Lightdash
Lightdash — это AI-first BI-платформа, созданная для современных команд по работе с данными, которая сочетает открытость dbt с производительностью ClickHouse. Подключив ClickHouse к Lightdash, команды получают самообслуживаемую аналитику на базе ИИ, опирающуюся на их семантический слой dbt, так что на каждый вопрос даётся ответ с контролируемыми и согласованными метриками.
Разработчики ценят Lightdash за его открытую архитектуру, версионируемые YAML-модели и интеграции, которые напрямую встраиваются в их рабочий процесс — от GitHub до IDE.
Это партнёрство объединяет скорость ClickHouse и удобство Lightdash для разработчиков, упрощая как никогда ранее исследование, визуализацию и автоматизацию получения инсайтов с помощью ИИ.
Создание интерактивной панели мониторинга с Lightdash и ClickHouse
В этом руководстве показано, как Lightdash подключается к ClickHouse для исследования ваших dbt-моделей и создания интерактивных панелей мониторинга.
На примере ниже показана готовая панель мониторинга, построенная на данных из ClickHouse.
Сбор данных для подключения
При настройке подключения между Lightdash и ClickHouse вам понадобятся следующие параметры:
- Host: Адрес, по которому запущена ваша база данных ClickHouse
- User: Имя пользователя базы данных ClickHouse
- Password: Пароль пользователя базы данных ClickHouse
- DB name: Имя вашей базы данных ClickHouse
- Schema: Схема по умолчанию, которую dbt использует для компиляции и выполнения вашего проекта (указана в
profiles.yml) - Port: Порт HTTPS-интерфейса ClickHouse (по умолчанию:
8443) - Secure: Включите эту опцию, чтобы использовать HTTPS/SSL для защищённых подключений
- Retries: Количество попыток, которые Lightdash предпринимает при повторном выполнении неуспешных запросов к ClickHouse (по умолчанию:
3) - Start of week: Выберите, с какого дня начинается отчётная неделя; по умолчанию используется настройка вашего хранилища данных
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.
Настройка профиля dbt для ClickHouse
В Lightdash подключения основаны на вашем существующем dbt-проекте.
Чтобы подключить ClickHouse, убедитесь, что ваш локальный файл ~/.dbt/profiles.yml содержит корректную конфигурацию целевого подключения к ClickHouse.
Например:
Создание проекта Lightdash, подключённого к ClickHouse
После того как ваш профиль dbt настроен для ClickHouse, вам также нужно подключить dbt-проект к Lightdash.
Поскольку этот процесс одинаков для всех хранилищ данных, мы не будем подробно рассматривать его здесь — вы можете воспользоваться официальным руководством Lightdash по импорту dbt-проекта:
Импорт dbt-проекта → Lightdash Docs
После подключения вашего dbt-проекта Lightdash автоматически определит конфигурацию ClickHouse из файла profiles.yml. Как только проверка подключения пройдёт успешно, вы сможете начать исследовать свои dbt-модели и создавать панели мониторинга на базе ClickHouse.
Исследование данных ClickHouse в Lightdash
После подключения Lightdash автоматически синхронизирует ваши dbt-модели и предоставляет доступ к следующим объектам:
- Измерения и меры, определённые в YAML
- Логику семантического слоя, такую как метрики, соединения (joins) и explores
- Панели мониторинга, работающие на запросах к ClickHouse в режиме реального времени
Теперь вы можете создавать панели мониторинга, делиться аналитическими выводами и даже использовать Ask AI для генерации визуализаций непосредственно поверх ClickHouse — без необходимости писать SQL вручную.
Определение метрик и измерений в Lightdash
В Lightdash все метрики и измерения определяются непосредственно в .yml-файлах ваших dbt-моделей. Это делает бизнес-логику управляемой по версиям, согласованной и полностью прозрачной.
Определение этих сущностей в YAML гарантирует, что ваша команда использует единые определения во всех панелях мониторинга и аналитических отчётах. Например, вы можете создавать повторно используемые метрики, такие как total_order_count, total_revenue или avg_order_value, прямо рядом с dbt-моделями — без необходимости дублировать их в интерфейсе.
Чтобы узнать больше о том, как определять эти сущности, ознакомьтесь со следующими руководствами Lightdash:
Выполнение запросов к данным из таблиц
После того как ваш dbt-проект подключён и синхронизирован с Lightdash, вы можете начать исследовать данные непосредственно из таблиц (или «explores»).
Каждая таблица представляет собой dbt-модель и включает метрики и измерения, которые вы определили в YAML.
Страница Explore состоит из пяти основных областей:
- Размерности и метрики — все поля, доступные в выбранной таблице
- Фильтры — ограничивают данные, возвращаемые вашим запросом
- Диаграмма — визуализирует результаты вашего запроса
- Результаты — просматривайте необработанные данные, возвращаемые вашей базой данных ClickHouse
- SQL — просматривайте сгенерированный SQL‑запрос, лежащий в основе ваших результатов
Отсюда вы можете интерактивно создавать и изменять запросы — перетаскивать поля, добавлять фильтры и переключаться между типами визуализаций, такими как таблицы, столбчатые диаграммы или временные ряды.
Для более подробного обзора раздела Explore и способов выполнения запросов к вашим таблицам см.:
An intro to tables and the Explore page → Lightdash Docs
Создание дашбордов
После того как вы исследовали данные и сохранили визуализации, вы можете объединить их в дашборды, чтобы поделиться ими с командой.
Дашборды в Lightdash полностью интерактивны — вы можете применять фильтры, добавлять вкладки и просматривать диаграммы, построенные на запросах к ClickHouse в режиме реального времени.
Вы также можете создавать новые диаграммы непосредственно из дашборда, что помогает поддерживать порядок в проектах и избегать избыточности. Диаграммы, созданные таким образом, относятся только к этому дашборду — их нельзя повторно использовать в других частях проекта.
Чтобы создать диаграмму только для дашборда:
- Нажмите Add tile
- Выберите New chart
- Создайте визуализацию в конструкторе диаграмм
- Сохраните её — она появится в нижней части вашего дашборда
Подробнее о создании и организации дашбордов читайте здесь:
Building dashboards → Lightdash Docs
Ask AI: аналитика самообслуживания на базе dbt
AI Agents в Lightdash делают исследование данных по‑настоящему форматом самообслуживания.
Вместо того чтобы писать запросы, пользователи могут просто задавать вопросы на естественном языке — например, «Каков был наш месячный рост выручки?» — и AI Agent автоматически создаёт нужную визуализацию, опираясь на определённые в dbt метрики и модели для обеспечения точности и согласованности.
Оно использует тот же семантический слой, что и в dbt, поэтому каждый ответ остаётся управляемым, объяснимым и быстрым — всё это на базе ClickHouse.
Подробнее об AI Agents читайте здесь: AI Agents → Lightdash Docs
Подробнее
Чтобы узнать больше о подключении проектов dbt к Lightdash, посетите раздел Документация Lightdash → Настройка ClickHouse.
