07 用你的数据搭一个实时看板
在你的笔记本上运行一个容器化看板，连到你自己的 ClickHouse Cloud 服务，并在筛选时观察查询耗时和扫描行数的变化。
想亲身感受一下这个速度？在你自己的笔记本上跑一个小看板，让它查询你的
ClickHouse Cloud 服务里的 forex 表。它会画出可交互的 K 线图和成交量图，
每次你改动筛选条件，它都会显示 ClickHouse 查询耗时以及扫描了多少行，
通常只有几毫秒。这正是重点所在：换个货币对、拖一下日期范围，数据立刻就回来了。
为什么用 Docker？
这个应用跑在一个 Docker 容器里，自带固定版本的 Python，所以你本机装的是哪个 Python 版本，甚至有没有装，都不重要。你只需要 Docker。
第 1 步：安装 Docker
如果你还没有，安装
Docker Desktop 并启动它。它包含了下面要用的
docker compose 命令。确认它在运行：
docker --version第 2 步：克隆仓库
克隆实训仓库并进入看板目录：
git clone https://github.com/ClickHouse/ClickHouse_Demos.git
cd ClickHouse_Demos
cd "$(git rev-parse --show-toplevel)/workshop_public/RTA-mini-workshop/dashboard"第 3 步：填入你的连接信息
把模板复制成一个真正的 .env 文件，然后用任意文本编辑器打开它，填入你自己的服务信息：
cp .env.example .env
# now edit .env and fill in the values below这些值可以在 Cloud 控制台的 Connect（左侧菜单）→ HTTPS 里找到：
| 变量 | 填什么 |
|---|---|
CLICKHOUSE_HOST | 例如 abc123.ap-southeast-1.aws.clickhouse.cloud，不要带 https://，不要带端口 |
CLICKHOUSE_PORT | 8443 |
CLICKHOUSE_USER | default |
CLICKHOUSE_PASSWORD | 你创建服务时设置的密码 |
CLICKHOUSE_DATABASE | 存放 forex 的数据库（通常是 default） |
CLICKHOUSE_SECURE | true |
第 4 步：运行
构建并启动容器。第一次运行会下载基础镜像并安装依赖（一两分钟）；之后就是瞬间启动。
docker compose up --build当你看到它开始监听 8000 端口时，在浏览器里打开
http://localhost:8000。之后用 Ctrl-C 停止它。
可以试试这些
切换货币对、拖动日期范围，或者点一个快捷范围按钮，每次改动都会重新查询 ClickHouse，右上角的角标会闪出新的查询耗时和扫描行数。把范围收窄到单个货币对， 看它掉到几千行和几毫秒，这就是 sort key 在起作用，和 模块 4.7 里完全一样。
看不到数据？
出现红色横幅说明应用连不上 ClickHouse。重新检查 .env 里的值，host 不带
https://、不带端口，端口填 8443，并确认你的 forex 表已经加载好数据。
完整的配置说明和排错指引在看板目录的 README.md 里。