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Grafana（https://github.com/grafana/grafana） 是目前比较受欢迎的开源可视化工具，其支持多种数据源，比如 MySQL、Es、PgSQL 以及 ClickHouse 等。这一节内容就来聊聊把 ClickHouse 数据通过 Grafana 进行图形化展示的过程。

Red Hat、CentOS 系统使用如下方式安装（这一节操作系统使用的是：CentOS 7.4）：

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.5.2-1.x86_64.rpmyum install grafana-6.5.2-1.x86_64.rpm

其他操作系统或者其他版本的安装，请参考官方网站：https://grafana.com/grafana/download。

使用 grafana-cli 安装 ClickHouse Grafana 插件

grafana-cli plugins install vertamedia-clickhouse-datasource

启动 grafana

systemctl start grafana-server.service

ClickHouse 单机版安装参考：https://clickhouse.tech/docs/zh/getting-started/install/

登录 Grafana（登录地址为：IP:3000），初始用户名密码为 admin/admin

点击如下按钮进入数据源添加界面：

选择 ClickHouse

如下图，配置 ClickHouse 服务器

点击 Save & Test 按钮，如果出现

Data source is working

则说明连接 ClickHouse 数据源正常

在主页点击最左边 + 号图标，选择 Dashboard，则会出现如下内容：

上图中，点击 Add Query，进入如下图所示界面：

Query 这里选择刚才添加的数据源，包含 SQL 的框中，替换成你需要在 ClickHouse 查询数据的 SQL，如下图：

上图中的 SQL 为：

select _time,query,round(query_time, 4) AS latency from clicktail.mysql_slow_log where $timeFilter limit 10

其中：$timeFilter 表示右上角选择的时间范围。

细心的朋友其实已经发现啦，其实 clicktail.mysql_slow_log 就是 ClickTail+CH 实现 MySQL 慢查询实时展示中记录慢查询日志的 ClickHouse 表。因此这篇文章加上之前的文章，可以实现一整套慢查询系统。

然后点击左边的第二个图标：Visualization，将 Visualization 改为 Table，如下图所示：

再点击上方的保存按钮。

在该 Dashboard 查看的效果如下图：

到这里，通过 Grafana 展示 ClickHouse 数据整个过程就完成啦。

专栏《ClickHouse 实战笔记》系列文章推荐

第01期：Kafka 数据同步到 ClickHouse

第02期：ClickTail+CH 实现 MySQL 慢查询实时展示

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