> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-detect-table-modification.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# التصورات ولوحات المعلومات في ClickStack
> التصورات ولوحات المعلومات في ClickStack
export const Image = ({img, alt, size = "lg", background}) => {
const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
const backgroundColor = background === "white" ? "white" : background === "black" ? "rgb(31 31 28)" : undefined;
return ;
};
يدعم ClickStack تصور الأحداث، مع دعم مدمج لإنشاء المخططات في ClickStack UI (HyperDX). ويمكن إضافة هذه المخططات إلى لوحات المعلومات لمشاركتها مع مستخدمين آخرين.
يمكن إنشاء التصورات من التتبعات أو المقاييس أو السجلات أو أي بنى wide events يعرّفها المستخدم.
## إنشاء التصورات
تتيح لك واجهة **Chart Explorer** في HyperDX تصور المقاييس والتتبعات والسجلات عبر الزمن، مما يسهّل إنشاء تصورات سريعة لتحليل البيانات. وتُستخدم هذه الواجهة أيضًا عند إنشاء لوحات المعلومات. يوضّح القسم التالي كيفية إنشاء تصور باستخدام Chart Explorer.
يبدأ كل تصور باختيار **مصدر بيانات**، ثم **مقياس**، مع إمكانية إضافة **تعبيرات تصفية** وحقول **Group By** اختياريًا. ومن الناحية المفاهيمية، تستند التصورات في HyperDX في الخلفية إلى استعلام SQL من نوع `GROUP BY` — إذ تحدد المقاييس المطلوب تجميعها عبر الأبعاد المحددة.
**إنشاء المخططات بالذكاء الاصطناعي**
يدعم ClickStack أيضًا إنشاء المخططات من مطالبات باللغة الطبيعية باستخدام ميزة [text-to-chart](/ar/clickstack/text-to-chart). صف ما تريد رؤيته، وسينشئ ClickStack التصور تلقائيًا.
على سبيل المثال، يمكنك رسم عدد الأخطاء (`count()`) مجمّعًا حسب اسم الخدمة.
في الأمثلة أدناه، نستخدم مجموعة البيانات البعيدة المتاحة على [sql.clickhouse.com](https://sql.clickhouse.com)، والمشروحة في دليل ["Remote Demo Dataset"](/ar/clickstack/example-datasets/remote-demo-data). **ويمكنك أيضًا إعادة تنفيذ هذه الأمثلة بزيارة [play-clickstack.clickhouse.com](https://play-clickstack.clickhouse.com).**
حدّد `Chart Explorer` من قائمة أيسر.
في المثال أدناه، نرسم متوسط مدة الطلب عبر الزمن لكل اسم خدمة. ويتطلب ذلك من المستخدم تحديد مقياس وعمود (يمكن أن يكون تعبير SQL) وحقل تجميع.
حدّد نوع التصور `Line/Bar` من القائمة العلوية، ثم مجموعة البيانات `Traces` (أو `Demo Traces` إذا كنت تستخدم [play-clickstack.clickhouse.com](https://play-clickstack.clickhouse.com)). أكمل القيم التالية:
* Metric: `Average`
* Column: `Duration/1000`
* Where: ``
* Group By: `ServiceName`
* Alias: `Average Time`
لاحظ أنه يمكنك تصفية الأحداث باستخدام عبارة SQL `WHERE` أو صياغة Lucene، كما يمكنك تحديد النطاق الزمني الذي ينبغي تصور الأحداث خلاله. كما يدعم النظام أيضًا سلاسل متعددة.
على سبيل المثال، صفِّ حسب الخدمة `frontend` بإضافة عامل التصفية `ServiceName:\"frontend\"`. ثم أضف سلسلة ثانية لعدد الأحداث عبر الزمن بالاسم المستعار `Count` بالنقر على `Add Series`.
لإنشاء سلسلة مشابهة لسلسلة موجودة، يمكنك نسخها بدلًا من البدء من الصفر. انقر على أيقونة النسخ (`Duplicate series`) في صف السلسلة لإدراج نسخة مباشرة أسفلها. تحتفظ النسخة بإعدادات السلسلة الأصلية، مثل المقياس والعمود وعامل التصفية. بعد ذلك، لا تغيّر إلا الحقول المختلفة (مثل التجميع) وتمنح النسخة اسمًا مستعارًا خاصًا بها. يتوفر النسخ في أي موضع يدعم سلاسل متعددة. ويكون مخفيًا لأنواع التصور التي تسمح بسلسلة واحدة فقط، مثل `Number` و`Pie` و`Heatmap`.
يمكن إنشاء التصورات من أي مصدر بيانات — مقاييس أو تتبعات أو سجلات. ويتعامل ClickStack مع جميع هذه الأنواع على أنها wide events. ويمكن تمثيل أي **عمود رقمي** على مخطط عبر الزمن، كما يمكن استخدام الأعمدة **النصية** أو **التاريخية** أو **الرقمية** في عمليات التجميع.
يتيح هذا النهج الموحّد إنشاء لوحات معلومات عبر أنواع بيانات القياس عن بُعد باستخدام نموذج متّسق ومرن.
## إنشاء لوحات المعلومات
توفّر لوحات المعلومات وسيلةً لتجميع التصورات ذات الصلة، مما يتيح لك مقارنة المقاييس واستكشاف الأنماط جنبًا إلى جنب لتحديد الأسباب الجذرية المحتملة في أنظمتك. ويمكن استخدام هذه اللوحات في تحقيقات مخصّصة أو حفظها لأغراض المراقبة المستمرة.
يمكن تطبيق عوامل التصفية العامة على مستوى لوحة المعلومات، بحيث تُطبَّق تلقائيًا على جميع التصورات داخل تلك اللوحة. ويتيح ذلك التعمّق المتّسق عبر المخططات ويبسّط ربط الأحداث عبر الخدمات وأنواع بيانات القياس عن بُعد.
سننشئ أدناه لوحة معلومات تضم تصورين باستخدام مصادر بيانات السجل وبيانات التتبّع. ويمكن إعادة تنفيذ هذه الخطوات على [play-clickstack.clickhouse.com](https://play-clickstack.clickhouse.com) أو محليًا من خلال الاتصال بمجموعة البيانات المستضافة على [sql.clickhouse.com](https://sql.clickhouse.com)، كما هو موضّح في دليل ["Remote Demo Dataset"](/ar/clickstack/example-datasets/remote-demo-data).
اختر `Dashboards` من القائمة الجانبية اليسرى، ثم انقر على `New Dashboard` لإنشاء لوحة معلومات مؤقتة أو محفوظة.
اختر `Add New Tile` لفتح لوحة إنشاء التصور.
اختر نوع التصور `Line/Bar` من القائمة العلوية، ثم مجموعة البيانات `Traces` (أو `Demo Traces` إذا كنت تستخدم [play-clickstack.clickhouse.com](https://play-clickstack.clickhouse.com)). ثم أكمل القيم التالية لإنشاء مخطط يعرض متوسط مدة الطلب بمرور الوقت لكل اسم خدمة:
* اسم المخطط: `Average duration by service`
* المقياس: `Average`
* العمود: `Duration/1000`
* Where: ``
* التجميع حسب: `ServiceName`
* الاسم المستعار: `Average Time`
انقر على زر **play** قبل النقر على `Save`.
عدّل حجم التصور ليشغل كامل عرض لوحة المعلومات.
حدِّد `Add New Tile` لفتح لوحة إنشاء التصور.
حدِّد `Line/Bar` كـ visualization type من القائمة العلوية، ثم مجموعة البيانات `Logs` (أو `Demo Logs` إذا كنت تستخدم [play-clickstack.clickhouse.com](https://play-clickstack.clickhouse.com)). أكمل القيم التالية لإنشاء مخطط يوضّح عدد الأحداث بمرور الوقت لكل اسم خدمة:
* Chart Name: `Event count by service`
* Metric: `Count of Events`
* Where: ``
* Group By: `ServiceName`
* Alias: `Count of events`
انقر زر **play** قبل النقر على `Save`.
غيّر حجم التصور ليشغل العرض الكامل للوحة المعلومات.
تعرض بطاقات Heatmap عدد الأحداث التي تقع ضمن كل حاوية (وقت، قيمة) على هيئة شبكة ملوّنة. استخدم heatmap عندما تريد رؤية **شكل** التوزيع عبر الزمن، لا الاكتفاء بالمتوسط أو بقيمة مئينية واحدة. تكشف heatmap الخاصة بالكمون أنماط المدة ثنائية القمة، وتجمّعات الذيل البطيء، أو الاتساعات المفاجئة التي قد يُخفيها مخطط خطي عند الاكتفاء بالمتوسط.
لإضافة بطاقة heatmap:
1. حدِّد `Add New Tile`.
2. اختر نوع التصور `Heatmap` من القائمة العلوية. لا تعرض القائمة المنسدلة لمصدر البيانات إلا المصادر التي يكون [نوع المصدر فيها `Traces`](/ar/clickstack/managing/config#traces). وتُستبعَد مصادر logs وmetrics وsession، لأن heatmaps تحتاج إلى عمود لمدة الـ span لا توفره إلا مصادر traces.
3. اختر أيًّا من مصادر traces لديك بالاسم. الاسم بحد ذاته اعتباطي، والمهم هو النوع فقط.
بمجرد تحديد مصدر، يملأ heatmap القيم التالية مسبقًا:
* **القيمة**: `Duration Expression` الخاص بالمصدر، بعد تحجيمه إلى وحدة العرض الحالية (على سبيل المثال `(Duration)/1e6` لتحويل مدة الـ span لكل حدث من نانوثانية إلى ميلي ثانية)
* **العدد**: `count()`
4. عيّن اسمًا للمخطط، واستخدم `Where` لقصر heatmap على service معيّنة أو مجموعة من العمليات التي تريد مراقبة أدائها.
5. اضبط النطاق الزمني ليتوافق مع الفترة محل الاهتمام. تكشف النطاقات الأوسع تحولات التوزيع وأنماط الكمون ثنائية القمة التي قد تخفيها النوافذ الأقصر.
يوضح المثال أدناه service واحدة عبر نافذة مدتها 24 ساعة، مع انفصال المسارين السريع والبطيء لمدة الـ span بوضوح في نطاقين أفقيين.
لمزيد من تخصيص heatmap، انقر **إعدادات العرض** لفتح درج جانبي لإعداد **المقياس** (Log أو Linear) و**القيمة** وعبارة **العدد**. القائمة الكاملة للخيارات موثقة في [تخصيص heatmap](/ar/clickstack/features/event-deltas#customize) في صفحة Event Deltas. ويُعاد استخدام الدرج الجانبي نفسه هنا.
انقر `Run` لمعاينة المخطط، ثم `Save`.
تُعرَض البطاقة المحفوظة كـ heatmap على لوحة المعلومات. مرّر المؤشر فوق أي خلية لرؤية حدود الحاوية وعدد الأحداث.
**استعلاما ClickHouse لكل heatmap**
تعمل heatmap عبر استعلامين متتابعين: **استعلام حدود** صغير يحدد نطاق القيم، ثم **استعلام heatmap** يحسب عدد الأحداث في كل حاوية. يظهر كلا الاستعلامين في المحرر ضمن **Generated SQL** إذا أردت فحصهما أو نسخهما.
#### الانتقال التفصيلي إلى Event Deltas
انقر على أي خلية في بطاقة heatmap المعروضة لفتح إجراء **View in Event Deltas**.
يؤدي تحديده إلى فتح عرض [Event Deltas](/ar/clickstack/features/event-deltas) مع تمرير مصدر بيانات البطاقة وعبارة `Where` والنطاق الزمني. ومن هناك يمكنك فحص التوزيع نفسه بصورة تفاعلية، والتقسيم حسب attribute لمعرفة ما الذي يجعل spans البطيئة مختلفة عن السريعة، وفحص spans الفردية وراء أي خلية، من دون إعادة بناء الاستعلام يدويًا.
يمكن تطبيق عوامل تصفية Lucene أو SQL، إلى جانب النطاق الزمني، على مستوى لوحة المعلومات، وستُطبَّق تلقائيًا على جميع التصورات.
للتوضيح، طبّق عامل تصفية Lucene `ServiceName:"frontend"` على لوحة المعلومات، وعدّل النافذة الزمنية لتشمل آخر 3 ساعات. لاحظ كيف تعرض التصورات الآن بيانات خدمة `frontend` فقط.
سيُحفَظ dashboard تلقائيًا. لتعيين اسم dashboard، حدِّد العنوان وعدِّله قبل النقر على `Save Name`.
## لوحات المعلومات - تحرير التصورات
لإزالة تصور أو تعديله أو نسخه، مرّر المؤشر فوقه واستخدم أزرار الإجراءات المقابلة.
### إعدادات عرض البلاطة
تحتوي كل بلاطة على درج **إعدادات العرض** يضم خيارات تتحكم في كيفية إظهار قيمتها. افتحه من محرر البلاطة بالنقر على **إعدادات العرض**. وتعتمد الخيارات المتاحة على نوع التصور.
#### لون بلاطة الأرقام
تدعم بلاطات الأرقام اختيار **لون** ثابت من لوحة ألوان المخططات المنسّقة. بعد تحديد بلاطة أرقام، افتح **إعدادات العرض** واستخدم عنصر التحكم **اللون** (المسمّى **لون بلاطة الأرقام** لأغراض إمكانية الوصول) لاختيار عيّنة لون، أو ألغِ التحديد لاستخدام لون النص الافتراضي.
تُخزَّن الألوان كرموز من لوحة الألوان، لا كقيم سداسية عشرية خام، لذا تُعرض البلاطة نفسها بصورة صحيحة في النسق الفاتح والداكن ونسق بيئة التطوير المتكاملة (IDE).
**الرموز الفئوية** (درجات ألوان لسلاسل متعددة):
| الرمز | التسمية |
| ------------------ | --------- |
| `chart-blue` | أزرق |
| `chart-orange` | برتقالي |
| `chart-red` | أحمر |
| `chart-cyan` | سماوي |
| `chart-green` | أخضر |
| `chart-pink` | وردي |
| `chart-purple` | أرجواني |
| `chart-light-blue` | أزرق فاتح |
| `chart-brown` | بني |
| `chart-gray` | رمادي |
**الرموز الدلالية** (المتعلقة بالحالة):
| الرمز | التسمية |
| --------------- | ------- |
| `chart-success` | نجاح |
| `chart-warning` | تحذير |
| `chart-error` | خطأ |
استخدم الرموز الدلالية عندما يمثل الرقم حالةً ما، مثل عدد الأخطاء باستخدام `chart-error` أو معدل سليم باستخدام `chart-success`. واستخدم الرموز الفئوية عندما تريد تمييزًا مرئيًا بين بلاطات مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الصلة دون الإيحاء بحالة معينة.
قد تظل الإعدادات القديمة تخزّن رموزًا رقمية قديمة (`chart-1` حتى `chart-10`). ويحوّل ClickStack هذه الرموز إلى الرموز المسماة بدرجات الألوان المذكورة أعلاه عند تحميل لوحة معلومات.
تدعم لوحة الألوان نفسها **قواعد الألوان** الاختيارية في الدرج نفسه: شروط مرتبة تُقيَّم وفقًا للقيمة المعروضة، ويُعتمد آخر تطابق. وعندما لا تتطابق أي قاعدة، يُطبَّق اللون الثابت، ثم لون النص الافتراضي.
#### مخطط خلفية بلاطة Number
يمكن أن تعرض بلاطات **Number** **مخططًا خلفيًا**: خطًا بيانيًا مصغرًا للاتجاه يُرسَم خلف القيمة، بحيث يظهر تغيّره عبر النطاق الزمني المحدد بنظرة سريعة. وهذا مفيد في بلاطات SLO وميزانية الأخطاء، حيث يكون اتجاه القيمة مهمًا بقدر أهمية قراءتها الحالية.
بعد تحديد بلاطة Number، افتح **إعدادات العرض** واضبط **المخطط الخلفي** على **Line** أو **Area** (أو **None** لإيقافه). ويُشتق هذا الخط البياني المصغر من نسخة مجمّعة زمنيًا من استعلام البلاطة، لذلك لا يلزم أي إعداد إضافي. ويرث لون البلاطة افتراضيًا؛ ويمكنك ضبط **لون الخلفية** لاستبداله بلون محدد من لوحة الألوان.
تنطبق المخططات الخلفية على بلاطات Number الخاصة بباني الاستعلامات. أما بلاطات Number الخاصة بـ Raw SQL فتُرجع قيمة واحدة من دون بُعد زمني يمكن تجميعه، لذلك يظهر هذا الخيار لكنه يكون معطّلًا لها.
يمكن لبلاطات الجدول تمييز صفوفها بخيار **خلفية الصفوف المتناوبة**، الذي يلوّن كل صف ثانٍ لتسهيل فحص الجداول العريضة. ويكون هذا الخيار معطّلًا افتراضيًا.
بعد تحديد بلاطة جدول، افتح **إعدادات العرض** وفعّل **خلفية الصفوف المتناوبة**. وهذا التمييز بصري فقط، لذا يعمل مع بلاطات الجدول الخاصة بباني الاستعلامات وبلاطات الجدول الخاصة بـ raw SQL على حد سواء.
كما تحتفظ بلاطات الجدول بفاصل بين صف العنوان والبيانات أثناء التمرير، بحيث تظل رؤوس الأعمدة واضحة ومتميزة.
#### واجهة برمجة تطبيقات لوحات المعلومات: لون بلاطة الأرقام
عند إنشاء لوحات المعلومات أو تحديثها عبر واجهة برمجة التطبيقات الخارجية (`POST` / `PUT` `/api/v2/dashboards`)، عيّن `color` في إعداد بلاطة الأرقام ضمن `builder` إلى رمز من لوحة الألوان. لا تُقبل القيم السداسية العشرية الخام.
```json theme={null}
{
"name": "Error rate KPIs",
"tiles": [
{
"id": "65f5e4a3b9e77c001a222222",
"name": "Errors",
"x": 0,
"y": 0,
"w": 6,
"h": 4,
"config": {
"displayType": "number",
"sourceId": "",
"select": [
{
"aggFn": "count",
"where": "SeverityText:error",
"whereLanguage": "lucene",
"alias": "Errors"
}
],
"color": "chart-error",
"backgroundChart": {
"type": "area"
}
}
}
]
}
```
يقبل `color` أي token من القوائم الفئوية والدلالية أعلاه (مثل `chart-blue` أو `chart-success`). يمكن استخدام `backgroundChart.color` اختياريًا لتجاوز لون الخط البياني المصغّر باستخدام token enum نفسه. راجع [مرجع واجهة برمجة تطبيقات ClickStack](/ar/clickstack/api-reference) للتعرّف على المصادقة وعناوين URL الأساسية.
## لوحة المعلومات - العرض والبحث
يمكن الوصول إلى لوحات المعلومات من صفحة لوحات المعلومات. وهي منظَّمة حسب الوسوم، مع إمكانات بحث وتصفية مدمجة للعثور بسرعة على لوحات معلومات معيّنة.
يمكن إضافة لوحات المعلومات إلى المفضلة لسهولة الوصول إليها من الشريط الجانبي ومن أعلى صفحة العرض. وتكون المفضلة خاصة بكل مستخدم على حدة.
## لوحات المعلومات - الوسوم
يمكنك إضافة وسوم إلى لوحات المعلومات وعمليات البحث المحفوظة للمساعدة في تنظيمها.
وتوفّر الوسوم طريقة مرنة للتصنيف والتصفية بما يناسب احتياجاتك.
#### كيف تعمل الوسوم
* **التنظيم**: تظهر الوسوم في الشريط الجانبي الأيسر، حيث تُجمَّع لوحات المعلومات وعمليات البحث المحفوظة وفقًا للوسوم المخصَّصة لها
* **وسوم متعددة**: يمكنك إضافة وسم واحد أو أكثر إلى العنصر نفسه لتحسين التصنيف
* **الإنشاء التلقائي**: إذا أضفت وسمًا غير موجود بعد، فسيُنشأ تلقائيًا
* **سهولة الإدارة**: يمكنك إضافة الوسوم أو إزالتها في أي وقت لتعديل بنية التنظيم لديك
يسهّل ذلك العثور على العناصر ذات الصلة والحفاظ على مساحة عمل منظَّمة مع ازدياد مجموعتك.
يمكنك أيضًا تحديد عدة وسوم لتصفية العناصر وعرضها عبر فئات مختلفة:
## عوامل تصفية مخصصة ومتغيرات
بالإضافة إلى [عوامل تصفية النص الحر](#filter-dashboards) المتاحة في جميع لوحات المعلومات، تدعم لوحات المعلومات المحفوظة عوامل تصفية مخصصة منسدلة تُعبَّأ ببيانات مستعلَمة من ClickHouse. وتوفّر هذه الفلاتر عناصر تحكم قابلة لإعادة الاستخدام تعتمد على النقر والاختيار، بحيث يتمكن مشاهدو لوحة المعلومات من التصفية من دون كتابة التعبيرات يدويًا.
يسمح كل عامل تصفية للمشاهد باختيار قيمة واحدة أو أكثر، وينفّذ أحد الإجراءين التاليين أو كليهما بهذه القيم:
* **Broadcast** — يطبّق الاختيار كشرط تصفية على البلاطات المطابقة. لا تحتاج البلاطات إلى التحديث للإشارة إلى عامل التصفية.
* **Variable** — يعرّض الاختيار لاستعلامات البلاطات بوصفه `$variableName`، بحيث تقرر كل بلاطة أين وكيف تُستخدم القيمة.
يجب أن ينفّذ عامل التصفية واحدًا على الأقل من الإجراءين. يكون Broadcast مفعّلًا افتراضيًا عند إنشاء عامل تصفية.
توضّح الخطوات التالية كيفية إضافة عامل تصفية إلى لوحة المعلومات التي أُنشئت في قسم ["إنشاء لوحات المعلومات"](#creating-dashboards).
افتح لوحة معلومات محفوظة، ثم حدّد **Edit Filters and Variables** من شريط الأدوات.
انقر على **Add new filter**. اضبط عامل التصفية بإدخال **Display Name**، وتحديد **Data source**، وإدخال **Filter expression** — وهو عمود أو تعبير SQL تُستخدم قيمه المميزة لتعبئة القائمة المنسدلة. ثم انقر على **Save filter**.
على سبيل المثال، لإضافة عامل تصفية خدمة لبيانات التتبّع، استخدم `ServiceName` كتعبير للتصفية مع مصدر البيانات `Traces`. ويُعد "Dropdown values filter" اختياريًا، ويوفّر طريقة لتقييد القيم التي تظهر في القائمة المنسدلة.
يتحكم مربع الحوار نفسه أيضًا في ما إذا كان عامل التصفية [يبث](#broadcast-filters) قيمته وما إذا كان [متاحًا كمتغير](#dashboard-variables)، وكلاهما موصوف أدناه.
تعرض النافذة المنبثقة Filters جميع عوامل التصفية المُعدّة للوحة المعلومات. ومن هنا يمكنك تعديل عوامل التصفية الحالية أو حذفها، أو إضافة عوامل تصفية أخرى.
أغلق النافذة المنبثقة Filters. سيظهر عامل التصفية المنسدل الجديد أسفل شريط البحث. انقر عليه لعرض القيم المتاحة، ثم اختر واحدة لتصفية جميع التصورات في لوحة المعلومات.
للاحتفاظ باختيار عامل التصفية بوصفه الإعداد الافتراضي للوحة المعلومات، اختر **Save Query & Filters as Default** من قائمة لوحة المعلومات. ستُفتح لوحة المعلومات دائمًا مع تطبيق عوامل التصفية المحددة. ولإعادة التعيين، حدّد **Remove Default Query & Filters** من القائمة نفسها.
تتوفر عوامل التصفية المنسدلة المخصصة في لوحات المعلومات المحفوظة. وللاطلاع على مثال عملي لهذا النمط، راجع [لوحة معلومات Kubernetes](#kubernetes-dashboard)، التي توفّر عوامل تصفية منسدلة مضمّنة لكل من Pod وDeployment واسم العقدة وNamespace وCluster.
### البث
عند تمكين **شرط عامل تصفية البث**، تُطبَّق القيم المحددة كشرط تصفية على بلاطات لوحة المعلومات، من دون أن تشير أي بلاطة صراحةً إلى عامل التصفية. افتراضيًا، يُطبَّق الشرط على كل بلاطة. استخدم **ينطبق على المصادر** لقصره على البلاطات التي تستخدم مجموعة محددة من المصادر — وهو مفيد عندما لا يكون تعبير عامل التصفية ذا معنى إلا لبعض بيانات لوحة المعلومات.
تلتقط بلاطات منشئ المخططات عوامل تصفية البث تلقائيًا. يجب أن تتضمن بلاطات SQL الخام الماكرو [`$__filters`](/ar/clickstack/features/dashboards/sql-visualizations#dashboard-filter-macro) وأن يكون لها مصدر محدد، إذ لا يستطيع ClickStack استنتاج موضع الشرط في استعلام مكتوب يدويًا.
### المتغيرات
عند تفعيل **Available as variable**، يصبح اختيار عامل التصفية متاحًا أيضًا لاستعلامات البلاطات باسم `$variableName`. يكون **Variable name** افتراضيًا اسم العرض لعامل التصفية بعد إزالة المحارف غير المسموح بها، ويمكن تجاوزه. يجب أن تبدأ الأسماء بحرف، ولا يجوز أن تحتوي إلا على أحرف وأرقام وشرطات سفلية.
استخدم متغيرًا عندما لا ترغب في تطبيق شرط `WHERE` على جميع الاستعلامات — على سبيل المثال، لوضع القيمة في تعبير `SELECT` أو عبارة `HAVING` أو مفتاح ربط، أو لتصفية بلاطة استنادًا إلى عمود غير تعبير عامل التصفية نفسه.
#### الإشارة إلى متغير
يتوسع المتغير إلى القيم المحددة حاليًا في قائمته المنسدلة. ويتحكم شكل الإشارة في كيفية عرضه:
| الإشارة | يتوسع إلى | عدم وجود تحديد |
| ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------- |
| `$name`, `${name}` | القيم المحددة، بتنسيق `sqlstring` أو `lucene` بحسب السياق. تحدد الأقواس اسم المتغير عندما تتبعه محارف كلمة، كما في `${name}_total`. | `NULL` |
| `${name:sqlstring}` | القيم المحددة محاطة بعلامات اقتباس مفردة، ومفصولة بفواصل، ومُفلَتة كقيم SQL، مثل `'a', 'b'` | `NULL` |
| `${name:csv}` | دون علامات اقتباس ومفصولة بفواصل: `a,b`. غير مُفلَتة لـ SQL. | سلسلة فارغة |
| `${name:regex}` | تناوب Regex مع إفلات Regex: `(a\|b)`. | `.*` |
| `${name:lucene}` | عملية `OR` لمصطلحات محاطة بعلامات اقتباس، لمدخلات Lucene: `("a" OR "b")`. | `("")` |
نظرًا إلى أن `$name` يُعرض كـ `NULL` قبل تحديد أي قيمة، فاحرص على استخدام الماكروات التالية كلما كان متوقعًا استخدام مسند SQL. تتوسع الماكروات كلتاهما إلى `1=1` ما لم يكن لمتغيرهما تحديد، مما يحافظ على صحة الاستعلام:
| الماكرو | الوصف |
| --------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `$__filter($)` | يتوسع إلى `toString() IN ($variable)` عند تحديد قيم للمتغير `variable`، وإلى `1=1` خلاف ذلك. |
| `$__filter(, $)` | يتوسع إلى ` IN ($variable)` عند تحديد قيم للمتغير `variable`، وإلى `1=1` خلاف ذلك. |
| `$__conditionalAll(, $)` | يتوسع إلى `` عندما يكون للمتغير تحديد، وإلى `1=1` خلاف ذلك. |
#### استخدام المتغيرات في بلاطات منشئ المخططات
يقبل كل حقل لإدخال تعبير SQL في منشئ المخططات مراجع المتغيرات، بما في ذلك أعمدة `SELECT` والتعبيرات لكل سلسلة، و`WHERE` و`GROUP BY` و`HAVING`. ويُكمل المحرر تلقائيًا متغيرات لوحة المعلومات ويعرض القيمة التي يتوسع إليها كل مرجع وفقًا للتحديد الحالي.
يُفضّل استخدام ماكروَي `$__filter` و`$__conditionalAll` في وضع SQL، لكي تظل الاستعلامات صالحة عندما تكون تحديدات المتغيرات فارغة. لا تتوفر الماكرو في إدخالات Lucene، لذا استخدم مراجع المتغيرات الخام بدلًا منها (مثلًا: `ServiceName:$service`).
في إدخال Lucene، تحدد إحاطة مرجع المتغير نفسه بعلامتي اقتباس كيفية مطابقة تحديد متعدد القيم. إذا كانت قيمة `$service` المحددة هي `a,b`:
| المرجع | يتوسع إلى | سلوك المطابقة |
| ------------------------ | -------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `ServiceName:$service` | `ServiceName:("a" OR "b")` | مطابقة سلسلة فرعية — تُترجم إلى SQL بالشكل التالي: `ServiceName ILIKE '%a%' OR ServiceName ILIKE '%b%'` |
| `ServiceName:"$service"` | `(ServiceName:"a" OR ServiceName:"b")` | تطابق تام مع كل قيمة محددة |
ضع مرجع المتغير بين علامتي اقتباس — `Field:"$var"` — عندما ينبغي أن تطابق القيم المحددة الحقل `Field` تطابقًا تامًا بدلًا من مطابقتها كسلاسل فرعية.
#### استخدام المتغيرات في بلاطات SQL
تُشار إلى المتغيرات في بلاطات SQL الخام بالطريقة نفسها، أينما وردت في الاستعلام:
```sql theme={null}
SELECT
$__timeInterval(TimestampTime) AS ts,
count() AS count
FROM otel_logs
WHERE $__timeFilter(TimestampTime)
AND $__filter(ServiceName, $service)
AND $__conditionalAll(SeverityText NOT IN ($severity), $severity)
GROUP BY ts
ORDER BY ts ASC
```
راجع [التصورات المستندة إلى SQL](/ar/clickstack/features/dashboards/sql-visualizations#dashboard-variables) للاطلاع على القائمة الكاملة للماكرو المتاحة في بلاطات SQL.
تُقيَّم التنبيهات في بلاطة تشير إلى متغير في لوحة المعلومات باستخدام كل متغير بحالته الفارغة، وليس بالقيم المحددة في لوحة المعلومات.
## التعمّق إلى Search
تدعم بلاطات لوحة المعلومات التعمّق إلى صفحة Search. انقر على نقطة بيانات في تصور لفتح قائمة سياقية تتضمن الخيارات التالية:
* **عرض جميع الأحداث** — ينقلك إلى صفحة Search لعرض جميع الأحداث ضمن النافذة الزمنية المحددة.
* **التصفية حسب المجموعة** — ينقلك إلى صفحة Search بعد تطبيق تصفية على سلسلة محددة.
يفيد ذلك عند التحقق من الارتفاعات المفاجئة أو الحالات الشاذة التي تلاحظها في لوحة المعلومات — إذ يمكنك الانتقال سريعًا من عرض مُجمّع إلى الأحداث الفردية الأساسية.
## إعدادات مسبقة
يأتي HyperDX مزوّدًا بلوحات معلومات جاهزة للاستخدام.
### لوحة معلومات ClickHouse
توفر لوحة المعلومات هذه تصورات مرئية لمراقبة ClickHouse. للانتقال إلى لوحة المعلومات هذه، حدّدها من قائمة أيسر.
تستخدم لوحة المعلومات هذه علامات تبويب لفصل مراقبة **Selects** و**Inserts** و**البنية التحتية لـ ClickHouse**.
**وصول مطلوب إلى جداول النظام**
تستعلم لوحة المعلومات هذه من [جداول النظام](/ar/reference/system-tables/overview) في ClickHouse لعرض المقاييس الرئيسية. وتلزم امتيازات الوصول التالية:
`GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(CurrentMetric_MemoryTracking, CurrentMetric_S3Requests, ProfileEvent_OSCPUVirtualTimeMicroseconds, ProfileEvent_OSReadChars, ProfileEvent_OSWriteChars, ProfileEvent_S3GetObject, ProfileEvent_S3ListObjects, ProfileEvent_S3PutObject, ProfileEvent_S3UploadPart, event_time) ON system.metric_log`
`GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(active, database, partition, rows, table) ON system.parts`
`GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(event_date, event_time, memory_usage, normalized_query_hash, query, query_duration_ms, query_kind, read_rows, tables, type, written_bytes, written_rows) ON system.query_log`
`GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(event_date, event_time, hostname, metric, value) ON system.transposed_metric_log`
### لوحة معلومات الخدمات
تعرض لوحة معلومات الخدمات الخدمات النشطة حاليًا استنادًا إلى بيانات التتبعات. ويتطلب ذلك أن تكون قد جمعت التتبعات وتهيّئ مصدر بيانات Traces صالحًا.
تُكتشف أسماء الخدمات تلقائيًا من بيانات التتبعات، مع مجموعة من التصورات الجاهزة والمنظَّمة ضمن ثلاث علامات تبويب: خدمات HTTP، وقاعدة البيانات، والأخطاء.
يمكن تصفية التصورات باستخدام صيغة Lucene أو SQL، كما يمكن ضبط النافذة الزمنية لإجراء تحليل أكثر تركيزًا.
### لوحة معلومات Kubernetes
تتيح لك لوحة المعلومات هذه استكشاف أحداث Kubernetes التي جُمعت عبر OpenTelemetry. وتتضمن خيارات تصفية متقدمة، ما يتيح لك التصفية حسب Pod في Kubernetes، وDeployment، واسم العقدة، ومساحة الأسماء، والعنقود، بالإضافة إلى إجراء عمليات بحث بالنص الحر.
تُنظَّم بيانات Kubernetes ضمن ثلاث علامات تبويب لتسهيل التنقل: Pods وNodes وNamespaces.
