在資料分析與系統監控場景中，「資料可視化」是將資料洞察的關鍵手段。ClickHouse 雖然提供強大的查詢與聚合能力，但若要打造即時、互動式的監控面板，則需搭配可視化工具。Grafana 作為業界廣泛使用的開源監控平台，與 ClickHouse 的整合能構建靈活且具彈性的監控儀表板。

本次我們使用該 Repository 來實作本篇文章內容。

Grafana + ClickHouse 架構介紹

整體架構如下：

Kafka / Log / API → ClickHouse → Grafana

Grafana 作為前端查詢與呈現工具，透過 ClickHouse Plugin 連接 ClickHouse 資料庫，以 SQL 查詢方式讀取彙總後或原始資料，並即時顯示為圖表、儀表板。

整合步驟

前置作業：請先按照 ClickHouse 系列：與 Kafka 整合打造即時 Data Streaming Pipeline 實作步驟，並讓 Producer 在背景執行。

1. 部署 Grafana 與 ClickHouse

因為 Repository 已經使用 Docker-Compose 將服務都架設好了，就只展示新增的 Grafana 服務：

  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"
    networks:
      - kafka-network
    volumes:
      - grafana-storage:/var/lib/grafana
    environment:
      - GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-clickhouse-datasource
    depends_on:
      - clickhouse

GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-clickhouse-datasource 代表已經預先安裝好了 ClickHouse Plugin。

2. 設定資料來源

進入 Grafana UI：

• 點選左側的「connections → Data Sources → Add data source」
• 搜尋並選擇「ClickHouse」
• 填寫連線資訊：

測試連線成功後儲存設定。

4. 建立儀表板與圖表

查詢範例 1：每日事件數統計

SELECT
    toStartOfDay(EventDate) AS day,
    count() AS events
FROM user_events
GROUP BY day
ORDER BY day

建議搭配：

• 圖表類型：Time Series
• Time field：day
• Value：events

查詢範例 2：各操作類型數量統計

SELECT
    Action,
    count(*) AS count
FROM user_events
GROUP BY Action
ORDER BY count DESC

建議搭配：

• 圖表類型：Bar Chart 或 Pie Chart
• 分類維度：Action
• 數量值：count

時間控制與資料刷新

Grafana 支援動態時間區段與自動刷新：

• 常見區段：Last 1h、6h、24h、7d...
• 自動刷新：10s、30s、1min 可調

每個面板（Panel）可自訂時間區段與刷新頻率，並支援全局時間同步。

建立警報條件（可選）

Grafana 可對每個查詢設定警報條件：

• 設定閾值（如：事件數 > 100）
• 通知整合：Slack、LINE、Webhook、Email...

適用於異常偵測、資源飽和警示等場景。

整合常見問題與排查建議

進階建議

總結

Grafana 是 ClickHouse 完美的可視化搭檔。藉由整合 Grafana，開發者能夠快速建構符合需求的動態 Dashboard，並搭配 ClickHouse 的高效查詢能力打造即時監控平台。