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# Chartbrew를 ClickHouse에 연결하기
> Chartbrew를 ClickHouse에 연결해 실시간 대시보드와 고객 보고서를 생성합니다.
export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
return ;
};
export const CommunityMaintainedBadge = () => {
return ;
};
[Chartbrew](https://chartbrew.com)은 대시보드를 만들고 데이터를 실시간으로 모니터링할 수 있는 데이터 시각화 플랫폼입니다. ClickHouse를 포함한 여러 데이터 소스를 지원하며, 차트와 보고서를 코드 없이 만들 수 있는 노코드 인터페이스를 제공합니다.
## 목표
이 가이드에서는 Chartbrew를 ClickHouse에 연결하고, SQL 쿼리를 실행한 뒤 시각화를 만듭니다. 완료되면 대시보드는 다음과 비슷한 모습이 됩니다:
**데이터 추가**
사용할 데이터셋이 없다면 예시 중 하나를 추가할 수 있습니다. 이 가이드에서는 [UK Price Paid](/ko/get-started/sample-datasets/uk-price-paid) 데이터셋을 사용합니다.
## 1. 연결 정보 수집하기
HTTP(S)로 ClickHouse에 연결하려면 다음 정보가 필요합니다.
| 매개변수 | 설명 |
| ------------------------- | ---------------------------------------------------------- |
| `HOST` and `PORT` | 일반적으로 TLS를 사용하는 경우 포트는 8443, TLS를 사용하지 않는 경우 8123입니다. |
| `DATABASE NAME` | 기본적으로 `default`라는 이름의 데이터베이스가 제공되며, 연결할 데이터베이스 이름을 사용하십시오. |
| `USERNAME` and `PASSWORD` | 기본 사용자 이름은 `default`입니다. 사용 사례에 맞는 사용자 이름을 사용하십시오. |
ClickHouse Cloud 서비스의 연결 정보는 ClickHouse Cloud 콘솔에서 확인할 수 있습니다.
서비스를 선택한 다음 **Connect**를 클릭하십시오.
**HTTPS**를 선택하십시오. 연결 정보가 예시 `curl` 명령으로 표시됩니다.
자가 관리형 ClickHouse를 사용하는 경우 연결 정보는 ClickHouse 관리자가 설정합니다.
## 2. Chartbrew를 ClickHouse에 연결하기
1. [Chartbrew](https://chartbrew.com/login)에 로그인한 다음 **Connections** 탭으로 이동합니다.
2. **Create connection**을 클릭하고 사용 가능한 데이터베이스 옵션에서 **ClickHouse**를 선택합니다.
3. ClickHouse 데이터베이스의 연결 정보를 입력합니다:
* **Display Name**: Chartbrew에서 연결을 식별할 이름입니다.
* **Host**: ClickHouse 서버의 호스트명 또는 IP 주소입니다.
* **Port**: HTTPS 연결에는 일반적으로 `8443`을 사용합니다.
* **Database Name**: 연결할 데이터베이스입니다.
* **Username**: ClickHouse 사용자 이름입니다.
* **Password**: ClickHouse 비밀번호입니다.
4. **Test connection**을 클릭하여 Chartbrew가 ClickHouse에 연결할 수 있는지 확인합니다.
5. 테스트가 성공하면 **Save connection**을 클릭합니다. Chartbrew가 ClickHouse에서 스키마를 자동으로 가져옵니다.
## 3. 데이터셋을 생성하고 SQL 쿼리를 실행합니다
1. **Create dataset** 버튼을 클릭하거나 **Datasets** 탭으로 이동해 데이터셋을 생성합니다.
2. 앞에서 생성한 ClickHouse 연결을 선택합니다.
시각화할 데이터를 가져오는 SQL 쿼리를 작성합니다. 예를 들어, 다음 쿼리는 `uk_price_paid` 데이터셋의 연도별 평균 지불 가격을 계산합니다:
```sql theme={null}
SELECT toYear(date) AS year, avg(price) AS avg_price
FROM uk_price_paid
GROUP BY year
ORDER BY year;
```
데이터를 가져오려면 **쿼리 실행**을 클릭하십시오.
쿼리 작성 방법이 확실하지 않다면 **Chartbrew의 AI 어시스턴트**를 사용해 데이터베이스 스키마를 기반으로 SQL 쿼리를 생성할 수 있습니다.
데이터를 가져온 뒤 시각화 매개변수를 설정하려면 **데이터셋 구성**을 클릭하십시오.
## 4. 시각화 만들기
1. 시각화에 사용할 메트릭(숫자 값)과 차원(범주형 값)을 정의합니다.
2. 데이터셋을 미리 보며 쿼리 결과가 올바르게 구성되었는지 확인합니다.
3. 차트 유형(예: 선 차트, 막대 차트, 원형 차트)을 선택한 다음 대시보드에 추가합니다.
4. 설정을 마무리하려면 **Complete dataset**를 클릭합니다.
데이터의 다양한 측면을 시각화할 수 있도록 필요한 만큼 데이터셋을 만들 수 있습니다. 이러한 데이터셋을 사용해 서로 다른 메트릭을 추적하는 여러 대시보드를 만들 수 있습니다.
## 5. 데이터 업데이트 자동화
대시보드를 최신 상태로 유지하려면 자동 데이터 업데이트를 예약할 수 있습니다.
1. 데이터셋 갱신 버튼 옆에 있는 캘린더 아이콘을 클릭합니다.
2. 업데이트 주기를 설정합니다(예: 매시간, 매일).
3. 설정을 저장하여 자동 갱신을 활성화합니다.
## 더 알아보기
자세한 내용은 [Chartbrew와 ClickHouse](https://chartbrew.com/blog/visualizing-clickhouse-data-with-chartbrew-a-step-by-step-guide/) 관련 블로그 게시물을 참조하세요.