Funções de análise de caminho do Hologres - Hologres: Central de Documentação do Alibaba Cloud

O Hologres oferece um conjunto de funções de análise de caminho, incluindo funções de detalhe e de parsing. Esses recursos processam tarefas de computação de caminho com eficiência, calculam detalhes e analisam os resultados. Utilize os dados registrados para gerar um diagrama de Sankey, facilitando a compreensão e a visualização de informações complexas de caminho. Este tópico descreve como usar as funções de detalhe e de parsing de caminho.

Contexto

A análise de caminho registra a distribuição dos caminhos dos usuários e a sequência de ações em cada sessão durante a interação com seu produto ou recurso. Ela gera um diagrama de Sankey intuitivo do comportamento do usuário. Esse diagrama exibe cada nó-chave no fluxo do usuário e o tráfego entre esses nós, permitindo uma análise granular dos negócios. Com a análise de caminho, você compreende claramente o engajamento dos usuários em cada recurso principal do seu produto. Isso auxilia suas equipes de operações e produtos a otimizar estratégias de negócios e iterar no produto, impulsionando o crescimento. O Hologres suporta uma função de detalhe de caminho para computação detalhada e uma função de parsing para análise de resultados. A saída pode ser usada diretamente para criar um diagrama de Sankey.

A parte superior da interface do diagrama de Sankey de análise de caminho fornece um seletor de fuso horário, um seletor de intervalo de tempo, configurações para o número máximo de nós por camada e um botão Export. O diagrama de Sankey começa com um evento inicial (como $AppStart) e exibe progressivamente as ações subsequentes do usuário (como $AppEnd, AppPageview, Search, CheckIn e AllPayments). Cada nó é rotulado com o nome do evento e sua contagem de acionamentos, e a largura do fluxo entre os nós reflete o volume de tráfego.

Notas de uso

As funções de análise de caminho estão disponíveis no Hologres V2.2 e versões posteriores. Se sua instância for V2.1 ou anterior, entre em contato com o suporte técnico do Hologres para atualizá-la.
Para usar as funções de análise de caminho, crie uma extensão. Por padrão, a extensão é carregada no schema public e não pode ser carregada em outros schemas.
```
 --Create the extension.
CREATE extension flow_analysis;
```
Nota
Uma extensão tem nível de banco de dados e precisa ser criada apenas uma vez por banco de dados.

Funções de detalhe de caminho

Função de detalhe de caminho (path_analysis_detail)

A função path_analysis_detail analisa dados de eventos especificados e os apresenta como uma estrutura de caminho detalhada. A saída é um array serializado que contém informações abrangentes, incluindo a sequência completa do caminho, as relações pai-filho entre os nós no caminho e a duração de cada etapa.

Sintaxe

path_analysis_detail(
  event, 
	event_time, 
	start_event, 
	session_interval_sec, 
	path_depth, 
	path_offset, 
	is_reverse,
split_session_by_event)

Parâmetros

Parameter	Type	Description
event	text (data)	O evento a ser analisado.
event_time	timestamp, timestamptz, bigint (data)	O timestamp de cada evento.
start_event	text (literal)	O evento inicial ou final especificado.
session_interval_sec	bigint (literal)	O intervalo de sessão em segundos (s). Se o tempo entre eventos adjacentes em uma sessão exceder o intervalo especificado, o sistema a dividirá em duas sessões. Por exemplo, se você definir o intervalo como 30s e o tempo entre dois eventos for maior que 30s, os eventos serão considerados partes de duas sessões diferentes.
path_depth	bigint (literal)	O número de eventos a serem recuperados na sequência, começando pelo evento inicial ou final especificado.
path_offset	bigint (literal)	O deslocamento do evento em relação ao evento inicial ou final. Um valor de 0 significa sem deslocamento. Por exemplo, para uma série de eventos a, b e c, se a for o evento inicial e o deslocamento for 1, a correspondência começará a partir do evento b.
is_reverse	bool (literal)	A ordem de saída da série de eventos. Valores válidos: false: Especifica um evento inicial. A série de eventos é retornada em ordem cronológica. true: Especifica um evento final. A série de eventos é retornada em ordem cronológica inversa.
split_session_by_event	bool (literal)	O método para divisão de sessão. Valores válidos: true: Uma nova sessão inicia sempre que o evento inicial ou final especificado é encontrado na série de eventos. false (Padrão): As sessões são divididas apenas com base no valor do parâmetro `session_interval_sec`. Nota Se `session_interval_sec` estiver definido como -1, as sessões serão divididas por evento em vez de tempo. Por exemplo, se um caminho como `abcabc...abc` se repetir 10 vezes dentro da mesma sessão, o mecanismo de correspondência da função registrará apenas uma única conversão. Caso deseje tratar cada repetição do caminho como uma nova sessão para calcular cada conversão independentemente, defina este parâmetro como `true`. Isso permite que cada nova operação seja registrada e contada separadamente.

Valor de retorno

path_analysis_detail: Retorna um valor do tipo de dados text. Exemplo: {"",\x01a\x01b<,\x01b\x01c<,""}.

Nota
Para ler o resultado, use uma função de parsing de caminho correspondente.

Função `pad_funnel`

A função pad_funnel recupera informações de subcaminho para uma combinação específica de eventos.

Sintaxe

pad_funnel(path_analysis_detail(), target_path)

Parâmetros

Parameter	Type	Description
path_analysis_detail()	text (data)	O resultado retornado pela função `path_analysis_detail`.
target_path	text (literal)	A série de eventos especificada.

Valor de retorno

pad_funnel: Retorna um valor text. Exemplo: text []{"",\x01a\x01b<,\x01b\x01c<,""}.

Nota
Para ler o resultado, use uma função de parsing de caminho correspondente.

Funções de parsing de caminho

Função pad_full_path

A função pad_full_path faz o parsing do resultado de path_analysis_detail em caminhos pai, subcaminhos e a duração de cada etapa.

Sintaxe
```
pad_full_path(path_analysis_detail())
```
Parâmetros

path_analysis_detail(): O resultado retornado pela função path_analysis_detail.

Valor de retorno

A função pad_full_path retorna o seguinte conteúdo.

pad_sub_path_left(unnested_pad_result)
pad_sub_path_right(unnested_pad_result)
pad_sub_index_left(unnested_pad_result)
pad_sub_index_right(unnested_pad_result)
pad_sub_cost(unnested_pad_result)
pad_sub_session(unnested_pad_result)

A tabela a seguir descreve os parâmetros de retorno.

Function	Type	Description
pad_sub_path_left	text	O evento inicial do subcaminho.
pad_sub_path_right	text	O evento final do subcaminho.
pad_sub_index_left	bigint	O índice do evento inicial do subcaminho dentro do caminho completo da sessão.
pad_sub_index_right	bigint	O índice do evento final do subcaminho dentro do caminho completo da sessão.
pad_sub_cost	bigint	A duração da transição para o subcaminho, em segundos (s).
pad_sub_session	bigint	O índice da sessão válida à qual o subcaminho pertence.

Função pad_session_path_array

A função pad_session_path_array extrai a série de eventos para um ID de sessão especificado como um array.

Sintaxe

pad_session_path_array(path_analysis_detail(), session_idx)

Parâmetros
- path_analysis_detail(): O resultado retornado pela função path_analysis_detail.
- session_idx: O índice de sessão especificado.
Valor de retorno

Retorna dados do tipo array.

Exemplos

Preparar dados

--Create the extension if it does not already exist.
CREATE extension flow_analysis;
--Prepare the data.
CREATE TABLE path_demo( 
    uid text,
    event text,
    event_time timestamptz
);
INSERT INTO path_demo VALUES
('1','Register','2023-11-24 16:01:23+08'),
('1','Log on','2023-11-24 16:02:10+08'),
('1','Browse','2023-11-24 16:02:15+08'),
('1','View live streams','2023-11-24 16:03:10+08'),
('1','Browse','2023-11-24 16:03:15+08'),
('1','Add to favorites','2023-11-24 16:04:20+08'),
('1','Browse','2023-11-24 16:07:21+08'),
('1','Purchase','2023-11-24 16:08:23+08'),
('1','Exit','2023-11-24 16:09:05+08'),
('2','Log on','2023-11-24 16:10:23+08'),
('2','Purchase','2023-11-24 16:12:23+08'),
('3','Log on','2023-11-24 16:02:23+08'),
('3','Browse','2023-11-24 16:02:23+08'),
('3','Add to favorites','2023-11-24 16:03:53+08'),
('3','View live streams','2023-11-24 16:04:53+08'),
('4','Log on','2023-11-24 16:02:23+08'),
('4','Browse','2023-11-24 16:03:53+08'),
('4','Purchase','2023-11-24 16:04:23+08'),
('4','View live streams','2023-11-24 16:05:53+08'),
('4','Cancel the order','2023-11-24 16:06:53+08');

Exemplo 1: Registrar todos os caminhos de eventos

Divida sessões por tempo.

--Split by time: Specify 'Log on' as the start event, set the session interval to 180 s, and set the matching sequence length to 7. Then, use the pad_full_path function to decode the results.
SELECT uid, pad_full_path(path_analysis_detail(event, event_time, 'Log on', 180, 7, 0, false)) AS ret FROM path_demo GROUP BY uid;

Resultado:

 uid |                        ret
-----+---------------------------------------------------
 3   | {Log on->Add to favorites->View live streams}
 4   | {Log on->Browse->Purchase->View live streams->Cancel the order}
 1   | {Log on->Browse->View live streams->Browse->Add to favorites}
 2   | {Log on->Purchase}
(4 rows)

Divida sessões por tempo e evento.

--Split by time and event: Specify 'Browse' as the start event, set the interval to 180 s, and set the sequence length to 7. Then, use the pad_full_path function to decode the results.
SELECT uid, pad_full_path(path_analysis_detail(event, event_time, 'Browse', 180, 7, 0, false,TRUE)) AS ret FROM path_demo GROUP BY uid;

Resultado:

 uid |                            ret
-----+-----------------------------------------------------------
 1   | {Browse->View live streams,Browse->Add to favorites,Browse->Purchase->Exit}
 2   | {}
 4   | {Browse->Purchase->View live streams->Cancel the order}
 3   | {Browse->Log on->Add to favorites->View live streams}

Exemplo 2: Expandir o resultado do caminho

--Expand the paths.
SELECT uid, unnest(pad_full_path(path_analysis_detail(event, event_time, 'Log on', 180, 7, 0, false))) AS ret FROM path_demo GROUP BY uid;

Nota

Para obter mais informações sobre a função UNNEST, consulte Cláusula UNNEST.

Resultado:

 uid |                       ret
-----+-------------------------------------------------
 3   | Log on->Add to favorites->View live streams
 1   | Log on->Browse->View live streams->Browse->Add to favorites
 2   | Log on->Purchase
 4   | Log on->Browse->Purchase->View live streams->Cancel the order
(4 rows)

Exemplo 3: Expandir detalhes do subcaminho

--Expand the subpaths.
SELECT
    uid,
    pad_sub_session (ret) AS session_id,
    pad_sub_path_left (ret) AS sub_path_left,
    pad_sub_path_right (ret) AS sub_path_right,
    pad_sub_index_left (ret) AS sub_index_left,
    pad_sub_index_right (ret) AS sub_index_right,
    pad_sub_cost (ret) AS sub_cost
FROM (
    SELECT
        uid,
        unnest( path_analysis_detail (event, event_time, 'Log on', 180, 7, 0, FALSE)) AS ret
    FROM
        path_demo 
    GROUP BY
        uid) a ;

Resultado:

  uid | session_id | sub_path_left | sub_path_right | sub_index_left | sub_index_right | sub_cost
-----+------------+---------------+----------------+----------------+-----------------+----------
 1   |          0 |               | Log on         |             -1 |               0 |        0
 1   |          0 | Log on        | Browse         |              0 |               1 |        5
 1   |          0 | Browse        | View live streams      |              1 |               2 |       55
 1   |          0 | View live streams     | Browse         |              2 |               3 |        5
 1   |          0 | Browse        | Add to favorites         |              3 |               4 |       65
 2   |          0 |               | Log on         |             -1 |               0 |        0
 2   |          0 | Log on        | Purchase         |              0 |               1 |      120
 3   |          0 |               | Log on         |             -1 |               0 |        0
 3   |          0 | Log on        | Add to favorites         |              0 |               1 |       90
 3   |          0 | Add to favorites        | View live streams      |              1 |               2 |       60
 4   |          0 |               | Log on         |             -1 |               0 |        0
 4   |          0 | Log on        | Browse         |              0 |               1 |       90
 4   |          0 | Browse        | Purchase         |              1 |               2 |       30
 4   |          0 | Purchase        | View live streams      |              2 |               3 |       90
 4   |          0 | View live streams     | Cancel the order   |              3 |               4 |       60
(15 rows)

Exemplo 4: Obter série de eventos da sessão

SELECT
    uid,
    pad_session_path_array (path_analysis_detail (event, event_time, 'Log on', 180, 7, 0,FALSE), 0) AS ret
FROM
    path_demo
GROUP BY
    uid;

Resultado:

 uid |                      ret
-----+-----------------------------------------------
 1   | {Log on,Browse,View live streams,Browse,Add to favorites}
 2   | {Log on,Purchase}
 3   | {Log on,Add to favorites,View live streams}
 4   | {Log on,Browse,Purchase,View live streams,Cancel the order}
(4 rows)

Exemplo 5: Calcular PV e UV do subcaminho

--Calculate the page view (PV) and unique visitor (UV) for each subpath without deduplication. If you need to deduplicate the results, you can perform deduplication on the uid.
SELECT
    sub_index,
    sub_path_left,
    sub_path_right,
    count(uid)
FROM (
    SELECT
        uid,
        pad_sub_path_left (ret) AS sub_path_left,
        pad_sub_path_right (ret) AS sub_path_right,
        pad_sub_index_right (ret) AS sub_index
    FROM (
        SELECT
            uid,
            unnest(path_analysis_detail (event, event_time, 'Log on', 180, 7, 0, FALSE)) AS ret
        FROM
            path_demo
        GROUP BY
            uid) a) a
GROUP BY
    sub_index,
    sub_path_left,
    sub_path_right
ORDER BY
    sub_index,
    sub_path_left,
    sub_path_right;

Resultado:

 sub_index | sub_path_left | sub_path_right | count
-----------+---------------+----------------+-------
         0 |               | Log on         |     4
         1 | Log on        | Add to favorites         |     1
         1 | Log on        | Browse         |     2
         1 | Log on        | Purchase         |     1
         2 | Add to favorites        | View live streams      |     1
         2 | Browse        | View live streams      |     1
         2 | Browse        | Purchase         |     1
         3 | View live streams     | Browse         |     1
         3 | Purchase        | View live streams      |     1
         4 | Browse        | Add to favorites         |     1
         4 | View live streams     | Cancel the order   |     1
(11 rows)

Exemplo 6: Calcular duração média do subcaminho

--Calculate the average duration for each subpath.
SELECT
    sub_path_left,
    sub_path_right,
    avg(sub_cost)
FROM (
    SELECT
        uid,
        pad_sub_path_left (ret) AS sub_path_left,
        pad_sub_path_right (ret) AS sub_path_right,
        pad_sub_cost (ret) AS sub_cost
    FROM (
        SELECT
            uid,
            unnest(path_analysis_detail (event, event_time, 'Log on', 180, 7, 0, FALSE)) AS ret
        FROM
            path_demo
        GROUP BY
            uid) a) a
GROUP BY
    sub_path_left,
    sub_path_right
ORDER BY
    sub_path_left,
    sub_path_right;

Resultado:

 sub_path_left | sub_path_right |    avg
---------------+----------------+------------
 Add to favorites        | View live streams      |  60.000000
 Browse        | Add to favorites         |  65.000000
 Browse        | View live streams      |  55.000000
 Browse        | Purchase         |  30.000000
 Log on        | Add to favorites         |  90.000000
 Log on        | Browse         |  47.500000
 Log on        | Purchase         | 120.000000
 View live streams     | Cancel the order   |  60.000000
 View live streams     | Browse         |   5.000000
 Purchase        | View live streams      |  90.000000
               | Log on         |   0.000000
(11 rows)

Exemplo 7: Associar caminhos de sessão com detalhes de subcaminho

--Associate session paths with subpaths.
select
    uid,
    pad_sub_session(item) as session_id,
    full_path [pad_sub_session(item)+1] as full_path,
    pad_sub_path_left(item) as sub_path_left,
    pad_sub_path_right(item) as sub_path_right,
    pad_sub_index_right(item) as sub_idx,
    pad_sub_cost(item) as sub_cost
from
    (
        select
            uid,
            unnest(ret) as item,
            pad_full_path(ret) as full_path
        from
            (
                select
                    uid,
                    path_analysis_detail(event, event_time, 'Log on', 180, 7, 0, false) as ret
                from
                    path_demo
                group by
                    uid
            ) a
    ) a;

Resultado:

uid | session_id |                    full_path                    | sub_path_left | sub_path_right | sub_idx | sub_cost
-----+------------+-------------------------------------------------+---------------+----------------+---------+----------
 3   |          0 | Log on->Add to favorites->View live streams                       |               | Log on         |       0 |        0
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 1   |          0 | Log on->Browse->View live streams->Browse->Add to favorites       |               | Log on         |       0 |        0
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 1   |          0 | Log on->Browse->View live streams->Browse->Add to favorites       | Browse        | View live streams      |       2 |       55
 1   |          0 | Log on->Browse->View live streams->Browse->Add to favorites       | View live streams     | Browse         |       3 |        5
 1   |          0 | Log on->Browse->View live streams->Browse->Add to favorites       | Browse        | Add to favorites         |       4 |       65
 2   |          0 | Log on->Purchase                                  |               | Log on         |       0 |        0
 2   |          0 | Log on->Purchase                                  | Log on        | Purchase         |       1 |      120
 4   |          0 | Log on->Browse->Purchase->View live streams->Cancel the order |               | Log on         |       0 |        0
 4   |          0 | Log on->Browse->Purchase->View live streams->Cancel the order | Log on        | Browse         |       1 |       90
 4   |          0 | Log on->Browse->Purchase->View live streams->Cancel the order | Browse        | Purchase         |       2 |       30
 4   |          0 | Log on->Browse->Purchase->View live streams->Cancel the order | Purchase        | View live streams      |       3 |       90
 4   |          0 | Log on->Browse->Purchase->View live streams->Cancel the order | View live streams     | Cancel the order   |       4 |       60
(15 rows)

Exemplo 8: Visualizar detalhes parciais do caminho

--View conversion details for a specific path ('Log on' to 'Purchase') using the pad_funnel function.
SELECT uid, pad_full_path(pad_funnel(path_analysis_detail(event, event_time, 'Log on', 180, 7, 0, false), array['Log on', 'Purchase'])) AS ret FROM path_demo GROUP BY uid;

Resultado:

 uid |       ret
-----+------------------
 3   | {Log on}
 4   | {Log on->Purchase}
 1   | {Log on}
 2   | {Log on->Purchase}
(4 rows)

Contexto

Notas de uso

Funções de detalhe de caminho

Função de detalhe de caminho (path_analysis_detail)

**Função pad_funnel**

Funções de parsing de caminho

Função pad_full_path

Função pad_session_path_array

Exemplos

Preparar dados

Exemplo 1: Registrar todos os caminhos de eventos

Exemplo 2: Expandir o resultado do caminho

Exemplo 3: Expandir detalhes do subcaminho

Exemplo 4: Obter série de eventos da sessão

Exemplo 5: Calcular PV e UV do subcaminho

Exemplo 6: Calcular duração média do subcaminho

Exemplo 7: Associar caminhos de sessão com detalhes de subcaminho

Exemplo 8: Visualizar detalhes parciais do caminho

Função `pad_funnel`