> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-fbfa8bee.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
> Lightdash — современный BI-инструмент с открытым исходным кодом, построенный на базе dbt, который позволяет командам исследовать и визуализировать данные из ClickHouse через семантический слой. Узнайте, как подключить Lightdash к ClickHouse для быстрой и управляемой аналитики на базе dbt.
# Lightdash
export const PartnerBadge = () => {
return ;
};
export const Image = ({img, alt, size}) => {
return
;
};
Lightdash — это **BI-платформа нового поколения с ИИ в основе**, созданная для современных команд по работе с данными и сочетающая открытость dbt с производительностью ClickHouse. Подключив ClickHouse к Lightdash, команды получают **аналитику self-service на базе ИИ**, построенную на их семантическом слое dbt, поэтому на любой вопрос можно ответить с помощью управляемых и согласованных метрик.
Разработчики ценят Lightdash за открытую архитектуру, YAML-модели с контролем версий и интеграции, которые органично вписываются в их рабочие процессы — от GitHub до IDE.
Это партнёрство объединяет **скорость ClickHouse** и **удобство Lightdash для разработчиков**, как никогда упрощая исследование данных, их визуализацию и автоматизацию получения инсайтов с помощью ИИ.
## Создайте интерактивную панель мониторинга с Lightdash и ClickHouse
В этом руководстве показано, как **Lightdash** подключается к **ClickHouse**, чтобы изучать ваши модели dbt и создавать интерактивные панели мониторинга.
В примере ниже показана готовая панель мониторинга на основе данных из ClickHouse.
### Подготовьте данные для подключения
При настройке подключения между Lightdash и ClickHouse вам понадобятся следующие данные:
* **Host:** Адрес, по которому доступна ваша база данных ClickHouse
* **User:** Имя пользователя вашей базы данных ClickHouse
* **Password:** Пароль вашей базы данных ClickHouse
* **DB name:** Имя вашей базы данных ClickHouse
* **Schema:** Схема по умолчанию, которую dbt использует для компиляции и запуска вашего проекта (указана в `profiles.yml`)
* **Port:** Порт HTTPS-интерфейса ClickHouse (по умолчанию: `8443`)
* **Secure:** Включите этот параметр, чтобы использовать HTTPS/SSL для защищённых подключений
* **Retries:** Количество повторных попыток, которые Lightdash выполняет для неудачных запросов к ClickHouse (по умолчанию: `3`)
* **Start of week:** Выберите, с какого дня начинается отчётная неделя; по умолчанию используется настройка вашего хранилища
Чтобы подключиться к ClickHouse по HTTP(S), вам понадобится следующая информация:
| Параметр(ы) | Описание |
| ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `HOST` and `PORT` | Обычно используется порт 8443 при использовании TLS и 8123 без TLS. |
| `DATABASE NAME` | По умолчанию есть база данных `default`; используйте имя базы данных, к которой хотите подключиться. |
| `USERNAME` and `PASSWORD` | По умолчанию имя пользователя — `default`. Используйте имя пользователя, подходящее для вашего сценария использования. |
Сведения о подключении для вашего сервиса ClickHouse Cloud доступны в консоли ClickHouse Cloud.
Выберите сервис и нажмите **Connect**:
Выберите **HTTPS**. Сведения о подключении будут показаны в примере команды `curl`.
Если вы используете самоуправляемый ClickHouse, сведения о подключении задаёт ваш администратор ClickHouse.
***
### Настройте профиль dbt для ClickHouse
В Lightdash подключения строятся на основе существующего **проекта dbt**.
Чтобы подключить ClickHouse, убедитесь, что ваш локальный файл `~/.dbt/profiles.yml` содержит корректную конфигурацию целевого окружения ClickHouse.
Например:
### Создайте проект Lightdash, подключённый к ClickHouse
После того как ваш профиль dbt настроен для ClickHouse, вам также нужно подключить **проект dbt** к Lightdash.
Поскольку этот процесс одинаков для всех хранилищ данных, здесь мы не будем подробно на нём останавливаться — воспользуйтесь официальным руководством Lightdash по импорту проекта dbt:
[Импорт проекта dbt → Документация Lightdash](https://docs.lightdash.com/get-started/setup-lightdash/connect-project#2-import-a-dbt-project?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
После подключения проекта dbt Lightdash автоматически определит конфигурацию ClickHouse из файла `profiles.yml`. Когда проверка подключения завершится успешно, вы сможете начать изучать свои модели dbt и создавать панели мониторинга на базе ClickHouse.
***
### Исследуйте данные ClickHouse в Lightdash
После подключения Lightdash автоматически синхронизирует ваши модели dbt и предоставляет:
* **Измерения** и **показатели**, определённые в YAML
* **Логику семантического слоя**, например метрики, JOIN и разделы Explore
* **Панели мониторинга**, работающие на запросах ClickHouse в реальном времени
Теперь вы можете создавать панели мониторинга, делиться инсайтами и даже использовать **Ask AI** для создания визуализаций напрямую поверх ClickHouse — без необходимости писать SQL вручную.
***
### Определите метрики и измерения в Lightdash
В Lightdash все **метрики** и **измерения** задаются напрямую в `.yml`-файлах ваших моделей dbt. Это позволяет держать бизнес-логику под контролем версий, поддерживать согласованность и обеспечивает полную прозрачность.
Определение метрик и измерений в YAML гарантирует, что команда использует одни и те же определения во всех панелях мониторинга и аналитических материалах. Например, вы можете создавать переиспользуемые метрики, такие как `total_order_count`, `total_revenue` или `avg_order_value`, прямо рядом с моделями dbt — без необходимости дублировать их в интерфейсе.
Подробнее о том, как их задавать, см. в следующих руководствах Lightdash:
* [Как создавать метрики](https://docs.lightdash.com/guides/how-to-create-metrics?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
* [Как создавать измерения](https://docs.lightdash.com/guides/how-to-create-dimensions?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
***
### Выполняйте запросы к данным из таблиц
Когда ваш проект dbt подключен к Lightdash и синхронизирован, вы можете начать изучать данные напрямую из **таблиц** (или «explores»).
Каждая таблица представляет собой модель dbt и включает метрики и измерения, определённые вами в YAML.
Страница **Explore** состоит из пяти основных областей:
1. **Dimensions and Metrics** — все поля, доступные в выбранной таблице
2. **Filters** — ограничивают данные, возвращаемые запросом
3. **Chart** — визуализирует результаты запроса
4. **Results** — показывает необработанные данные, возвращаемые из базы данных ClickHouse
5. **SQL** — позволяет просмотреть сгенерированный SQL-запрос, лежащий в основе результатов
Здесь вы можете интерактивно создавать и настраивать запросы — перетаскивать поля, добавлять фильтры и переключаться между типами визуализации, такими как таблицы, столбчатые диаграммы и временные ряды.
Подробнее об explores и о том, как выполнять запросы к данным из таблиц, см.:
[Введение в таблицы и страницу Explore → Документация Lightdash](https://docs.lightdash.com/get-started/exploring-data/using-explores#an-intro-to-tables-and-the-explore-page?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
***
### Создание панелей мониторинга
После того как вы изучите данные и сохраните визуализации, их можно объединить в **панели мониторинга**, чтобы делиться ими с командой.
Панели мониторинга в Lightdash полностью интерактивны — в них можно применять фильтры, добавлять вкладки и просматривать диаграммы, построенные на запросах ClickHouse в реальном времени.
Вы также можете создавать новые диаграммы **прямо в панели мониторинга**, что помогает поддерживать порядок в проектах и избегать лишнего нагромождения. Диаграммы, созданные таким образом, **доступны только в этой панели мониторинга** — их нельзя использовать повторно в других частях проекта.
Чтобы создать диаграмму только для панели мониторинга:
1. Нажмите **Add tile**
2. Выберите **New chart**
3. Создайте визуализацию в конструкторе диаграмм
4. Сохраните её — она появится в нижней части панели мониторинга
Подробнее о том, как создавать и организовывать панели мониторинга, читайте здесь:
[Создание панелей мониторинга → Документация Lightdash](https://docs.lightdash.com/get-started/exploring-data/dashboards?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
***
### Ask AI: самообслуживаемая аналитика на базе dbt
**AI Agents** в Lightdash делают анализ данных по-настоящему самообслуживаемым.
Вместо того чтобы писать запросы, вы можете просто задавать вопросы на естественном языке — например, *«Каким был наш ежемесячный рост выручки?»* — а **AI Agent** автоматически построит нужную визуализацию, опираясь на ваши метрики и модели, определённые в dbt, чтобы обеспечить точность и согласованность.
В основе лежит тот же семантический слой, который вы используете в dbt, а это значит, что каждый ответ остаётся управляемым, объяснимым и быстрым — и всё это на базе ClickHouse.
Подробнее об AI Agents читайте здесь: [AI Agents → документация Lightdash](https://docs.lightdash.com/guides/ai-agents?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs)
## Подробнее
Чтобы узнать больше о подключении проектов dbt к Lightdash, см. [документацию Lightdash → настройка ClickHouse](https://docs.lightdash.com/get-started/setup-lightdash/connect-project#clickhouse?utm_source=clickhouse\&utm_medium=partner\&utm_campaign=integration_docs).