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Microsoft Power BI 可以从 ClickHouse Cloud 或自管理部署中查询数据，或将数据加载到内存中。 你可以使用多种 Power BI 版本来可视化数据：
  • Power BI Desktop：用于创建仪表盘和可视化内容的 Windows 桌面应用
  • Power BI Service：Azure 中提供的 SaaS 服务，用于托管在 Power BI Desktop 中创建的仪表盘
Power BI 要求你先在 Desktop 版本中创建仪表盘，然后将其发布到 Power BI Service。 本教程将指导你完成以下操作：

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前置条件

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Power BI 安装

本教程假设你已在 Windows 计算机上安装 Microsoft Power BI Desktop。你可以在这里下载并安装 Power BI Desktop。 我们建议将 Power BI 更新到最新版本。自版本 2.137.751.0 起，默认提供 ClickHouse 连接器。

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收集你的 ClickHouse 连接信息

你需要以下信息来连接到你的 ClickHouse 实例：
  • Hostname - ClickHouse 主机名
  • 用户名 - 用户凭据中的用户名
  • 密码 - 该用户的密码
  • Database - 你要连接的实例上的数据库名称

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Power BI 桌面版

要开始在 Power BI Desktop 中查询数据，您需要完成以下步骤：
  1. 安装 ClickHouse ODBC 驱动程序
  2. 查找 ClickHouse 连接器
  3. 连接到 ClickHouse
  4. 查询并可视化数据

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安装 ODBC 驱动程序

下载最新的 ClickHouse ODBC 发行版。 运行随附的 .msi 安装程序，并按照安装向导完成安装。
Debug symbols 为可选项，并非必需。

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验证 ODBC 驱动程序

驱动程序安装完成后，你可以通过以下步骤验证是否安装成功： 在开始菜单中搜索 ODBC，然后选择“ODBC 数据源 (64-bit)”。
确认列表中包含 ClickHouse Driver。

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查找 ClickHouse 连接器

适用于 Power BI Desktop 2.137.751.0 版本
在 Power BI Desktop 启动界面上，点击“获取数据”。
搜索“ClickHouse”

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连接到 ClickHouse

选择连接器，然后输入 ClickHouse 实例的凭据：
  • Host (必填) - 实例的域名/地址。请确保不要添加任何前缀/后缀。
  • Port (必填) - 实例的端口。
  • Database - 数据库名称。
  • Options - ClickHouse ODBC GitHub 页面中列出的任意 ODBC 选项
  • Data Connectivity mode - DirectQuery

建议选择 DirectQuery，以直接查询 ClickHouse。如果数据量较小，也可以选择导入模式，全部数据都会加载到 Power BI 中。
  • 指定用户名和密码

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查询和可视化数据

最后，你应该能在 Navigator 视图中看到数据库和表。选择所需的表，然后点击“Load”，以 从 ClickHouse 导入数据。
导入完成后，你就可以像平常一样在 Power BI 中访问 ClickHouse 数据。

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Power BI Service

若要使用 Microsoft Power BI Service，您需要创建一个本地数据网关。 有关设置自定义连接器的更多信息，请参阅 Microsoft 关于如何通过本地数据网关使用自定义数据连接器的文档。

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ODBC 驱动程序 (仅导入)

我们建议使用支持 DirectQuery 的 ClickHouse 连接器。 请按上述说明，在本地数据网关实例上安装 ODBC 驱动程序，并进行验证。

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创建新的用户 DSN

驱动程序安装完成后，即可创建 ODBC 数据源。在开始菜单中搜索 ODBC，然后选择“ODBC 数据源 (64 位) ”。
我们需要在这里添加一个新的用户 DSN。点击左侧的“添加”按钮。
选择 ODBC 驱动程序的 Unicode 版本。
填写连接信息。
如果你使用的是已启用 SSL 的部署 (例如 ClickHouse Cloud 或自管理实例) ，则应在 SSLMode 字段中填写 require。
  • Host 应始终省略协议 (即不要包含 http:// 或 https://) 。
  • Timeout 是一个表示秒数的整数。默认值：30 seconds。

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将数据导入 Power BI

如果您尚未安装 Power BI， 请下载并安装 Power BI Desktop。 在 Power BI Desktop 启动屏幕上，单击“Get Data”。
选择“Other”->“ODBC”。
从列表中选择您之前创建的数据源。
如果您在创建数据源时未指定凭据，系统会提示您输入用户名和密码。

最后，您应会在 Navigator 视图中看到数据库和表。选择所需的表，然后单击“Load”从 ClickHouse 导入数据。
导入完成后，您就可以像平常一样在 Power BI 中访问 ClickHouse 数据。

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优化大规模数据集的使用体验

PowerBI 是为传统的行式数据库和中等数据量场景设计的。在大规模使用 ClickHouse (数十亿行数据) 时，需要采用特定的架构模式才能获得最佳性能。 PowerBI 会自动生成包含嵌套子查询、复杂 JOIN 以及即时转换的 SQL 查询。这些模式在传统 SQL 数据库中运行良好，但在大规模查询 ClickHouse 这类列式数据库时，效率可能并不理想。 大型数据集的推荐做法： 不要直接查询原始表，而是为每个仪表盘可视化在 ClickHouse 中创建专用的 materialized views。这样可以获得：
  • 无论数据量大小如何，都能保持稳定且快速的性能
  • 降低 ClickHouse 集群负载
  • 更可预测的成本
如果你的仪表盘很慢，请检查 ClickHouse 的 query_log，查看 Power BI 实际执行了哪些 SQL 查询。常见问题包括嵌套子查询、扫描整张表，或低效的 JOIN。一旦定位到问题，就创建能够解决这些具体问题的 materialized views。

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实施最佳实践

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预聚合策略

在多个聚合级别创建 materialized view：
  • 对近期的详细仪表盘使用按小时聚合
  • 对历史趋势使用按天聚合
  • 对长期报表使用按月 rollup
  • 保留具有适当生存时间 (TTL) 的原始数据，以便进行临时分析

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数据建模优化

  • 定义与查询模式相匹配的 ORDER BY 键
  • 对时间序列数据进行分区
  • 将小型维度表转换为字典，以提高查找效率
  • 利用投影进一步优化查询

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已知限制

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UInt64

UInt64 及更大的无符号整数类型不会自动加载到数据集中，因为 Int64 是 Power BI 支持的最大整数类型。
要正确导入数据，请先在 Navigator 中点击“转换数据”，再点击“加载”按钮。
在此示例中，pageviews 表有一个 UInt64 列，默认会被识别为“二进制”。 点击“转换数据”会打开 Power Query Editor，我们可以在其中重新指定该列的类型，例如将其设置为 文本。
完成后，点击左上角的“关闭并应用”，然后继续加载数据。
最后修改于 2026年6月12日