Lightdash

Lightdash と ClickHouse の接続を設定するには、次の情報が必要です。

• Host: ClickHouse データベースが稼働しているアドレス
• User: ClickHouse データベースのユーザー名
• Password: ClickHouse データベースのパスワード
• DB name: ClickHouse データベース名
• Schema: dbt がプロジェクトをコンパイルして実行する際に使用するデフォルトのスキーマ (profiles.yml に記載されています)
• Port: ClickHouse の HTTPS インターフェイスのポート (デフォルト: 8443)
• Secure: このオプションを有効にすると、HTTPS/SSL を使用した安全な接続を利用できます
• Retries: 失敗した ClickHouse クエリに対して Lightdash が再試行する回数 (デフォルト: 3)
• Start of week: レポート週の開始曜日を選択します。デフォルトではウェアハウス設定が使用されます

HTTP(S) で ClickHouse に接続するには、次の情報が必要です。

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。

Lightdash では、接続は既存の dbt プロジェクト に基づいて設定されます。 ClickHouse に接続するには、ローカルの ~/.dbt/profiles.yml ファイルに有効な ClickHouse のターゲット設定が含まれていることを確認してください。

たとえば、次のようになります。

dbt プロファイルを ClickHouse 用に設定したら、dbt プロジェクト も Lightdash に接続する必要があります。

この手順はすべてのデータウェアハウスで共通しているため、ここでは詳しく説明しません。dbt プロジェクトのインポートについては、Lightdash の公式ガイドを参照してください。

dbt プロジェクトをインポートする → Lightdash Docs

dbt プロジェクトを接続すると、Lightdash は profiles.yml ファイルから ClickHouse の設定を自動的に検出します。接続テストが成功すれば、dbt モデルの探索を開始し、ClickHouse を活用したダッシュボードを構築できるようになります。

接続すると、Lightdash は dbt モデルを自動的に同期し、次の項目を利用できるようになります。

• YAML で定義された 次元 と メジャー
• メトリクス、JOIN、Explore などの セマンティックレイヤーのロジック
• リアルタイムの ClickHouse クエリを基盤とする ダッシュボード

これで、ダッシュボードを作成し、インサイトを共有し、さらに Ask AI を使って ClickHouse 上のデータに対する 可視化 を直接生成できるようになります。手作業で SQL を書く必要はありません。

Lightdash では、すべてのメトリクスと次元を dbt モデルの .yml ファイル内で直接定義します。これにより、ビジネスロジックをバージョン管理でき、一貫性を保ちながら、内容の透明性も高められます。

これらを YAML で定義することで、チーム全体でダッシュボードや分析にまたがって同じ定義を使えるようになります。たとえば、total_order_count、total_revenue、avg_order_value のような再利用可能なメトリクスを、dbt モデルと並べて作成できます。UI で重複して定義する必要はありません。

定義方法の詳細については、以下の Lightdash ガイドを参照してください。

• メトリクスの作成方法
• 次元の作成方法

dbt プロジェクトを Lightdash に接続して同期すると、テーブル (または「explores」) から直接データを探索できるようになります。 各テーブルは dbt のモデルを表し、YAML で定義したメトリクスと次元が含まれます。

Explore ページは、次の 5 つの主要エリアで構成されています。

1. Dimensions and Metrics — 選択したテーブルで利用できるすべてのフィールド
2. Filters — クエリで返されるデータを絞り込む
3. Chart — クエリ結果を可視化する
4. Results — ClickHouse データベースから返された生データを表示する
5. SQL — 結果の背後で生成された SQL クエリを確認する

ここでは、フィールドをドラッグ＆ドロップしたり、フィルターを追加したり、テーブル、棒グラフ、時系列などの可視化タイプを切り替えたりしながら、対話的にクエリを作成・調整できます。

explores の詳細や、テーブルからクエリする方法については、以下を参照してください。 テーブルと Explore ページの概要 → Lightdash Docs

データを探索して可視化を保存したら、それらを ダッシュボード にまとめてチームと共有できます。

Lightdash のダッシュボードは高度にインタラクティブで、フィルターを適用したり、タブを追加したり、リアルタイムの ClickHouse クエリに基づくチャートを表示したりできます。

また、ダッシュボード内から直接 新しいチャートを作成することもできるため、プロジェクトを整理しやすく、煩雑になりにくくなります。この方法で作成したチャートは そのダッシュボード専用 で、プロジェクト内の他の場所で再利用することはできません。

ダッシュボード専用のチャートを作成するには:

1. Add tile をクリックします
2. New chart を選択します
3. チャートビルダーで可視化を作成します
4. 保存すると、ダッシュボードの下部に表示されます

ダッシュボードの作成と整理について詳しくは、こちらをご覧ください: ダッシュボードの作成 → Lightdash Docs

AI Agents in Lightdash により、データ探索を真にセルフサービスで行えるようになります。 クエリを書く代わりに、「月次売上の成長率は？」 のように自然な言葉で質問するだけで、AI Agent が適切な可視化を自動生成し、dbt で定義されたメトリクスやモデルを参照して、正確性と一貫性を確保します。

dbt で利用しているのと同じセマンティックレイヤーを基盤としているため、あらゆる回答はガバナンスが保たれ、説明可能で、高速です。これらはすべて ClickHouse によって支えられています。