Подключение Mitzu к ClickHouse
Mitzu — это no-code решение для продуктовой аналитики, нативно работающее с хранилищем данных. Подобно таким инструментам, как Amplitude, Mixpanel и PostHog, Mitzu позволяет пользователям анализировать данные об использовании продукта без необходимости владения SQL или Python.
Однако в отличие от этих платформ Mitzu не дублирует данные об использовании продукта компании. Вместо этого оно генерирует нативные SQL-запросы непосредственно к уже существующему хранилищу или озеру данных компании.
Цель
В этом руководстве мы рассмотрим следующее:
- Нативную для хранилища данных продуктовую аналитику
- Как интегрировать Mitzu с ClickHouse
Если у вас нет набора данных для использования в Mitzu, вы можете работать с NYC Taxi Data. Этот набор данных доступен в ClickHouse Cloud или может быть загружен по этим инструкциям.
Это руководство представляет собой лишь краткий обзор того, как использовать Mitzu. Более подробную информацию вы можете найти в документации Mitzu.
1. Соберите сведения о подключении
Чтобы подключиться к ClickHouse по HTTP(S), вам потребуется следующая информация:
| Параметр(ы) | Описание |
|---|---|
HOST и PORT | Обычно используется порт 8443 при использовании TLS или 8123 при отсутствии TLS. |
DATABASE NAME | По умолчанию существует база данных default; используйте имя базы данных, к которой вы хотите подключиться. |
USERNAME и PASSWORD | По умолчанию имя пользователя — default. Используйте имя пользователя, соответствующее вашему сценарию. |
Сведения о вашем сервисе ClickHouse Cloud доступны в консоли ClickHouse Cloud. Выберите сервис и нажмите Connect:
Выберите HTTPS. Параметры подключения отображаются в примере команды curl.
Если вы используете самостоятельное (self-managed) развертывание ClickHouse, параметры подключения задаются администратором ClickHouse.
2. Войдите или зарегистрируйтесь в Mitzu
Для начала перейдите на https://app.mitzu.io и зарегистрируйтесь.
3. Настройте свое рабочее пространство
После создания организации следуйте руководству по первичной настройке Set up your workspace в левой панели. Затем нажмите ссылку Connect Mitzu with your data warehouse.
4. Подключение Mitzu к ClickHouse
Сначала выберите ClickHouse в качестве типа подключения и задайте параметры подключения. Затем нажмите кнопку Test connection & Save, чтобы сохранить настройки.
5. Настройка таблиц событий
После сохранения подключения выберите вкладку Event tables и нажмите кнопку Add table. В модальном окне выберите базу данных и таблицы, которые вы хотите добавить в Mitzu.
Используйте флажки, чтобы выбрать как минимум одну таблицу, и нажмите кнопку Configure table. Откроется модальное окно, в котором вы сможете задать ключевые столбцы для каждой таблицы.
Чтобы запускать продуктовую аналитику в вашем окружении ClickHouse, нужно указать несколько ключевых столбцов из таблицы.
Это следующие столбцы:
- User id — столбец с уникальным идентификатором пользователя.
- Event time — столбец с временной меткой событий.
- Необязательный столбец Event name — сегментирует события, если таблица содержит несколько типов событий.
После того как все таблицы будут настроены, нажмите кнопку Save & update event catalog, и Mitzu найдет все события и их свойства в указанных выше таблицах. Этот шаг может занять до нескольких минут в зависимости от размера набора данных.
4. Запуск сегментационных запросов
Сегментация пользователей в Mitzu так же проста, как в Amplitude, Mixpanel или PostHog.
На странице Explore слева находится область выбора событий, а в верхней части можно настроить временной горизонт.
Фильтрация работает так, как вы ожидаете: выберите свойство (столбец ClickHouse) и укажите значения в выпадающем списке, по которым вы хотите фильтровать. Вы можете выбрать любое событие или пользовательское свойство для разбиения (см. ниже, как интегрировать пользовательские свойства).
5. Выполнение запросов по воронке
Выберите до 9 шагов для воронки. Задайте временное окно, в течение которого пользователи могут пройти воронку. Получайте мгновенные данные о коэффициенте конверсии без единой строки SQL-кода.
Выберите Funnel trends, чтобы визуализировать динамику воронки во времени.
6. Run retention queries
Выберите не более двух шагов для расчёта коэффициента удержания. Задайте окно удержания для повторяющегося периода. Мгновенно получайте аналитику по коэффициентам конверсии, не написав ни одной строки SQL-кода.
Выберите Weekly cohort retention, чтобы визуализировать, как ваши показатели удержания меняются со временем.
7. Запуск запросов по пути пользователя
Выберите до 9 шагов для воронки. Укажите временной интервал, в течение которого пользователи могут завершить путь. Диаграмма пути в Mitzu дает наглядную карту всех вариантов прохождения пользователями выбранных событий.
Вы можете выбрать свойство для сегментации Break down, чтобы различать пользователей в рамках одного шага.
8. Запуск запросов по выручке
Если параметры выручки настроены, Mitzu может вычислить общий MRR и количество подписок на основе ваших платежных событий.
9. SQL native
Mitzu работает напрямую с SQL, то есть генерирует нативный SQL‑код из выбранной вами конфигурации на странице Explore.
Если вы столкнулись с ограничением интерфейса Mitzu, скопируйте SQL‑код и продолжайте работу в BI‑инструменте.
Поддержка Mitzu
Если у вас возникли сложности, свяжитесь с нами по адресу support@mitzu.io
Или присоединяйтесь к нашему сообществу в Slack здесь
Узнать больше
Дополнительную информацию о Mitzu вы можете найти на сайте mitzu.io
Ознакомьтесь с нашей документацией на docs.mitzu.io
