的首选可视化工具。这是通过使用官方的 ClickHouse 插件实现的。用户可以按照 这里 的安装说明进行操作。
该插件的 V4 版本使日志和追踪成为新版查询构建器体验中的第一公民。这减少了 SRE 需要编写 SQL 查询的需求，并简化了基于 SQL 的可观察性，推动了这一新兴范例的发展。 其中一部分工作是将 OpenTelemetry (OTel) 置于插件的核心，因为我们相信这将是未来几年 SQL 基于可观察性的基础，以及数据将如何被收集。
OpenTelemetry 集成
在 Grafana 中配置 ClickHouse 数据源时，插件允许用户为日志和追踪指定一个默认数据库和表，并确定这些表是否遵循 OTel 架构。这使插件能够返回正确的列，以便在 Grafana 中正确渲染日志和追踪。如果您对默认的 OTel 架构进行了更改，并希望使用自己的列名，可以进行相应指定。对于像时间 (Timestamp)、日志级别 (SeverityText) 或消息体 (Body) 等列的默认 OTel 列名的使用，则无需做出更改。
用户可以通过 HTTP 或本机协议将 Grafana 连接到 ClickHouse。后一种方式提供了边际性能优势，但在 Grafana 用户发出的聚合查询中，可能不那么明显。相反，HTTP 协议通常更容易供用户代理和检查。
日志配置需要时间、日志级别和消息列，以便正确渲染日志。
追踪配置稍微复杂一些（完整列表请参考 这里）。这里需要的列是为了使后续查询能够构建完整的追踪剖面。这些查询假设数据的结构与 OTel 相似，因此偏离标准架构显著的用户将需要使用视图来从这一特性受益。
配置完成后，用户可以访问 Grafana Explore 开始搜索日志和追踪。
日志
如果遵循 Grafana 对日志的要求，用户可以在查询构建器中选择 Query Type: Log 并点击 Run Query。查询构建器将制定一个查询来列出日志，并确保正确渲染，例如：
查询构建器提供了简单的手段来修改查询，避免用户需要编写 SQL。可以从查询构建器中进行过滤，包括查找包含关键词的日志。希望编写更复杂查询的用户可以切换到 SQL 编辑器。如果返回了适当的列，并且将 logs 选择为查询类型，结果将按日志渲染。日志渲染所需的列在 这里 列出。
日志到追踪
如果日志包含追踪 ID，用户可以通过特定日志行导航到对应的追踪。
追踪
类似于上述日志体验，如果满足 Grafana 渲染追踪所需的列（例如，通过使用 OTel 架构），查询构建器能够自动制定必要的查询。通过选择 Query Type: Traces 并点击 Run Query，将生成并执行一个类似于以下的查询（具体取决于你配置的列 - 以下假设使用 OTel）：
该查询返回 Grafana 预期的列名，渲染出如下所示的追踪表格。可以不需要编写 SQL 来对持续时间或其他列进行过滤。
希望编写更复杂查询的用户可以切换到 SQL Editor。
查看追踪详情
如上所示，追踪 ID 被渲染为可点击的链接。单击追踪 ID，用户可以选择通过链接 View Trace 查看相关的 spans。这将发出以下查询（假设 OTel 列），以检索所需结构的 spans，并将结果渲染为瀑布图。
注意上面的查询使用物化视图 otel_traces_trace_id_ts 进行追踪 ID 查询。有关更多细节，请参见 加速查询 - 使用物化视图进行查找。
追踪到日志
如果日志包含追踪 ID，用户可以从追踪导航到其相关的日志。要查看日志，单击追踪 ID 并选择 View Logs。这将发出以下查询，假设使用默认的 OTel 列。
仪表板
用户可以在 Grafana 中使用 ClickHouse 数据源构建仪表板。我们建议查阅 Grafana 和 ClickHouse 的 数据源文档 以获取更多信息，特别是 宏的概念 和 变量。
该插件提供了多个开箱即用的仪表板，包括一个示例仪表板“简单 ClickHouse OTel 仪表板”，用于符合 OTel 规范的日志和追踪数据。这要求用户遵循 OTel 的默认列名，且可以从数据源配置中安装。
我们在下面提供一些构建可视化的简单技巧。
时间序列
除了统计数据，折线图是可观察性用例中最常用的可视化形式。如果查询返回一个名为 time 的 datetime 字段和一个数值列，Clickhouse 插件将自动渲染一个折线图。例如：
多线图
只要满足以下条件，查询将自动渲染多线图：
- 字段 1：别名为时间的 datetime 字段
- 字段 2：用于分组的值。应该是字符串。
- 字段 3+：指标值
例如：
可视化地理数据
我们已在前面的部分探讨了如何使用 IP 字典丰富可观察性数据的地理坐标。假设您有 latitude 和 longitude 列，可使用 geohashEncode 函数对可观察性进行可视化。这将生成与 Grafana Geo Map 图表兼容的地理散列。以下是示例查询和可视化：
