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> Mitzu 是一款零代码的数据仓库原生产品分析应用。
# 连接 Mitzu 与 ClickHouse
export const CommunityMaintainedBadge = () => {
return ;
};
export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
return ;
};
Mitzu 是一款无代码、数据仓库原生的产品分析应用。与 Amplitude、Mixpanel 和 PostHog 等工具类似，Mitzu 让用户无需掌握 SQL 或 Python，也能分析产品使用数据。
不过，与这些平台不同，Mitzu 不会复制公司的产品使用数据。相反，它会直接基于公司现有的数据仓库或数据湖生成原生 SQL 查询。
## 目标
本指南将介绍以下内容：
* 数据仓库原生产品分析
* 如何将 Mitzu 集成到 ClickHouse
**示例数据集**
如果你还没有可用于 Mitzu 的数据集，可以使用 NYC Taxi Data。
该数据集可在 ClickHouse Cloud 中获取，或[按照这些说明进行加载](/zh/get-started/sample-datasets/nyc-taxi)。
本指南仅简要介绍如何使用 Mitzu。更多详细信息，请参阅 [Mitzu 文档](https://docs.mitzu.io/)。
## 1. 收集您的连接信息
要通过 HTTP(S) 连接到 ClickHouse，你需要以下信息：
| Parameter(s) | Description |
| ------------------------- | ------------------------------------------ |
| `HOST` and `PORT` | 通常，使用 TLS 时端口为 8443；不使用 TLS 时端口为 8123。 |
| `DATABASE NAME` | 默认情况下，存在一个名为 `default` 的数据库。请使用你要连接的数据库名称。 |
| `USERNAME` and `PASSWORD` | 默认情况下，用户名为 `default`。请根据你的使用场景使用相应的用户名。 |
你的 ClickHouse Cloud 服务的连接信息可在 ClickHouse Cloud 控制台中查看。
选择一个服务，然后点击 **Connect**：
选择 **HTTPS**。连接信息会显示在示例 `curl` 命令中。
如果你使用的是自管理 ClickHouse，则连接信息由你的 ClickHouse 管理员配置。
## 2. 登录或注册 Mitzu
第一步，请访问 [https://app.mitzu.io](https://app.mitzu.io) 进行注册。
## 3. 配置你的工作区
创建组织后，请按照左侧边栏中的 `Set up your workspace` 入门引导完成设置。然后，点击 `Connect Mitzu with your data warehouse` 链接。
## 4. 将 Mitzu 连接到 ClickHouse
首先，选择 ClickHouse 作为连接类型，并填写连接信息。然后，点击 `Test connection & Save` 按钮保存设置。
## 5. 配置事件表
保存连接后，选择 `Event tables` 选项卡并点击 `Add table` 按钮。在弹窗中，选择你的数据库以及要添加到 Mitzu 的表。
使用复选框至少选择一个表，然后点击 `Configure table` 按钮。这会打开一个弹窗，你可以在其中为每个表设置关键列。
> 要在你的 ClickHouse 环境中运行产品分析，你需要 > 在表中指定几个关键列。
>
> 具体如下：
>
> * **用户 ID** - 用于标识用户唯一身份的列。
> * **事件时间** - 事件的时间戳列。
> * 可选\[**事件名称**] - 如果该表包含多种事件类型，此列会对事件进行分段。
所有表都配置完成后，点击 `Save & update event catalog` 按钮，Mitzu 将从上述已定义的表中识别所有事件及其属性。根据你的数据集大小，此步骤可能需要几分钟时间。
## 4. 运行细分查询
Mitzu 中的用户细分和在 Amplitude、Mixpanel 或 PostHog 中一样简单。
Explore 页面左侧是事件选择区域，顶部区域则用于配置时间范围。
**过滤器和细分维度**
过滤方式与预期一致：选择一个属性 (ClickHouse 列) ，然后从下拉列表中选取要过滤的值。
你可以选择任何事件属性或用户属性作为细分维度 (有关如何集成用户属性，请参见下文) 。
## 5. 运行漏斗查询
最多可为一个漏斗选择 9 个步骤。选择用户完成漏斗的时间窗口。
无需编写任何 SQL 代码，即可立即了解转化率。
**可视化趋势**
选择 `Funnel trends` 可查看漏斗趋势随时间的变化。
## 6. 运行留存查询
最多可选择 2 个步骤来计算留存率。为循环窗口选择留存时间窗口
无需编写任何 SQL 代码，即可立即获得转化率洞察。
**Cohort 留存**
选择 `Weekly cohort retention`，即可查看留存率随时间推移的变化。
## 7. 运行旅程查询
最多可为漏斗选择 9 个步骤。选择用户完成该旅程的时间窗口。Mitzu 旅程图表会以可视化方式展示用户在所选事件之间经历的各条路径。
**细分步骤**
你可以为 `Break down` 细分选择一个属性，以区分处于同一步骤中的用户。
## 8. 运行营收查询
如果已配置营收设置，Mitzu 可以根据支付事件计算总 MRR 和订阅数量。
## 9. 原生 SQL
Mitzu 采用原生 SQL，这意味着它会根据你在 Explore 页面中选择的配置生成原生 SQL 代码。
**在 BI 工具中继续操作**
如果你在 Mitzu UI 中遇到限制，请复制 SQL 代码并转到 BI 工具中继续操作。
## Mitzu 支持
如果你遇到问题，欢迎通过 [support@mitzu.io](email://support@mitzu.io) 联系我们。
或者点击[这里](https://join.slack.com/t/mitzu-io/shared_invite/zt-1h1ykr93a-_VtVu0XshfspFjOg6sczKg)加入我们的 Slack 社区。
## 了解更多
更多有关 Mitzu 的信息，请访问 [mitzu.io](https://mitzu.io)
访问我们的文档页面：[docs.mitzu.io](https://docs.mitzu.io)