Этот пример был построен в SQL Server 2016, но он также должен применяться к MySQL 8.X.
У меня есть данные журналов событий, хранящиеся в таблице fact_user_event_activity
со следующими примерами данных:
event_date_key user_key step_key session_id event_timestamp
20140411 123 1 1000 2014-04-11 08:00:00.000
20140411 123 2 1000 2014-04-11 08:10:00.000
20140411 123 3 1000 2014-04-11 08:20:00.000
20140411 123 4 1000 2014-04-11 08:30:00.000
20140411 125 1 1001 2014-04-11 09:10:00.000
20140411 123 5 1000 2014-04-11 08:31:00.000
20140411 125 2 1001 2014-04-11 09:30:00.000
20140411 125 3 1001 2014-04-11 09:50:00.000 <--
20140411 125 3 1001 2014-04-11 09:51:00.000 <--
20140411 125 4 1001 2014-04-11 09:52:00.000
Допущения :
- Все входящие записи по user_key упорядочены по дате.Однако записи не упорядочены user_key.Например, посмотрите на user_key
125
на 2014-04-11 09:10:00.000
. - Шаги предсказуемы.Этот процесс всегда будет содержать 5 шагов, где последний шаг означает EXIT
- Шаги в одном и том же сеансе могут регистрироваться несколько раз в разные даты
Ожидаемый
Каков наиболее эффективный способ запроса следующего?
user_key session_id step_1_duration_mins step_2_duration_mins step_3_duration_mins step_4_duration_mins
123 1000 10 10 10 1
125 1001 20 20 2 NULL
Это будет использоваться в качестве запроса ETL для накопительного снимка
Настройка
DROP TABLE IF EXISTS [fact_user_event_activity]
;
CREATE TABLE [fact_user_event_activity] (
[event_date_key] INT DEFAULT NULL,
[user_key] BIGINT NOT NULL,
[step_key] BIGINT NOT NULL,
[session_id] BIGINT NOT NULL,
[event_timestamp] datetime NOT NULL
)
;
INSERT INTO [fact_user_event_activity]
VALUES (20140411, 123, 1, 1000, N'2014-04-11 08:00:00'),
(20140411, 123, 2, 1000, N'2014-04-11 08:10:00'),
(20140411, 123, 3, 1000, N'2014-04-11 08:20:00'),
(20140411, 123, 4, 1000, N'2014-04-11 08:30:00'),
(20140411, 125, 1, 1001, N'2014-04-11 09:10:00'),
(20140411, 123, 5, 1000, N'2014-04-11 08:31:00'),
(20140411, 125, 2, 1001, N'2014-04-11 09:30:00'),
(20140411, 125, 3, 1001, N'2014-04-11 09:50:00'),
(20140411, 125, 3, 1001, N'2014-04-11 09:51:00'),
(20140411, 125, 4, 1001, N'2014-04-11 09:52:00'),
(20140411, 129, 1, 1005, N'2014-04-11 09:08:00'),
(20140411, 129, 2, 1005, N'2014-04-11 09:10:00'),
(20140411, 129, 3, 1005, N'2014-04-11 09:12:00'),
(20140411, 129, 3, 1005, N'2014-04-11 09:13:00'),
(20140411, 129, 4, 1005, N'2014-04-11 09:14:00'),
(20140411, 129, 5, 1005, N'2014-04-11 09:18:00')
;
Моя попытка
Чтобы легко понять код, я подошел к этому в два этапа:
- Получить длительность каждого шага от начала (начала сеанса)
- Рассчитать разницу между продолжительностью каждого шага_from_start
Это возвращает то, что я ожидаю, но я уверен, что я могу бытьчрезмерно усложняющие вещи, и это будет работать на ~ 500 млн. записей, поэтому мне было интересно, есть ли лучший подход или я что-то упускаю.
-- Step 1
-- to improve performance, use temp table instead of CTE
-- Use TIMESTAMPDIFF in MySQL instead of DATEDIFF
WITH durations_from_start_tmp AS
(
SELECT session_id, user_key, FIRST_VALUE(fuea.event_timestamp) OVER(PARTITION BY user_key, fuea.session_id ORDER BY fuea.event_timestamp) first_login,
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY user_key, step_key, fuea.session_id ORDER BY fuea.event_timestamp) AS rnk,
CASE WHEN step_key = 2 THEN DATEDIFF(MINUTE, FIRST_VALUE(fuea.event_timestamp) OVER(PARTITION BY user_key, fuea.session_id ORDER BY fuea.event_timestamp), fuea.event_timestamp) END AS step_1_duration_from_start,
CASE WHEN step_key = 3 THEN DATEDIFF(MINUTE, FIRST_VALUE(fuea.event_timestamp) OVER(PARTITION BY user_key, fuea.session_id ORDER BY fuea.event_timestamp), fuea.event_timestamp) END AS step_2_duration_from_start,
CASE WHEN step_key = 4 THEN DATEDIFF(MINUTE, FIRST_VALUE(fuea.event_timestamp) OVER(PARTITION BY user_key, fuea.session_id ORDER BY fuea.event_timestamp), fuea.event_timestamp) END AS step_3_duration_from_start,
CASE WHEN step_key = 5 THEN DATEDIFF(MINUTE, FIRST_VALUE(fuea.event_timestamp) OVER(PARTITION BY user_key, fuea.session_id ORDER BY fuea.event_timestamp), fuea.event_timestamp) END AS step_4_duration_from_start
FROM [fact_user_event_activity] fuea
--WHERE event_timestamp > watermark --for incremental load
)
-- Step 2
SELECT user_key, session_id, SUM(step_1_duration_from_start) AS step_1_duration_mins,
SUM(step_2_duration_from_start) - SUM(step_1_duration_from_start) AS step_2_duration_mins ,
SUM(step_3_duration_from_start) - SUM(step_2_duration_from_start) AS step_3_duration_mins ,
SUM(step_4_duration_from_start) - SUM(step_3_duration_from_start) AS step_4_duration_mins
FROM durations_from_start_tmp
-- deals with repeated steps
WHERE rnk = 1
GROUP BY user_key, session_id
Ссылки
Это может быть не важно, чтобы получить ответ, но просто• если вы не знакомы с концепциями моделирования данных
Определение накопительных снимков