> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-detect-table-modification.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
> Explo — это простой и удобный инструмент с открытым исходным кодом и графическим интерфейсом, который позволяет задавать вопросы о ваших данных.
# Подключение Explo к ClickHouse
export const CommunityMaintainedBadge = () => {
return
Поддерживается сообществом
;
};
export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
return ;
};
Клиентская аналитика для любой платформы. Создано для наглядной визуализации. Разработано с упором на простоту.
## Цель
В этом руководстве вы подключите данные из ClickHouse к Explo и визуализируете результаты. Диаграмма будет выглядеть так:
**Добавьте данные**
Если у вас нет набора данных, с которым можно поработать, вы можете добавить один из примеров. В этом руководстве используется набор данных [UK Price Paid](/ru/get-started/sample-datasets/uk-price-paid), поэтому можно выбрать его. В этой же категории документации есть и другие варианты.
## 1. Соберите сведения о подключении
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.
## 2. Подключите Explo к ClickHouse
1. Зарегистрируйтесь в Explo.
2. Нажмите вкладку Explo **Data** на левой боковой панели.
3. Нажмите **Connect Data Source** в правом верхнем углу.
4. Заполните информацию на странице **Getting Started**
5. Выберите **ClickHouse**
6. Введите **учетные данные ClickHouse**.
7. Настройте **безопасность**
8. В ClickHouse **добавьте IP-адреса Explo в белый список**.
`54.211.43.19, 52.55.98.121, 3.214.169.94 и 54.156.141.148`
## 3. Создайте панель мониторинга
1. Перейдите на вкладку **Панель мониторинга** на левой навигационной панели.
2. Нажмите **Создать панель мониторинга** в правом верхнем углу и задайте имя панели мониторинга. Панель мониторинга создана!
3. Теперь вы увидите экран, похожий на этот:
## 4. Выполните SQL-запрос
1. Найдите имя таблицы на правой боковой панели под заголовком схемы. Затем вставьте следующую команду в редактор набора данных:
`SELECT * FROM YOUR_TABLE_NAME
LIMIT 100`
2. Теперь нажмите run и перейдите на вкладку preview, чтобы просмотреть данные.
## 5. Постройте диаграмму
1. Перетащите значок столбчатой диаграммы с левой панели на экран.
2. Выберите набор данных. Теперь вы увидите экран, похожий на следующий:
3. Заполните поле **county** для оси X и **Price** в разделе оси Y, как показано ниже:
4. Теперь измените агрегацию на **AVG**.
5. Теперь у нас есть средняя цена домов с разбивкой по округам!
## Узнайте больше
Подробнее об Explo и создании панелей мониторинга можно узнать, обратившись к документации Explo.