mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-09-21 01:00:48 +00:00
754 lines
36 KiB
Markdown
754 lines
36 KiB
Markdown
---
|
||
toc_priority: 38
|
||
toc_title: "Параметрические агрегатные функции"
|
||
---
|
||
|
||
# Параметрические агрегатные функции {#aggregate_functions_parametric}
|
||
|
||
Некоторые агрегатные функции могут принимать не только столбцы-аргументы (по которым производится свёртка), но и набор параметров - констант для инициализации. Синтаксис - две пары круглых скобок вместо одной. Первая - для параметров, вторая - для аргументов.
|
||
|
||
## histogram {#histogram}
|
||
|
||
Рассчитывает адаптивную гистограмму. Не гарантирует точного результата.
|
||
|
||
``` sql
|
||
histogram(number_of_bins)(values)
|
||
```
|
||
|
||
Функция использует [A Streaming Parallel Decision Tree Algorithm](http://jmlr.org/papers/volume11/ben-haim10a/ben-haim10a.pdf). Границы столбцов устанавливаются по мере поступления новых данных в функцию. В общем случае столбцы имею разную ширину.
|
||
|
||
**Аргументы**
|
||
|
||
`values` — [выражение](../syntax.md#syntax-expressions), предоставляющее входные значения.
|
||
|
||
**Параметры**
|
||
|
||
`number_of_bins` — максимальное количество корзин в гистограмме. Функция автоматически вычисляет количество корзин. Она пытается получить указанное количество корзин, но если не получилось, то в результате корзин будет меньше.
|
||
|
||
**Возвращаемые значения**
|
||
|
||
- [Массив](../../sql-reference/data-types/array.md) [кортежей](../../sql-reference/data-types/tuple.md) следующего вида:
|
||
|
||
```
|
||
[(lower_1, upper_1, height_1), ... (lower_N, upper_N, height_N)]
|
||
```
|
||
|
||
- `lower` — нижняя граница корзины.
|
||
- `upper` — верхняя граница корзины.
|
||
- `height` — количество значений в корзине.
|
||
|
||
**Пример**
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT histogram(5)(number + 1)
|
||
FROM (
|
||
SELECT *
|
||
FROM system.numbers
|
||
LIMIT 20
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─histogram(5)(plus(number, 1))───────────────────────────────────────────┐
|
||
│ [(1,4.5,4),(4.5,8.5,4),(8.5,12.75,4.125),(12.75,17,4.625),(17,20,3.25)] │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
С помощью функции [bar](../../sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md#function-bar) можно визуализировать гистограмму, например:
|
||
|
||
``` sql
|
||
WITH histogram(5)(rand() % 100) AS hist
|
||
SELECT
|
||
arrayJoin(hist).3 AS height,
|
||
bar(height, 0, 6, 5) AS bar
|
||
FROM
|
||
(
|
||
SELECT *
|
||
FROM system.numbers
|
||
LIMIT 20
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─height─┬─bar───┐
|
||
│ 2.125 │ █▋ │
|
||
│ 3.25 │ ██▌ │
|
||
│ 5.625 │ ████▏ │
|
||
│ 5.625 │ ████▏ │
|
||
│ 3.375 │ ██▌ │
|
||
└────────┴───────┘
|
||
```
|
||
|
||
В этом случае необходимо помнить, что границы корзин гистограммы не известны.
|
||
|
||
## sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, …) {#function-sequencematch}
|
||
|
||
Проверяет, содержит ли последовательность событий цепочку, которая соответствует указанному шаблону.
|
||
|
||
``` sql
|
||
sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)
|
||
```
|
||
|
||
!!! warning "Предупреждение"
|
||
События, произошедшие в одну и ту же секунду, располагаются в последовательности в неопределенном порядке, что может повлиять на результат работы функции.
|
||
|
||
**Аргументы**
|
||
|
||
- `timestamp` — столбец, содержащий метки времени. Типичный тип данных столбца — `Date` или `DateTime`. Также можно использовать любой из поддержанных типов данных [UInt](../../sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md).
|
||
|
||
- `cond1`, `cond2` — условия, описывающие цепочку событий. Тип данных — `UInt8`. Можно использовать до 32 условий. Функция учитывает только те события, которые указаны в условиях. Функция пропускает данные из последовательности, если они не описаны ни в одном из условий.
|
||
|
||
**Параметры**
|
||
|
||
- `pattern` — строка с шаблоном. Смотрите [Синтаксис шаблонов](#sequence-function-pattern-syntax).
|
||
|
||
**Возвращаемые значения**
|
||
|
||
- 1, если цепочка событий, соответствующая шаблону найдена.
|
||
- 0, если цепочка событий, соответствующая шаблону не найдена.
|
||
|
||
Тип: `UInt8`.
|
||
|
||
<a name="sequence-function-pattern-syntax"></a>
|
||
**Синтаксис шаблонов**
|
||
|
||
- `(?N)` — соответствует условию на позиции `N`. Условия пронумерованы по порядку в диапазоне `[1, 32]`. Например, `(?1)` соответствует условию, заданному параметром `cond1`.
|
||
|
||
- `.*` — соответствует любому количеству событий. Для этого элемента шаблона не надо задавать условия.
|
||
|
||
- `(?t operator value)` — устанавливает время в секундах, которое должно разделять два события. Например, шаблон `(?1)(?t>1800)(?2)` соответствует событиям, которые произошли более чем через 1800 секунд друг от друга. Между этими событиями может находиться произвольное количество любых событий. Операторы могут быть `>=`, `>`, `<`, `<=`, `==`.
|
||
|
||
**Примеры**
|
||
|
||
Пусть таблица `t` содержит следующие данные:
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─time─┬─number─┐
|
||
│ 1 │ 1 │
|
||
│ 2 │ 3 │
|
||
│ 3 │ 2 │
|
||
└──────┴────────┘
|
||
```
|
||
|
||
Выполним запрос:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t
|
||
```
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2))─┐
|
||
│ 1 │
|
||
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
Функция нашла цепочку событий, в которой число 2 следует за числом 1. Число 3 между ними было пропущено, поскольку оно не было использовано ни в одном из условий.
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 3) FROM t
|
||
```
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 3))─┐
|
||
│ 0 │
|
||
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
В этом случае функция не может найти цепочку событий, соответствующую шаблону, поскольку событие для числа 3 произошло между 1 и 2. Если бы в этом же случае мы бы проверяли условие на событие для числа 4, то цепочка бы соответствовала шаблону.
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 4) FROM t
|
||
```
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 4))─┐
|
||
│ 1 │
|
||
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
**Смотрите также**
|
||
|
||
- [sequenceCount](#function-sequencecount)
|
||
|
||
## sequenceCount(pattern)(time, cond1, cond2, …) {#function-sequencecount}
|
||
|
||
Вычисляет количество цепочек событий, соответствующих шаблону. Функция обнаруживает только непересекающиеся цепочки событий. Она начинает искать следующую цепочку только после того, как полностью совпала текущая цепочка событий.
|
||
|
||
!!! warning "Предупреждение"
|
||
События, произошедшие в одну и ту же секунду, располагаются в последовательности в неопределенном порядке, что может повлиять на результат работы функции.
|
||
|
||
``` sql
|
||
sequenceCount(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)
|
||
```
|
||
|
||
**Аргументы**
|
||
|
||
- `timestamp` — столбец, содержащий метки времени. Типичный тип данных столбца — `Date` или `DateTime`. Также можно использовать любой из поддержанных типов данных [UInt](../../sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md).
|
||
|
||
- `cond1`, `cond2` — условия, описывающие цепочку событий. Тип данных — `UInt8`. Можно использовать до 32 условий. Функция учитывает только те события, которые указаны в условиях. Функция пропускает данные из последовательности, если они не описаны ни в одном из условий.
|
||
|
||
**Параметры**
|
||
|
||
- `pattern` — строка с шаблоном. Смотрите [Синтаксис шаблонов](#sequence-function-pattern-syntax).
|
||
|
||
**Возвращаемое значение**
|
||
|
||
- Число непересекающихся цепочек событий, соответствущих шаблону.
|
||
|
||
Тип: `UInt64`.
|
||
|
||
**Пример**
|
||
|
||
Пусть таблица `t` содержит следующие данные:
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─time─┬─number─┐
|
||
│ 1 │ 1 │
|
||
│ 2 │ 3 │
|
||
│ 3 │ 2 │
|
||
│ 4 │ 1 │
|
||
│ 5 │ 3 │
|
||
│ 6 │ 2 │
|
||
└──────┴────────┘
|
||
```
|
||
|
||
Вычислим сколько раз число 2 стоит после числа 1, причем между 1 и 2 могут быть любые числа:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t
|
||
```
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2))─┐
|
||
│ 2 │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
|
||
|
||
**Смотрите также**
|
||
|
||
- [sequenceMatch](#function-sequencematch)
|
||
|
||
## windowFunnel {#windowfunnel}
|
||
|
||
Отыскивает цепочки событий в скользящем окне по времени и вычисляет максимальное количество произошедших событий из цепочки.
|
||
|
||
Функция работает по алгоритму:
|
||
|
||
- Функция отыскивает данные, на которых срабатывает первое условие из цепочки, и присваивает счетчику событий значение 1. С этого же момента начинается отсчет времени скользящего окна.
|
||
|
||
- Если в пределах окна последовательно попадаются события из цепочки, то счетчик увеличивается. Если последовательность событий нарушается, то счетчик не растет.
|
||
|
||
- Если в данных оказалось несколько цепочек разной степени завершенности, то функция выдаст только размер самой длинной цепочки.
|
||
|
||
**Синтаксис**
|
||
|
||
``` sql
|
||
windowFunnel(window, [mode, [mode, ... ]])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)
|
||
```
|
||
|
||
**Аргументы**
|
||
|
||
- `timestamp` — имя столбца, содержащего временные отметки. [Date](../../sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md), [DateTime](../../sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md#data_type-datetime) и другие параметры с типом `Integer`. В случае хранения меток времени в столбцах с типом `UInt64`, максимально допустимое значение соответствует ограничению для типа `Int64`, т.е. равно `2^63-1`.
|
||
- `cond` — условия или данные, описывающие цепочку событий. [UInt8](../../sql-reference/aggregate-functions/parametric-functions.md).
|
||
|
||
**Параметры**
|
||
|
||
- `window` — ширина скользящего окна по времени. Это время между первым и последним условием. Единица измерения зависит от `timestamp` и может варьироваться. Должно соблюдаться условие `timestamp события cond1 <= timestamp события cond2 <= ... <= timestamp события condN <= timestamp события cond1 + window`.
|
||
- `mode` — необязательный параметр. Может быть установленно несколько значений одновременно.
|
||
- `'strict'` — не учитывать подряд идущие повторяющиеся события.
|
||
- `'strict_order'` — запрещает посторонние события в искомой последовательности. Например, при поиске цепочки `A->B->C` в `A->B->D->C` поиск будет остановлен на `D` и функция вернет 2.
|
||
- `'strict_increase'` — условия прменяются только для событий со строго возрастающими временными метками.
|
||
|
||
**Возвращаемое значение**
|
||
|
||
Максимальное количество последовательно сработавших условий из цепочки в пределах скользящего окна по времени. Исследуются все цепочки в выборке.
|
||
|
||
Тип: `Integer`.
|
||
|
||
**Пример**
|
||
|
||
Определим, успевает ли пользователь за установленный период выбрать телефон в интернет-магазине, купить его и сделать повторный заказ.
|
||
|
||
Зададим следующую цепочку событий:
|
||
|
||
1. Пользователь вошел в личный кабинет (`eventID = 1001`).
|
||
2. Пользователь ищет телефон (`eventID = 1003, product = 'phone'`).
|
||
3. Пользователь сделал заказ (`eventID = 1009`)
|
||
4. Пользователь сделал повторный заказ (`eventID = 1010`).
|
||
|
||
Входная таблица:
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
|
||
│ 2019-01-28 │ 1 │ 2019-01-29 10:00:00 │ 1003 │ phone │
|
||
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
|
||
┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
|
||
│ 2019-01-31 │ 1 │ 2019-01-31 09:00:00 │ 1007 │ phone │
|
||
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
|
||
┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
|
||
│ 2019-01-30 │ 1 │ 2019-01-30 08:00:00 │ 1009 │ phone │
|
||
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
|
||
┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
|
||
│ 2019-02-01 │ 1 │ 2019-02-01 08:00:00 │ 1010 │ phone │
|
||
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
|
||
```
|
||
|
||
Сделаем запрос и узнаем, как далеко пользователь `user_id` смог пройти по цепочке за период в январе-феврале 2019-го года.
|
||
|
||
Запрос:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT
|
||
level,
|
||
count() AS c
|
||
FROM
|
||
(
|
||
SELECT
|
||
user_id,
|
||
windowFunnel(6048000000000000)(timestamp, eventID = 1003, eventID = 1009, eventID = 1007, eventID = 1010) AS level
|
||
FROM trend
|
||
WHERE (event_date >= '2019-01-01') AND (event_date <= '2019-02-02')
|
||
GROUP BY user_id
|
||
)
|
||
GROUP BY level
|
||
ORDER BY level ASC;
|
||
```
|
||
|
||
## retention {#retention}
|
||
|
||
Аналитическая функция, которая показывает, насколько
|
||
выдерживаются те или иные условия, например, удержание динамики/уровня [посещаемости сайта](https://yandex.ru/support/partner2/statistics/metrika-visitors-statistics.html?lang=ru).
|
||
|
||
Функция принимает набор (от 1 до 32) логических условий, как в [WHERE](../../sql-reference/statements/select/where.md#select-where), и применяет их к заданному набору данных.
|
||
|
||
Условия, кроме первого, применяются попарно: результат второго будет истинным, если истинно первое и второе, третьего - если истинно первое и третье и т.д.
|
||
|
||
**Синтаксис**
|
||
|
||
``` sql
|
||
retention(cond1, cond2, ..., cond32)
|
||
```
|
||
|
||
**Аргументы**
|
||
|
||
- `cond` — вычисляемое условие или выражение, которое возвращает `UInt8` результат (1/0).
|
||
|
||
**Возвращаемое значение**
|
||
|
||
Массив из 1 или 0.
|
||
|
||
- 1 — условие выполнено.
|
||
- 0 — условие не выполнено.
|
||
|
||
Тип: `UInt8`.
|
||
|
||
**Пример**
|
||
|
||
Рассмотрим пример расчета функции `retention` для определения посещаемости сайта.
|
||
|
||
**1.** Создадим таблицу для илюстрации примера.
|
||
|
||
``` sql
|
||
CREATE TABLE retention_test(date Date, uid Int32)ENGINE = Memory;
|
||
|
||
INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-01', number FROM numbers(5);
|
||
INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-02', number FROM numbers(10);
|
||
INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-03', number FROM numbers(15);
|
||
```
|
||
|
||
Входная таблица:
|
||
|
||
Запрос:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT * FROM retention_test
|
||
```
|
||
|
||
Ответ:
|
||
|
||
``` text
|
||
┌───────date─┬─uid─┐
|
||
│ 2020-01-01 │ 0 │
|
||
│ 2020-01-01 │ 1 │
|
||
│ 2020-01-01 │ 2 │
|
||
│ 2020-01-01 │ 3 │
|
||
│ 2020-01-01 │ 4 │
|
||
└────────────┴─────┘
|
||
┌───────date─┬─uid─┐
|
||
│ 2020-01-02 │ 0 │
|
||
│ 2020-01-02 │ 1 │
|
||
│ 2020-01-02 │ 2 │
|
||
│ 2020-01-02 │ 3 │
|
||
│ 2020-01-02 │ 4 │
|
||
│ 2020-01-02 │ 5 │
|
||
│ 2020-01-02 │ 6 │
|
||
│ 2020-01-02 │ 7 │
|
||
│ 2020-01-02 │ 8 │
|
||
│ 2020-01-02 │ 9 │
|
||
└────────────┴─────┘
|
||
┌───────date─┬─uid─┐
|
||
│ 2020-01-03 │ 0 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 1 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 2 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 3 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 4 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 5 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 6 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 7 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 8 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 9 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 10 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 11 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 12 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 13 │
|
||
│ 2020-01-03 │ 14 │
|
||
└────────────┴─────┘
|
||
```
|
||
|
||
**2.** Сгруппируем пользователей по уникальному идентификатору `uid` с помощью функции `retention`.
|
||
|
||
Запрос:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT
|
||
uid,
|
||
retention(date = '2020-01-01', date = '2020-01-02', date = '2020-01-03') AS r
|
||
FROM retention_test
|
||
WHERE date IN ('2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03')
|
||
GROUP BY uid
|
||
ORDER BY uid ASC
|
||
```
|
||
|
||
Результат:
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─uid─┬─r───────┐
|
||
│ 0 │ [1,1,1] │
|
||
│ 1 │ [1,1,1] │
|
||
│ 2 │ [1,1,1] │
|
||
│ 3 │ [1,1,1] │
|
||
│ 4 │ [1,1,1] │
|
||
│ 5 │ [0,0,0] │
|
||
│ 6 │ [0,0,0] │
|
||
│ 7 │ [0,0,0] │
|
||
│ 8 │ [0,0,0] │
|
||
│ 9 │ [0,0,0] │
|
||
│ 10 │ [0,0,0] │
|
||
│ 11 │ [0,0,0] │
|
||
│ 12 │ [0,0,0] │
|
||
│ 13 │ [0,0,0] │
|
||
│ 14 │ [0,0,0] │
|
||
└─────┴─────────┘
|
||
```
|
||
|
||
**3.** Рассчитаем количество посещений сайта за день.
|
||
|
||
Запрос:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT
|
||
sum(r[1]) AS r1,
|
||
sum(r[2]) AS r2,
|
||
sum(r[3]) AS r3
|
||
FROM
|
||
(
|
||
SELECT
|
||
uid,
|
||
retention(date = '2020-01-01', date = '2020-01-02', date = '2020-01-03') AS r
|
||
FROM retention_test
|
||
WHERE date IN ('2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03')
|
||
GROUP BY uid
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
Результат:
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─r1─┬─r2─┬─r3─┐
|
||
│ 5 │ 5 │ 5 │
|
||
└────┴────┴────┘
|
||
```
|
||
|
||
Где:
|
||
|
||
- `r1` - количество уникальных посетителей за 2020-01-01 (`cond1`).
|
||
- `r2` - количество уникальных посетителей в период между 2020-01-01 и 2020-01-02 (`cond1` и `cond2`).
|
||
- `r3` - количество уникальных посетителей в период между 2020-01-01 и 2020-01-03 (`cond1` и `cond3`).
|
||
|
||
## uniqUpTo(N)(x) {#uniquptonx}
|
||
|
||
Вычисляет количество различных значений аргумента, если оно меньше или равно N.
|
||
В случае, если количество различных значений аргумента больше N, возвращает N + 1.
|
||
|
||
Рекомендуется использовать для маленьких N - до 10. Максимальное значение N - 100.
|
||
|
||
Для состояния агрегатной функции используется количество оперативки равное 1 + N \* размер одного значения байт.
|
||
Для строк запоминается не криптографический хэш, имеющий размер 8 байт. То есть, для строк вычисление приближённое.
|
||
|
||
Функция также работает для нескольких аргументов.
|
||
|
||
Работает максимально быстро за исключением патологических случаев, когда используется большое значение N и количество уникальных значений чуть меньше N.
|
||
|
||
Пример применения:
|
||
|
||
``` text
|
||
Задача: показывать в отчёте только поисковые фразы, по которым было хотя бы 5 уникальных посетителей.
|
||
Решение: пишем в запросе GROUP BY SearchPhrase HAVING uniqUpTo(4)(UserID) >= 5
|
||
```
|
||
|
||
## sequenceNextNode {#sequenceNextNode}
|
||
|
||
Возвращает значение следующего события, соответствующего цепочке событий.
|
||
|
||
_Экспериментальная функция, чтобы включить ее, выполните: `SET allow_experimental_funnel_functions = 1`._
|
||
|
||
**Синтаксис**
|
||
|
||
``` sql
|
||
sequenceNextNode(direction, base)(timestamp, event_column, base_condition, event1, event2, event3, ...)
|
||
```
|
||
|
||
**Параметры**
|
||
|
||
- `direction` — используется для навигации по направлениям.
|
||
- forward — двигаться вперед.
|
||
- backward — двигаться назад.
|
||
|
||
- `base` — используется для задания начальной точки.
|
||
- head — установить начальную точку на первое событие цепочки.
|
||
- tail — установить начальную точку на последнее событие цепочки.
|
||
- first_match — установить начальную точку на первое соответствующее событие `event1`.
|
||
- last_match — установить начальную точку на последнее соответствующее событие `event1`.
|
||
|
||
**Аргументы**
|
||
|
||
- `timestamp` — название столбца, содержащего `timestamp`. Поддерживаемые типы данных: [Date](../../sql-reference/data-types/date.md), [DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md#data_type-datetime) и другие беззнаковые целые типы.
|
||
- `event_column` — название столбца, содержащего значение следующего возвращаемого события. Поддерживаемые типы данных: [String](../../sql-reference/data-types/string.md) и [Nullable(String)](../../sql-reference/data-types/nullable.md).
|
||
- `base_condition` — условие, которому должна соответствовать исходная точка.
|
||
- `event1`, `event2`, ... — условия, описывающие цепочку событий. [UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md).
|
||
|
||
**Возвращаемые значения**
|
||
|
||
- `event_column[next_index]` — если есть совпадение с шаблоном и существует следующее значение.
|
||
- `NULL` — если нет совпадений с шаблоном или следующего значения не существует.
|
||
|
||
Тип: [Nullable(String)](../../sql-reference/data-types/nullable.md).
|
||
|
||
**Пример**
|
||
|
||
Функцию можно использовать, если есть цепочка событий A->B->C->D->E, и вы хотите определить событие, следующее за B->C, то есть D.
|
||
|
||
Запрос ищет событие после A->B:
|
||
|
||
``` sql
|
||
CREATE TABLE test_flow (
|
||
dt DateTime,
|
||
id int,
|
||
page String)
|
||
ENGINE = MergeTree()
|
||
PARTITION BY toYYYYMMDD(dt)
|
||
ORDER BY id;
|
||
|
||
INSERT INTO test_flow VALUES (1, 1, 'A') (2, 1, 'B') (3, 1, 'C') (4, 1, 'D') (5, 1, 'E');
|
||
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'head')(dt, page, page = 'A', page = 'A', page = 'B') as next_flow FROM test_flow GROUP BY id;
|
||
```
|
||
|
||
Результат:
|
||
|
||
``` text
|
||
┌─id─┬─next_flow─┐
|
||
│ 1 │ C │
|
||
└────┴───────────┘
|
||
```
|
||
|
||
**Поведение для `forward` и `head`**
|
||
|
||
``` sql
|
||
ALTER TABLE test_flow DELETE WHERE 1 = 1 settings mutations_sync = 1;
|
||
|
||
INSERT INTO test_flow VALUES (1, 1, 'Home') (2, 1, 'Gift') (3, 1, 'Exit');
|
||
INSERT INTO test_flow VALUES (1, 2, 'Home') (2, 2, 'Home') (3, 2, 'Gift') (4, 2, 'Basket');
|
||
INSERT INTO test_flow VALUES (1, 3, 'Gift') (2, 3, 'Home') (3, 3, 'Gift') (4, 3, 'Basket');
|
||
```
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'head')(dt, page, page = 'Home', page = 'Home', page = 'Gift') FROM test_flow GROUP BY id;
|
||
|
||
dt id page
|
||
1970-01-01 09:00:01 1 Home // Исходная точка, совпадение с Home
|
||
1970-01-01 09:00:02 1 Gift // Совпадение с Gift
|
||
1970-01-01 09:00:03 1 Exit // Результат
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 2 Home // Исходная точка, совпадение с Home
|
||
1970-01-01 09:00:02 2 Home // Несовпадение с Gift
|
||
1970-01-01 09:00:03 2 Gift
|
||
1970-01-01 09:00:04 2 Basket
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 3 Gift // Исходная точка, несовпадение с Home
|
||
1970-01-01 09:00:02 3 Home
|
||
1970-01-01 09:00:03 3 Gift
|
||
1970-01-01 09:00:04 3 Basket
|
||
```
|
||
|
||
**Поведение для `backward` и `tail`**
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('backward', 'tail')(dt, page, page = 'Basket', page = 'Basket', page = 'Gift') FROM test_flow GROUP BY id;
|
||
|
||
dt id page
|
||
1970-01-01 09:00:01 1 Home
|
||
1970-01-01 09:00:02 1 Gift
|
||
1970-01-01 09:00:03 1 Exit // Исходная точка, несовпадение с Basket
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 2 Home
|
||
1970-01-01 09:00:02 2 Home // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:03 2 Gift // Совпадение с Gift
|
||
1970-01-01 09:00:04 2 Basket // Исходная точка, совпадение с Basket
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 3 Gift
|
||
1970-01-01 09:00:02 3 Home // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:03 3 Gift // Исходная точка, совпадение с Gift
|
||
1970-01-01 09:00:04 3 Basket // Исходная точка, совпадение с Basket
|
||
```
|
||
|
||
|
||
**Поведение для `forward` и `first_match`**
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'first_match')(dt, page, page = 'Gift', page = 'Gift') FROM test_flow GROUP BY id;
|
||
|
||
dt id page
|
||
1970-01-01 09:00:01 1 Home
|
||
1970-01-01 09:00:02 1 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:03 1 Exit // Результат
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 2 Home
|
||
1970-01-01 09:00:02 2 Home
|
||
1970-01-01 09:00:03 2 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:04 2 Basket Результат
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 3 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:02 3 Home // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:03 3 Gift
|
||
1970-01-01 09:00:04 3 Basket
|
||
```
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'first_match')(dt, page, page = 'Gift', page = 'Gift', page = 'Home') FROM test_flow GROUP BY id;
|
||
|
||
dt id page
|
||
1970-01-01 09:00:01 1 Home
|
||
1970-01-01 09:00:02 1 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:03 1 Exit // Несовпадение с Home
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 2 Home
|
||
1970-01-01 09:00:02 2 Home
|
||
1970-01-01 09:00:03 2 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:04 2 Basket // Несовпадение с Home
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 3 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:02 3 Home // Совпадение с Home
|
||
1970-01-01 09:00:03 3 Gift // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:04 3 Basket
|
||
```
|
||
|
||
|
||
**Поведение для `backward` и `last_match`**
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('backward', 'last_match')(dt, page, page = 'Gift', page = 'Gift') FROM test_flow GROUP BY id;
|
||
|
||
dt id page
|
||
1970-01-01 09:00:01 1 Home // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:02 1 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:03 1 Exit
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 2 Home
|
||
1970-01-01 09:00:02 2 Home // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:03 2 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:04 2 Basket
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 3 Gift
|
||
1970-01-01 09:00:02 3 Home // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:03 3 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:04 3 Basket
|
||
```
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('backward', 'last_match')(dt, page, page = 'Gift', page = 'Gift', page = 'Home') FROM test_flow GROUP BY id;
|
||
|
||
dt id page
|
||
1970-01-01 09:00:01 1 Home // Совпадение с Home, результат `Null`
|
||
1970-01-01 09:00:02 1 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:03 1 Exit
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 2 Home // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:02 2 Home // Совпадение с Home
|
||
1970-01-01 09:00:03 2 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:04 2 Basket
|
||
|
||
1970-01-01 09:00:01 3 Gift // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:02 3 Home // Совпадение с Home
|
||
1970-01-01 09:00:03 3 Gift // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:04 3 Basket
|
||
```
|
||
|
||
|
||
**Поведение для `base_condition`**
|
||
|
||
``` sql
|
||
CREATE TABLE test_flow_basecond
|
||
(
|
||
`dt` DateTime,
|
||
`id` int,
|
||
`page` String,
|
||
`ref` String
|
||
)
|
||
ENGINE = MergeTree
|
||
PARTITION BY toYYYYMMDD(dt)
|
||
ORDER BY id;
|
||
|
||
INSERT INTO test_flow_basecond VALUES (1, 1, 'A', 'ref4') (2, 1, 'A', 'ref3') (3, 1, 'B', 'ref2') (4, 1, 'B', 'ref1');
|
||
```
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'head')(dt, page, ref = 'ref1', page = 'A') FROM test_flow_basecond GROUP BY id;
|
||
|
||
dt id page ref
|
||
1970-01-01 09:00:01 1 A ref4 // Начало не может быть исходной точкой, поскольку столбец ref не соответствует 'ref1'.
|
||
1970-01-01 09:00:02 1 A ref3
|
||
1970-01-01 09:00:03 1 B ref2
|
||
1970-01-01 09:00:04 1 B ref1
|
||
```
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('backward', 'tail')(dt, page, ref = 'ref4', page = 'B') FROM test_flow_basecond GROUP BY id;
|
||
|
||
dt id page ref
|
||
1970-01-01 09:00:01 1 A ref4
|
||
1970-01-01 09:00:02 1 A ref3
|
||
1970-01-01 09:00:03 1 B ref2
|
||
1970-01-01 09:00:04 1 B ref1 // Конец не может быть исходной точкой, поскольку столбец ref не соответствует 'ref4'.
|
||
```
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'first_match')(dt, page, ref = 'ref3', page = 'A') FROM test_flow_basecond GROUP BY id;
|
||
|
||
dt id page ref
|
||
1970-01-01 09:00:01 1 A ref4 // Эта строка не может быть исходной точкой, поскольку столбец ref не соответствует 'ref3'.
|
||
1970-01-01 09:00:02 1 A ref3 // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:03 1 B ref2 // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:04 1 B ref1
|
||
```
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT id, sequenceNextNode('backward', 'last_match')(dt, page, ref = 'ref2', page = 'B') FROM test_flow_basecond GROUP BY id;
|
||
|
||
dt id page ref
|
||
1970-01-01 09:00:01 1 A ref4
|
||
1970-01-01 09:00:02 1 A ref3 // Результат
|
||
1970-01-01 09:00:03 1 B ref2 // Исходная точка
|
||
1970-01-01 09:00:04 1 B ref1 // Эта строка не может быть исходной точкой, поскольку столбец ref не соответствует 'ref2'.
|
||
```
|