Yandex Cloud
  • Сервисы
  • Решения
  • Почему Yandex Cloud
  • Сообщество
  • Тарифы
  • Документация
  • Связаться с нами
Подключиться
Language / Region
Проект Яндекса
© 2023 ООО «Яндекс.Облако»
Практические руководства
  • Веб-сервис
    • Все руководства
    • Статический сайт в Object Storage
    • Сайт на LAMP- или LEMP-стеке
    • Отказоустойчивый сайт с балансировкой нагрузки с помощью Network Load Balancer
    • Отказоустойчивый сайт с балансировкой нагрузки с помощью Application Load Balancer
    • Сайт на базе Joomla с БД PostgreSQL
    • Создание сайта на WordPress
    • Сайт на WordPress с БД MySQL
    • Перенос WordPress сайта с хостинга в Yandex Cloud
    • Сайт на базе 1С-Битрикс
    • Организация виртуального хостинга
    • Создание балансировщика с защитой от DDoS
    • Публикация обновлений для игр с помощью Cloud CDN
    • Интеграция L7-балансировщика с Cloud CDN и Object Storage
    • Сине-зеленое и канареечное развертывание версий сервиса
    • Терминирование TLS-соединений
  • Интернет-магазины
    • Все руководства
    • Интернет-магазин на 1С-Битрикс
    • Интернет-магазин на OpenCart
  • Архив данных
    • Все руководства
    • Однонодовый файловый сервер
    • Настройка SFTP-сервера на Centos 7
    • Резервное копирование в Object Storage через Acronis
    • Резервное копирование в Object Storage с помощью CloudBerry Desktop Backup
    • Резервное копирование в Object Storage через Duplicati
    • Резервное копирование в Object Storage с помощью Bacula
    • Резервное копирование в Object Storage с помощью Veritas Backup Exec
    • Распознавание архива изображений в Vision
  • Тестовая среда
    • Все руководства
    • Тестирование приложений с помощью GitLab
    • Создание тестовых ВМ через GitLab CI
    • Высокопроизводительные вычисления на прерываемых ВМ
    • Эмуляция множества IoT-устройств
    • Нагрузочное тестирование gRPC-сервиса
    • Развертывание и нагрузочное тестирование gRPC-сервиса с масштабированием
    • HTTPS-тест с постоянной нагрузкой с помощью Phantom
    • HTTPS-тест со ступенчатой нагрузкой с помощью Pandora
    • Нагрузочное тестирование с нескольких агентов
  • Управление инфраструктурой
    • Все руководства
    • Начало работы с Terraform
    • Загрузка состояний Terraform в Object Storage
    • Начало работы с Packer
    • Сборка образа ВМ с набором инфраструктурных инструментов с помощью Packer
    • Автоматизация сборки образов с помощью Jenkins и Packer
    • Непрерывное развертывание контейнеризованных приложений с помощью GitLab
    • Создание кластера Linux-серверов «1С:Предприятия» с кластером Managed Service for PostgreSQL
    • Миграция в Yandex Cloud с помощью Hystax Acura
    • Защита от сбоев с помощью Hystax Acura
    • Настройка синхронизации часов с помощью NTP
    • Работа с группой ВМ с автомасштабированием
    • Масштабирование группы ВМ по расписанию
    • Автомасштабирование группы ВМ для обработки сообщений из очереди Message Queue
    • Обновление группы ВМ под нагрузкой
    • Передача логов с ВМ в Cloud Logging
    • Резервное копирование ВМ с помощью Hystax Acura Backup
    • Настройка отказоустойчивой архитектуры в Yandex Cloud
    • Создание SAP-программы в Yandex Cloud
    • Настройка локального кеширующего DNS-резолвера
    • Миграция DNS-зон из Яндекс 360 в Cloud DNS
    • Интеграция Cloud DNS и корпоративного сервиса DNS
    • Создание веб-хука резолвера ACME для ответов на DNS01-проверки
    • Запись логов балансировщика в PostgreSQL
    • Создание триггера для бюджетов, который вызывает функцию для остановки ВМ
  • Построение Data Platform
    • Все руководства
    • Миграция БД из стороннего кластера Apache Kafka® в Managed Service for Apache Kafka®
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for ClickHouse с помощью Data Transfer
    • Перенос данных между кластерами Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for YDB с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Настройка Kafka Connect для работы с кластером Managed Service for Apache Kafka®
    • Управление схемами данных в Managed Service for Apache Kafka®
    • Использование Managed Schema Registry с Managed Service for Apache Kafka®
    • Использование Confluent Schema Registry с Managed Service for Apache Kafka®
    • Миграция базы данных из MySQL в ClickHouse с помощью Data Transfer
    • Асинхронная репликация данных из PostgreSQL в ClickHouse
    • Обмен данными между Managed Service for ClickHouse и Data Proc
    • Настройка Managed Service for ClickHouse для Graphite
    • Получение данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for ClickHouse
    • Поставка данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for ClickHouse с помощью Data Transfer
    • Получение данных из RabbitMQ в Managed Service for ClickHouse
    • Сохранение потока данных Data Streams в Managed Service for ClickHouse
    • Использование гибридного хранилища в Managed Service for ClickHouse
    • Шардирование таблиц Managed Service for ClickHouse
    • Настройка Cloud DNS для доступа к кластерам управляемых баз данных из других облачных сетей
    • Настройка Cloud DNS для доступа к кластеру Managed Service for ClickHouse из других облачных сетей
    • Обмен данными между Managed Service for ClickHouse и Data Proc
    • Импорт данных из Managed Service for MySQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Импорт данных из Managed Service for PostgreSQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Использование скриптов инициализации для настройки GeeseFS в Data Proc
    • Миграция данных из стороннего кластера Elasticsearch в Managed Service for Elasticsearch с помощью Reindex API
    • Миграция коллекций из стороннего кластера MongoDB в Managed Service for MongoDB
    • Миграция данных в Managed Service for MongoDB
    • Шардирование коллекций MongoDB
    • Анализ производительности и оптимизация MongoDB
    • Миграция БД из стороннего кластера MySQL в кластер Managed Service for MySQL
    • Анализ производительности и оптимизация Managed Service for MySQL
    • Синхронизация данных из стороннего кластера MySQL в Managed Service for MySQL с помощью Data Transfer
    • Миграция БД из Managed Service for MySQL в сторонний кластер MySQL
    • Миграция БД из Managed Service for MySQL в Object Storage с помощью Data Transfer
    • Импорт данных из Managed Service for MySQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Миграция БД из Managed Service for MySQL в Managed Service for YDB с помощью Data Transfer
    • Создание кластера PostgreSQL для «1С:Предприятия»
    • Анализ производительности и оптимизация Managed Service for PostgreSQL
    • Миграция БД из Managed Service for PostgreSQL
    • Миграция БД из стороннего кластера PostgreSQL в Managed Service for PostgreSQL
    • Асинхронная репликация данных из PostgreSQL в ClickHouse
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Импорт данных из Managed Service for PostgreSQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for YDB с помощью Data Transfer
    • Миграция БД из Managed Service for PostgreSQL в Object Storage
    • Миграция БД из Greenplum® в ClickHouse
    • Миграция БД из Greenplum® в PostgreSQL
    • Миграция БД из стороннего кластера Redis в Managed Service for Redis
    • Использование кластера Managed Service for Redis в качестве хранилища сессий PHP
  • Продукты Microsoft в Yandex Cloud
    • Все руководства
    • Развертывание Active Directory
    • Развертывание Microsoft Exchange
    • Развертывание Remote Desktop Services
    • Развертывание группы доступности Always On с внутренним сетевым балансировщиком
    • Развертывание Remote Desktop Gateway
  • Сетевая инфраструктура
    • Все руководства
    • Архитектура и защита базового интернет-сервиса
    • Настройки DHCP для работы с корпоративным DNS-сервером
    • Маршрутизация с помощью NAT-инстанса
    • Создание туннеля IPSec VPN
    • Установка виртуального роутера Cisco CSR 1000v
    • Установка виртуального роутера Mikrotik CHR
    • Соединение с облачной сетью при помощи OpenVPN
    • Создание и настройка шлюза UserGate в режиме прокси-сервера
    • Создание и настройка шлюза UserGate в режиме межсетевого экрана
    • Настройка сети для Data Proc
  • Визуализация и анализ данных
    • Все руководства
    • Визуализация данных из файла
    • Создание и публикация диаграммы с картой Москвы из CSV-файла
    • Анализ продаж сети магазинов из БД ClickHouse
    • Анализ открытых данных ДТП на дорогах России
    • Анализ продаж и локаций пиццерий на данных из БД ClickHouse и Cloud Marketplace
    • Веб-аналитика с подключением к Яндекс Метрике
    • Веб-аналитика с расчетом воронок и когорт на данных Яндекс Метрики
    • Аналитика мобильного приложения на данных AppMetrica
    • Анализ статистики подкастов Яндекс Музыки (для авторов подкастов)
    • Визуализация данных с помощью QL-чарта
    • Анализ customer journey мобильного приложения на данных AppMetrica
    • Анализ логов Object Storage при помощи DataLens
  • Интернет вещей
    • Руководства по работе с интернетом вещей
    • Мониторинг состояния географически распределенных устройств
    • Мониторинг показаний датчиков и уведомления о событиях
  • Бессерверные технологии
    • Сокращатель ссылок
    • Ввод данных в системы хранения
    • Хранение журналов работы приложения
    • Развертывание веб-приложения с использованием Java Servlet API
    • Разработка Slack-бота
    • Разработка Telegram-бота
    • Разработка пользовательской интеграции в API Gateway
    • Разработка CRUD API для сервиса фильмов
    • Разработка навыка Алисы и сайта с авторизацией
  1. Визуализация и анализ данных
  2. Визуализация данных с помощью QL-чарта

Визуализация данных с помощью QL-чарта

Статья создана
Yandex Cloud
  • Перед началом работы
  • Создайте подключение
  • Создайте QL-чарт
  • Создайте дашборд
  • Добавьте QL-чарт на дашборд
  • Добавьте селекторы на дашборд

В этом сценарии вы создадите чарты на основе SQL-запросов. SQL-запросы позволяют гибче настраивать данные для визуализации, чем стандартный способ — через датасет. Например, в SQL-запрос вы можете добавить параметры с дашбордов.

Рекомендуем использовать QL-чарт в случае, если создание обычного чарта с помощью датасета вам не подходит или вы хотите поэкспериментировать с данными.

В качестве источника данных будет использоваться прямое подключения к демонстрационной БД.

Для визуализации и исследования данных подготовьте DataLens к работе, затем выполните следующие шаги:

  1. Создайте подключение.
  2. Создайте QL-чарт.
  3. Создайте дашборд.
  4. Добавьте QL-чарт на дашборд.
  5. Добавьте селекторы на дашборд.

Важно

SQL-запросы работают только с базами данных. File, GoogleSheets, Яндекс Метрика и другие сервисные подключения не поддерживают SQL-запросы.

Перед началом работы

Чтобы начать работать с DataLens:

Новый пользователь
Уже использую Yandex Cloud
  1. Войдите в ваш аккаунт на Яндексе. Если у вас еще нет аккаунта, создайте его.
  2. Откройте главную страницу DataLens.
  3. Нажмите Открыть DataLens.
  4. Нажмите Войти.
  1. Войдите в ваш аккаунт на Яндексе.

  2. Откройте главную страницу DataLens.

  3. Нажмите Открыть DataLens.

  4. Выберите один из вариантов:

    • Если у вас уже есть организация, выберите ее в выпадающем меню на вкладке Организации и нажмите Открыть DataLens.

      Примечание

      Для активации экземпляра DataLens пользователю нужна роль admin или owner. Подробнее про роли см. в разделе Назначение прав доступа в Organization.

    • Если у вас есть облако, но нет организации, нажмите Добавить новый DataLens. В открывшемся окне введите название и описание организации и нажмите Создать организацию и DataLens. Подробнее о работе с организациями см. в разделе Начало работы с организациями.

Если у вас возник технический вопрос по работе сервиса, обратитесь в службу поддержки Yandex Cloud. Чтобы спросить совета, обсудить решение вашей задачи или лучшие практики работы сервиса, напишите в чат DataLens в Telegram.

Создайте подключение

  1. Перейдите на страницу подключений.

  2. Нажмите кнопку Создать подключение.

  3. Выберите подключение ClickHouse.

    1. В открывшемся окне укажите параметры подключения:

      • Подключение — тип Указать вручную.
      • Имя хоста — rc1a-ckg8nrosr2lim5iz.mdb.yandexcloud.net.
      • Порт HTTP-интерфейса — 8443 (по умолчанию).
      • Имя пользователя — samples_ro.
      • Пароль — MsgfcjEhJk.
    2. Активируйте опции HTTPS и Разрешить подзапросы в датасетах и запросы из чартов.

    3. Проверьте подключение и нажмите кнопку Создать подключение.

    4. Введите название подключения — Sample ClickHouse.

    5. Нажмите кнопку Создать.

    create-connection

Дождитесь сохранения подключения.

Создайте QL-чарт

  1. Перейдите к уже созданному подключению БД.

  2. Убедитесь, что в подключении активирована настройка Уровень доступа SQL-запросов → Разрешить подзапросы в датасетах и запросы из чартов.

  3. В правом верхнем углу нажмите Создать QL-чарт.

  4. На вкладке Запрос введите текст запроса:

    SELECT 
       toDate(t1.OrderDatetime) as "Дата",
       COUNT(t1.ClientID) as "Число новых клиентов", t3.ClientStatus as "Статус"
    FROM
       samples.MS_SalesFacts t1,
       (SELECT 
           ClientID, 
          MIN(OrderDatetime) as FirstDate
       FROM samples.MS_SalesFacts
       GROUP BY ClientID) as t2,
          samples.MS_Clients t3
    WHERE {{interval_from}} < "Дата" and "Дата" < {{interval_to}} and t1.ClientID=t2.ClientID and t3.ClientID=t2.ClientID and t3.ClientStatus in {{status}} -- status, interval_from и interval_to - переменные, связанные с параметрами, на которые влияют селекторы
    GROUP BY "Статус", "Дата"
    ORDER BY "Дата"
    
  5. На вкладке Параметры нажмите Добавить параметр и заполните поля ввода:

    • Из выпадающего списка выберите string (по умолчанию).

    • В поле Имя введите status.

    • В поле Значение по умолчанию введите Золотой.

    • Ниже нажмите Добавить значение и введите Серебряный.

    • Ниже нажмите Добавить значение и введите Базовый.

      sql-chart-parameter

    Добавленный параметр будет связан с переменной {{status}} в запросе.

  6. Нажмите Добавить параметр и заполните поля ввода:

    • Из выпадающего списка выберите date-interval.

    • В поле Имя введите interval.

    • Нажмите на поле со значением периода и укажите:

      • От: 2017-03-01;

      • До: 2017-03-31.

        sql-chart-parameter-data2

      Значения От: и До: добавленного параметра будут связаны соответственно с переменными {{interval_from}} и {{interval_to}} в SQL-запросе.

      Примечание

      Значениями параметров можно управлять при помощи селекторов на дашборде.

  7. Вернитесь на вкладку Запрос. В левом нижнем углу нажмите кнопку Запустить. После выполнения запроса появится визуализация в правом окне.

  8. Настройте визуализацию:

    • Выберите тип диаграммы Столбчатая диаграмма.

      sql-chart-diagram

    • Убедитесь, что поле Дата расположено в секции X.

    • Убедитесь, что поле Число новых клиентов расположено в секции Y.

    • Убедитесь, что поле Статус расположено в секции Colors.

    • Проверьте, чтобы секция Available была пустая. В эту секцию попадают поля, не участвующие в расчетах. В противном случае визуализация будет отображаться некорректно.

      sql-chart-rezult

  9. В правом верхнем углу нажмите Сохранить.

  10. Введите название чарта: Новые клиенты и нажмите Сохранить.

Можете разместить созданный чарт на дашборде. Также на дашборд можно добавить селекторы для управления значениями параметров status и interval QL-чарта.

Создайте дашборд

Создайте дашборд, на который будут добавлены чарты.

  1. Перейдите на главную страницу DataLens.

  2. Нажмите кнопку Создать дашборд.

    image

  3. Введите название дашборда Динамика количества клиентов по годам и нажмите кнопку Создать.

    Созданный дашборд откроется в режиме редактирования.

Добавьте QL-чарт на дашборд

  1. В верхней части страницы нажмите кнопку Добавить и выберите Чарт.

    image

  2. В поле Чарт нажмите Выбрать и выберите из списка чартов созданный ранее чарт Новые клиенты.

    image

    Нажмите кнопку Добавить.

  3. Чарт появился на дашборде. Растяните его для улучшения визуализации.

    image

  4. Сохраните дашборд.

Добавьте селекторы на дашборд

  1. Добавьте селектор, чтобы иметь возможность фильтровать чарт по статусам клиентов:

    1. В верхней части страницы нажмите кнопку Добавить.

    2. Выберите Селектор.

      image

    3. Выберите тип источника Ручной ввод.

    4. В Имя поля введите status. В эту переменную SQL-запроса будут передаваться выбранные значения из селектора.

    5. Выберите тип селектора Список.

    6. Включите опцию Множественный выбор.

    7. Рядом с параметром Значение по умолчанию нажмите на поле ввода. В открывшемся окне добавьте значения:

      • Золотой
      • Серебряный
      • Базовый

      image

      Нажмите кнопку Применить.

    8. В списке Значение по умолчанию укажите Выбрать все.

      image

    9. Включите опцию Название и введите Выберите статус клиента.

    10. Проверьте указанные параметры селектора.

      image

    11. Нажмите кнопку Добавить.

    12. Расположите селектор на дашборде над чартом.

  2. Добавьте еще один селектор, чтобы иметь возможность фильтровать чарт по диапазону дат:

    1. В верхней части страницы нажмите кнопку Добавить.

    2. Выберите Селектор.

    3. Выберите тип источника Ручной ввод.

    4. В Имя поля введите interval. В переменные {{interval_from}} и {{interval_to}} SQL-запроса будут передаваться значения начала и конца диапазона из селектора.

    5. Выберите тип селектора Календарь.

    6. Включите опцию Диапазон.

    7. Включите опцию Название и введите Период заказов.

    8. Проверьте указанные параметры селектора.

      image

    9. Нажмите кнопку Добавить.

    10. Расположите селектор на дашборде над чартом рядом с первым селектором.

    11. Сохраните дашборд.

      image

  3. Дашборд готов. Теперь можно фильтровать чарт по статусу с использованием селектора.

    image

    Также можно фильтровать чарт по диапазону дат с использованием второго селектора.

    image

См. также

  • Добавление чарта на дашборд
  • Добавление селектора на дашборд
  • Создание QL-чарта
  • QL-чарты

Была ли статья полезна?

Language / Region
Проект Яндекса
© 2023 ООО «Яндекс.Облако»
В этой статье:
  • Перед началом работы
  • Создайте подключение
  • Создайте QL-чарт
  • Создайте дашборд
  • Добавьте QL-чарт на дашборд
  • Добавьте селекторы на дашборд