> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# 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}) => {
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](/ja/get-started/sample-datasets/uk-price-paid) データセットを使用します。
## 1. 接続情報を確認する
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。
## 2. Chartbrew を ClickHouse に接続する
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。
## 3. データセットを作成して SQL クエリを実行する
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` データセットの年ごとの平均支払額を計算します。
```sql theme={null}
SELECT toYear(date) AS year, avg(price) AS avg_price
FROM uk_price_paid
GROUP BY year
ORDER BY year;
```
データを取得するには、**Run query** をクリックします。
クエリの書き方がわからない場合は、**Chartbrew の AI アシスタント**を使って、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。
## 4. 可視化を作成する
1. 可視化に使用するメトリクス (数値) とディメンション (カテゴリ値) を定義します。
2. クエリ結果が正しく構造化されていることを確認するため、データセットをプレビューします。
3. チャートの種類 (例: 折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ) を選択し、ダッシュボードに追加します。
4. セットアップを完了するには、**Complete dataset** をクリックします。
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。
## 5. データ更新を自動化する
ダッシュボードを常に最新の状態に保つために、データの自動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: 1時間ごと、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。