Beispiele für Abfragen query-examples

In diesem Abschnitt werden einige häufig verwendete Beispiele für die Abfrage von Journey-Schrittereignissen im Data Lake aufgeführt.

Stellen Sie sicher, dass die in Ihren Abfragen verwendeten Felder im entsprechenden Schema über zugeordnete Werte verfügen.

Was ist der Unterschied zwischen ID, instanceID und profileID?

  • ID: eindeutig für alle Schrittereignis-Einträge. Zwei verschiedene Schrittereignisse können nicht dieselbe ID aufweisen.
  • instanceID: instanceID ist für alle Schrittereignisse identisch, die einem Profil innerhalb einer Journey-Ausführung zugeordnet sind. Wenn ein Profil die Journey erneut aufruft, wird eine andere instanceID verwendet. Diese neue instanceID ist für alle Schrittereignisse der wieder aufgerufenen Instanz gleich (von Anfang bis Ende).
  • profileID: die Identität des Profils, die dem Namespace der Journey entspricht.
NOTE
Zur Fehlerbehebung empfehlen wir bei der Abfrage von Journeys die Verwendung von journeyVersionID anstelle von journeyVersionName.  Weitere Informationen über die Attribute von Journey-Eigenschaften finden Sie in diesem Abschnitt.

Grundlegende Anwendungsfälle/allgemeine Abfragen common-queries

Wie viele Profile in einem bestimmten Zeitrahmen auf eine Journey zugegriffen haben

Diese Abfrage gibt die Anzahl eindeutigen Profile an, die im angegebenen Zeitraum in die Journey eingetreten sind.

Data-Lake-Abfrage

SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID)
FROM journey_step_events WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journeyVersionID>'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType='start'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceType = 'unitary'
AND DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x hours>' hour);

Wie viele Fehler sind in einem bestimmten Zeitraum an jedem Knoten einer bestimmten Journey aufgetreten

Data-Lake-Abfrage

SELECT
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName,
count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID)
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID='<journeyVersiionID>'
AND DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x hours>' hour)
AND
  (_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError not NULL
    OR _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionErrorCode not NULL
    OR _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginCode not NULL
    OR _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionOriginError not NULL
    OR _experience.journeyOrchestration.stepEvents.fetchError not NULL
    OR _experience.journeyOrchestration.stepEvents.fetchErrorCode  not NULL
  )
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName;

Wie viele Ereignisse wurden in einem bestimmten Zeitrahmen von einer bestimmten Journey verworfen

Data-Lake-Abfrage

SELECT
count(_id) AS NUMBER_OF_EVENTS_DISCARDED
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID='<journeyVersiionID>'
AND DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x hours>' hour);

Was geschieht mit einem bestimmten Profil in einer bestimmten Journey in einem bestimmten Zeitrahmen

Data-Lake-Abfrage

Diese Abfrage gibt alle Schrittereignisse und Service-Ereignisse für das angegebene Profil und die Journey für die angegebene Uhrzeit in chronologischer Reihenfolge zurück.

SELECT
timestamp,
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID,
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID,
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName,
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyNodeProcessed,
_experience.journeyOrchestration.serviceType,
to_json(_experience.journeyOrchestration.profile),
to_json(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents)
FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID='<journeyVersionID>'
AND DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x hours>' hour)
AND
  (
    _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID='<profileID>'
    OR _experience.journeyOrchestration.profile.ID='<profileID>'
  );
ORDER BY timestamp;

Wie viel Zeit ist zwischen zwei Knoten verstrichen

Diese Abfragen können beispielsweise verwendet werden, um die mit einer Warteaktivität verbrachte Zeit zu schätzen. Dadurch können Sie sicherstellen, dass die Warteaktivität korrekt konfiguriert ist.

Data-Lake-Abfrage

WITH

START_NODE_INFO AS (

    SELECT

        timestamp AS TS_START,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS INSTANCE_ID

    FROM

        journey_step_events

    WHERE

        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey version id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<name of node before wait activity>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyNodeProcessed = true

),

END_NODE_INFO AS (

    SELECT

        timestamp AS TS_END,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS INSTANCE_ID

    FROM

        journey_step_events

    WHERE

        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey version id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<name of wait activity node>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyNodeProcessed = true

)

SELECT

    T1.INSTANCE_ID AS INSTANCE_ID,
    T1.NODE_NAME AS START_NODE_NAME,
    T2.NODE_NAME AS END_NODE_NAME,
    DATEDIFF(millisecond,T1.TS_START,T2.TS_END) AS ELAPSED_TIME_MS

FROM

    START_NODE_INFO AS T1,
    END_NODE_INFO AS T2

WHERE

    T1.INSTANCE_ID = T2.INSTANCE_ID

Data-Lake-Abfrage

WITH

START_NODE_INFO AS (

    SELECT

        timestamp AS TS_START,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS INSTANCE_ID

    FROM

        journey_step_events

    WHERE

        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey version id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<name of node before wait activity>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyNodeProcessed = true

),

END_NODE_INFO AS (

    SELECT

        timestamp AS TS_END,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS INSTANCE_ID

    FROM

        journey_step_events

    WHERE

        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey version id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<name of wait activity node>' AND
        _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyNodeProcessed = true

)

SELECT

    AVG(DATEDIFF(millisecond,T1.TS_START,T2.TS_END)) AS AVERAGE_ELAPSED_TIME,
    MIN(DATEDIFF(millisecond,T1.TS_START,T2.TS_END)) AS MIN_ELAPSED_TIME,
    MAX(DATEDIFF(millisecond,T1.TS_START,T2.TS_END)) AS MAX_ELAPSED_TIME

FROM

    START_NODE_INFO AS T1,
    END_NODE_INFO AS T2

WHERE

    T1.INSTANCE_ID = T2.INSTANCE_ID

Überprüfen der Details eines serviceEvents

Der Journey-Schritt-Ereignis-Datensatz enthält alle stepEvents und serviceEvents. stepEvents werden in Berichten verwendet, denn sie beziehen sich auf Aktivitäten (Ereignisse, Aktionen usw.) von Profilen in einer Journey. serviceEvents werden im selben Datensatz gespeichert und geben zusätzliche Informationen zu Debugging-Zwecken an, z. B. den Grund für die Verwerfung eines Erlebnisereignisses.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Abfrage, um die Details eines serviceEvents zu überprüfen:

Data-Lake-Abfrage

SELECT

     _experience.journeyOrchestration.profile.ID,
     _experience.journeyOrchestration.journey.versionID,
     to_json(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents)

FROM journey_step_event

WHERE _experience.journeyOrchestration.serviceType is not null;

Nachrichten-/Aktionsfehler message-action-errors

Liste aller in Journeys aufgetretenen Fehler

Mithilfe dieser Abfrage können Sie jeden in Journeys aufgetretenen Fehler beim Ausführen einer Nachricht/Aktion auflisten.

Data-Lake-Abfrage

SELECT _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError, count(distinct _id) FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName=<'message-name'>
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NOT NULL
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>'
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError

Beispiel

SELECT _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError, count(distinct _id) FROM journey_step_events
WHERE _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName='Message - 100KB Email with Gateway and Kafkav2'
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NOT NULL
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '67b14482-143e-4f83-9cf5-cfec0fca3d26'
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError

Diese Abfrage gibt alle Fehler zurück, die beim Ausführen einer Aktion in einer Journey aufgetreten sind, zusammen mit der Anzahl der aufgetretenen Fehler.

Profilbasierte Abfragen profile-based-queries

Ermitteln, ob ein Profil in eine bestimmte Journey eingetreten ist

Data-Lake-Abfrage

SELECT count(distinct _id) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = '<profileID corresponding to the namespace used>'

Beispiel

SELECT count(distinct _id) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = 'ec9efdd0-8a7c-4d7a-a765-b2cad659fa4e' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = 'saurgarg@adobe.com'

Das Ergebnis sollte größer als 0 sein. Diese Abfrage gibt die genaue Anzahl der Eintritte eines Profils in eine Journey zurück.

Ermitteln, ob eine bestimmte Nachricht an ein Profil gesendet wurde

Methode 1: Wenn der Name Ihrer Nachricht in der Journey nicht eindeutig ist (er wird an mehreren Stellen verwendet).

Data-Lake-Abfrage

SELECT count(distinct _id) FROM journey_step_events WHERE
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeID='<NodeId in the UI corresponding to the message>' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = '<profileID corresponding to the namespace used>'

Beispiel

SELECT count(distinct _id) FROM journey_step_events WHERE
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeID='17ae65a1-02dd-439d-b54e-b56a78520eba' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '67b14482-143e-4f83-9cf5-cfec0fca3d26' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = 'saurgarg@adobe.com'

Das Ergebnis sollte größer als 0 sein. Diese Abfrage zeigt nur an, ob die Nachrichtenaktion auf der Journey-Seite erfolgreich ausgeführt wurde.

Methode 2: Wenn der Name Ihrer Nachricht in der Journey eindeutig ist.

Data-Lake-Abfrage

SELECT count(distinct _id) FROM journey_step_events WHERE
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName='<NodeName in the UI corresponding to the message>' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = '<profileID corresponding to the namespace used>'

Beispiel

SELECT count(distinct _id) FROM journey_step_events WHERE
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeID='Message- 100KB Email' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '67b14482-143e-4f83-9cf5-cfec0fca3d26' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = 'saurgarg@adobe.com'

Die Abfrage gibt die Liste aller Nachrichten zusammen mit der Anzahl der für das ausgewählte Profil aufgerufenen Nachrichten zurück.

Ermitteln aller Nachrichten, die ein Profil in den letzten 30 Tagen erhalten hat

Data-Lake-Abfrage

SELECT _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName, count(distinct _id) FROM journey_step_events
WHERE  _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType = 'action' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = '<profileID corresponding to the namespace used>' AND
timestamp > (now() - interval '30' day)
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName

Beispiel

SELECT _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName, count(distinct _id) FROM journey_step_events
WHERE  _experience.journeyOrchestration.stepEvents.actionExecutionError IS NULL AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType = 'action' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = 'saurgarg@adobe.com' AND
timestamp > (now() - interval '30' day)
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName

Die Abfrage gibt die Liste aller Nachrichten zusammen mit der Anzahl der für das ausgewählte Profil aufgerufenen Nachrichten zurück.

Ermitteln aller Journeys, in die ein Profil in den letzten 30 Tagen eingetreten ist

Data-Lake-Abfrage

SELECT _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName, count(distinct _id) FROM journey_step_events
WHERE  _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType = 'start' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = '<profileID corresponding to the namespace used>' AND
timestamp > (now() - interval '30' day)
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName

Beispiel

SELECT _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName, count(distinct _id) FROM journey_step_events
WHERE  _experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType = 'start' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID = 'saurgarg@adobe.com' AND
timestamp > (now() - interval '30' day)
GROUP BY _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName

Die Abfrage gibt die Liste aller Journey-Namen sowie die Anzahl der Eintritte des abgefragten Profils in die Journey zurück.

Anzahl der Profile, die sich täglich für eine Journey qualifiziert haben

Data-Lake-Abfrage

SELECT DATE(timestamp), count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID) FROM journey_step_events
WHERE DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x days>' day)
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>'
GROUP BY DATE(timestamp)
ORDER BY DATE(timestamp) desc

Beispiel

SELECT DATE(timestamp), count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.profileID) FROM journey_step_events
WHERE DATE(timestamp) > (now() - interval '100' day)
AND _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '180ad071-d42d-42bb-8724-2a6ff0a109f1'
GROUP BY DATE(timestamp)
ORDER BY DATE(timestamp) desc

Die Abfrage gibt für den definierten Zeitraum die Anzahl der Profile zurück, die täglich in die Journey eingetreten sind. Wenn ein Profil über mehrere Identitäten eingetreten ist, wird es zweimal gezählt. Wenn der erneute Eintritt aktiviert ist, kann die Anzahl der Profile über unterschiedliche Tage hinweg mehrfach gezählt werden, wenn ein Profil an einem anderen Tag erneut in die Journey eingetreten ist.

Abfragen im Zusammenhang mit „Zielgruppe lesen“ read-segment-queries

Dauer bis zum Fertigstellen eines Zielgruppenexportvorgangs

Data-Lake-Abfrage

select DATEDIFF (minute,
              (select timestamp
                where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status = 'queued') ,
              (select timestamp
                where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status = 'finished')) AS export_job_runtime;

Beispiel

select DATEDIFF (minute,
              (select timestamp
                where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '180ad071-d42d-42bb-8724-2a6ff0a109f1' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status = 'queued') ,
              (select timestamp
                where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '180ad071-d42d-42bb-8724-2a6ff0a109f1' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status = 'finished')) AS export_job_runtime;

Die Abfrage gibt die Zeitdifferenz in Minuten zurück, die zwischen dem Zeitpunkt liegt, zu dem der Zielgruppenexportvorgang in die Warteschlange gestellt wurde, und dem Zeitpunkt, zu dem er beendet wurde.

Anzahl der Profile, die von der Journey verworfen wurden, weil sie Duplikate waren

Data-Lake-Abfrage

SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_DUPLICATION'

Beispiel

SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '180ad071-d42d-42bb-8724-2a6ff0a109f1' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_DUPLICATION'

Die Abfrage gibt alle Profil-IDs zurück, die von der Journey verworfen wurden, da es sich um Duplikate handelte.

Anzahl der Profile, die von der Journey aufgrund eines ungültigen Namespace verworfen wurden

Data-Lake-Abfrage

SELECT count(*) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_BAD_NAMESPACE'

Beispiel

SELECT count(*) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '180ad071-d42d-42bb-8724-2a6ff0a109f1' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_BAD_NAMESPACE'

Die Abfrage gibt alle Profil-IDs zurück, die von der Journey verworfen wurden, da sie einen ungültigen Namespace oder keine Kennung für diesen Namespace hatten.

Anzahl der Profile, die von der Journey verworfen wurden, weil keine Identitätszuordnung vorhanden war

Data-Lake-Abfrage

SELECT count(*) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_NO_IDENTITY_MAP'

Beispiel

SELECT count(*) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '180ad071-d42d-42bb-8724-2a6ff0a109f1' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_NO_IDENTITY_MAP'

Die Abfrage gibt alle Profil-IDs zurück, die von der Journey verworfen wurden, da die Identitätszuordnung fehlte.

Anzahl der Profile, die von der Journey verworfen wurden, weil sich die Journey im Testmodus befand und das Profil kein Testprofil war

Data-Lake-Abfrage

SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_NOT_A_TEST_PROFILE'

Beispiel

SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '180ad071-d42d-42bb-8724-2a6ff0a109f1' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_NOT_A_TEST_PROFILE'

Die Abfrage gibt alle Profil-IDs zurück, die von der Journey verworfen wurden, da der Exportvorgang im Testmodus ausgeführt wurde, das Attribut testProfile des Profils aber nicht auf „true“ gesetzt war.

Anzahl der Profile, die von der Journey aufgrund eines internen Fehlers verworfen wurden

Data-Lake-Abfrage

SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_INTERNAL'

Beispiel

SELECT count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '180ad071-d42d-42bb-8724-2a6ff0a109f1' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode = 'ERROR_INSTANCE_INTERNAL'

Die Abfrage gibt alle Profil-IDs zurück, die von der Journey aufgrund eines internen Fehlers verworfen wurden.

Übersicht über „Zielgruppe lesen“ für eine bestimmte Journey-Version

Data-Lake-Abfrage

SELECT
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode           AS EVENT_CODE,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportSegmentID     AS SEGMENT_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID                  AS EXPORTJOB_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status              AS EXPORTJOB_STATUS,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountTotal    AS TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountRealized AS SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountFailed   AS FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventType = 'segmenttrigger-orchestrator'

Es werden alle Service-Ereignisse im Zusammenhang mit der angegebenen Journey-Version zurückgegeben. Dabei kann auch die Abfolge der Vorgänge nachvollzogen werden:

  • Erstellung des Themas
  • Erstellung von Exportvorgängen
  • Beendigung der Exportvorgänge (mit Metriken zu exportierten Profilen)
  • Abbruch der Worker-Verarbeitung

Zusätzlich können Probleme identifiziert werden wie z. B.:

  • Fehler bei der Erstellung des Themas oder Exportvorgangs (einschließlich Zeitüberschreitungen bei API-Aufrufen zum Zielgruppenexport)
  • Blockierte Exportvorgänge (wenn für eine Journey-Version kein Ereignis zur Beendigung des Exportvorgangs vorhanden ist)
  • Worker-Probleme, wenn ein Beendigungsereignis zum Exportvorgang, aber kein Beendigungsereignis zur Worker-Verarbeitung empfangen wurde.

WICHTIG: Wenn von dieser Abfrage kein Ereignis zurückgegeben wird, kann dies einen der folgenden Gründe haben:

  • Die Journey-Version hat die Planung nicht erreicht.
  • Die Journey-Version hätte den Exportvorgang durch Aufruf des Orchestrierers über einen Trigger auslösen sollen, aber im vorgelagerten Fluss ist ein Fehler aufgetreten: Problem bei der Journey-Bereitstellung, mit dem Geschäftsereignis oder mit der Planung.

Abrufen von „Zielgruppe lesen“-Fehlern für eine bestimmte Journey-Version

Data-Lake-Abfrage

SELECT
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode           AS EVENT_CODE,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportSegmentID     AS SEGMENT_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID                  AS EXPORTJOB_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status              AS EXPORTJOB_STATUS,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountTotal    AS TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountRealized AS SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountFailed   AS FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventType = 'segmenttrigger-orchestrator' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
        'ERROR_TOPIC_CREATION',
        'ERROR_EXPORTJOB_APICALL',
        'ERROR_EXPORTJOB_APICALL_TIMEOUT',
        'ERROR_EXPORTJOB_FAILED'
    )

Abrufen des Verarbeitungsstatus für Exportvorgänge

Data-Lake-Abfrage

SELECT
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode           AS EVENT_CODE,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportSegmentID     AS SEGMENT_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID                  AS EXPORTJOB_ID,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.status              AS EXPORTJOB_STATUS,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountTotal    AS TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountRealized AS SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountFailed   AS FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT
FROM
    journey_step_events
WHERE
    _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventType = 'segmenttrigger-orchestrator' AND
    _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
        'INFO_EXPORTJOB_SUCCEEDED',
        'ERROR_EXPORTJOB_FAILED'
    )

Wenn kein Eintrag zurückgegeben wird, bedeutet dies, dass

  • bei der Erstellung des Themas oder des Exportvorgangs ein Fehler aufgetreten ist
  • der Exportvorgang noch ausgeführt wird

Abrufen von Metriken zu exportierten Profilen, einschließlich Verwerfen-Aktionen und Exportvorgangsmetriken für die einzelnen Exportvorgänge

Data-Lake-Abfrage

WITH

DISCARDED_EXPORTED_PROFILES AS (

    SELECT
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID AS EXPORTJOB_ID,
        count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) AS DISCARDED_PROFILES_COUNT
    FROM
        journey_step_events
    WHERE
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
            'ERROR_INSTANCE_DUPLICATION',
            'ERROR_INSTANCE_BAD_NAMESPACE',
            'ERROR_INSTANCE_NO_IDENTITY_MAP',
            'ERROR_INSTANCE_NOT_A_TEST_PROFILE',
            'ERROR_INSTANCE_INTERNAL'
        )
    GROUP BY
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID

),

SEGMENT_EXPORT_METRICS AS (

    SELECT
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID AS EXPORTJOB_ID,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountTotal) AS TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountRealized) AS SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountFailed) AS FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT
    FROM
        journey_step_events
    WHERE
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventType = 'segmenttrigger-orchestrator' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
            'INFO_EXPORTJOB_SUCCEEDED',
            'ERROR_EXPORTJOB_FAILED'
        )
    GROUP BY
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.ID

)

SELECT
    sum(T2.TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T2.SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T2.FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T1.DISCARDED_PROFILES_COUNT)
FROM
    DISCARDED_EXPORTED_PROFILES AS T1,
    SEGMENT_EXPORT_METRICS AS T2
WHERE T1.EXPORTJOB_ID = T2.EXPORTJOB_ID

Abrufen aggregierter Metriken (Zielgruppenexportvorgänge und Verwerfen-Aktionen) für alle Exportvorgänge

Data-Lake-Abfrage

WITH

DISCARDED_EXPORTED_PROFILES AS (

    SELECT
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID AS JOURNEYVERSION_ID,
        count(distinct _experience.journeyOrchestration.profile.ID) AS DISCARDED_PROFILES_COUNT
    FROM
        journey_step_events
    WHERE
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
            'ERROR_INSTANCE_DUPLICATION',
            'ERROR_INSTANCE_BAD_NAMESPACE',
            'ERROR_INSTANCE_NO_IDENTITY_MAP',
            'ERROR_INSTANCE_NOT_A_TEST_PROFILE',
            'ERROR_INSTANCE_INTERNAL'
        )
    GROUP BY
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID
),

SEGMENT_EXPORT_METRICS AS (

    SELECT
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID AS JOURNEYVERSION_ID,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountTotal) AS TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountRealized) AS SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT,
        sum(_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.exportCountFailed) AS FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT
    FROM
        journey_step_events
    WHERE
        _experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version-id>' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventType = 'segmenttrigger-orchestrator' AND
        _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.segmentExportJob.eventCode IN (
            'INFO_EXPORTJOB_SUCCEEDED',
            'ERROR_EXPORTJOB_FAILED'
        )
    GROUP BY
          _experience.journeyOrchestration.journey.versionID

)

SELECT
    sum(T2.TOTAL_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T2.SUCCESS_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T2.FAILED_EXPORTED_PROFILES_COUNT),
    sum(T1.DISCARDED_PROFILES_COUNT)
FROM
    DISCARDED_EXPORTED_PROFILES AS T1,
    SEGMENT_EXPORT_METRICS AS T2
WHERE T1.JOURNEYVERSION_ID = T2.JOURNEYVERSION_ID

Diese Abfrage unterscheidet sich von der vorherigen.

Es werden die Gesamtmetriken für eine bestimmte Journey-Version zurückgegeben, unabhängig von den Vorgängen, die dafür ausgeführt wurden (bei wiederkehrenden Journeys lösten Geschäftsereignisse diejenigen aus, die eine erneute Verwendung von Themen nutzten).

Abfragen im Zusammenhang mit der Zielgruppen-Qualifizierung segment-qualification-queries

Profil verworfen, da eine andere als die konfigurierte Zielgruppe realisiert wurde

Data-Lake-Abfrage

SELECT DATE(timestamp),  _experience.journeyOrchestration.profile.ID
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = '<journey-version id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SEGMENT_REALISATION_CONDITION_MISMATCH'

Beispiel

SELECT DATE(timestamp),  _experience.journeyOrchestration.profile.ID
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID = 'a868f3c9-4888-46ac-a274-94cdf1c4159d' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SEGMENT_REALISATION_CONDITION_MISMATCH'

Diese Abfrage gibt alle Profil-IDs zurück, die von der Journey-Version aufgrund einer falschen Zielgruppenrealisierung verworfen wurden.

Zielgruppen-Qualifizierungsereignisse, die aus einem anderen Grund für ein bestimmtes Profil verworfen wurden

Data-Lake-Abfrage

SELECT DATE(timestamp),  _experience.journeyOrchestration.profile.ID, _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.projectionID
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.profile.ID = '<profile-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SERVICE_INTERNAL';

Beispiel

SELECT DATE(timestamp),  _experience.journeyOrchestration.profile.ID, _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.projectionID
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.profile.ID = 'mandee@adobe.com' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SERVICE_INTERNAL';

Diese Abfrage gibt alle Ereignisse (externe Ereignisse/Zielgruppen-Qualifizierungsereignisse) zurück, die aus einem anderen Grund für ein Profil verworfen wurden.

Ereignisbasierte Abfragen event-based-queries

Überprüfung, ob ein Geschäftsereignis für eine Journey empfangen wurde

Data-Lake-Abfrage

SELECT DATE(timestamp), count(distinct _id)
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = '<journey-version-id>' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = '<node-name-corresponding-to-business-event>' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType = 'start' AND
WHERE DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x hours>' hour)

Beispiel

SELECT DATE(timestamp), count(distinct _id)
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID = 'b1093bd4-11f3-44cc-961e-33925cc58e18' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName = 'TEST_MLTrainingSession' AND
_experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeType = 'start' AND
WHERE DATE(timestamp) > (now() - interval '6' hour)

Überprüfung, ob ein externes Ereignis eines Profils verworfen wurde, weil keine zugehörige Journey gefunden wurde.

Data-Lake-Abfrage

SELECT _experience.journeyOrchestration.profile.ID, DATE(timestamp) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventID = '<eventId>' AND
_experience.journeyOrchestration.profile.ID = '<profileId>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'EVENT_WITH_NO_JOURNEY'

Beispiel

SELECT _experience.journeyOrchestration.profile.ID, DATE(timestamp) FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventID = '515bff852185e434ca5c83bcfc4f24626b1545ca615659fc4cfff91626ce61a6' AND
_experience.journeyOrchestration.profile.ID = 'mandee@adobe.com' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'EVENT_WITH_NO_JOURNEY'

Überprüfung, ob ein externes Ereignis eines Profils aus einem anderen Grund verworfen wurde.

Data-Lake-Abfrage

SELECT _experience.journeyOrchestration.profile.ID, DATE(timestamp), _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventID, _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.profile.ID='<profileID>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventID='<eventID>' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SERVICE_INTERNAL';

Beispiel

SELECT _experience.journeyOrchestration.profile.ID, DATE(timestamp), _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventID, _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.profile.ID='mandee@adobe.com' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventID='81c51be978d8bdf9ef497076b3e12b14533615522ecea9f5080a81c736491656' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventCode = 'discard' AND
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.dispatcher.eventType = 'ERROR_SERVICE_INTERNAL';

Überprüfung der Anzahl aller von stateMachine verworfenen Ereignisse nach errorCode

Data-Lake-Abfrage

SELECT _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode, COUNT() FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventType = 'discard' GROUP BY _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode

Beispiel

SELECT _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode, COUNT() FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventType = 'discard' GROUP BY _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode

Überprüfung aller verworfenen Ereignisse, bei denen ein Wiedereintritt nicht erlaubt war

Data-Lake-Abfrage

SELECT DATE(timestamp), _experience.journeyOrchestration.profile.ID,
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID,
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventType = 'discard' AND _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode='reentranceNotAllowed'

Beispiel

SELECT DATE(timestamp), _experience.journeyOrchestration.profile.ID,
_experience.journeyOrchestration.journey.versionID,
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode
FROM journey_step_events
where
_experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventType = 'discard' AND _experience.journeyOrchestration.serviceEvents.stateMachine.eventCode='reentranceNotAllowed'

Häufige Journey-basierte Abfragen journey-based-queries

Anzahl der täglich aktiven Journeys

Data-Lake-Abfrage

SELECT DATE(timestamp), count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID) FROM journey_step_events
WHERE DATE(timestamp) > (now() - interval '<last x days>' day)
GROUP BY DATE(timestamp)
ORDER BY DATE(timestamp) desc

Beispiel

SELECT DATE(timestamp), count(distinct _experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionID) FROM journey_step_events
WHERE DATE(timestamp) > (now() - interval '100' day)
GROUP BY DATE(timestamp)
ORDER BY DATE(timestamp) desc

Die Abfrage gibt für den definierten Zeitraum die Anzahl der eindeutigen Journeys zurück, die jeden Tag ausgelöst wurden. Eine einzelne Journey, die an mehreren Tagen ausgelöst wird, wird einmal pro Tag gezählt.

Abfragen auf Journey-Instanzen journey-instances-queries

Anzahl der Profile in einem bestimmten Status zu einer bestimmten Zeit

Data-Lake-Abfrage

WITH

INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS (

    SELECT
        STEP_EVENTS.timestamp AS TS,
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS ID
    FROM
        journey_step_events AS STEP_EVENTS
    WHERE
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = '<journey version name>'

),

INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS (

    SELECT
        T1.TS AS TS,
        T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS T1
    WHERE
        T1.NODE_NAME = '<specific node name>' AND
        <filter on time for profile in specific node>

),

INSTANCES_PASSED_IN_NEXT_NODES AS (

    SELECT
        T1.TS AS TS,
        T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS T1
    WHERE
        T1.NODE_NAME in (<list of next node names from the specific node>)

),

INSTANCES_PASSED_IN_NODE_NOT_PASSED_IN_NODES AS (

    SELECT
        distinct T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS T1

    EXCEPT

    SELECT
        distinct T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_NEXT_NODES AS T1

)

SELECT
    DATE_FORMAT(T1.TS,'<date pattern>') AS DATETIME,
    count(T1.ID) AS INSTANCES_COUNT
FROM
    INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS T1,
    INSTANCES_PASSED_IN_NODE_NOT_PASSED_IN_NODES AS T2
WHERE
    T1.ID = T2.ID
GROUP BY
    DATETIME
ORDER BY
    DATETIME DESC

Beispiel

WITH

INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS (

    SELECT
        STEP_EVENTS.timestamp AS TS,
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID AS ID
    FROM
        journey_step_events AS STEP_EVENTS
    WHERE
        STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = 'Journey20009'

),

INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS (

    SELECT
        T1.TS AS TS,
        T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS T1
    WHERE
        T1.NODE_NAME = 'slack_bso_tests - test1' AND
        T1.TS > (now() - interval '18 hour')

),

INSTANCES_PASSED_IN_NEXT_NODES AS (

    SELECT
        T1.TS AS TS,
        T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_ALL_NODES_WITH_DETAILS AS T1
    WHERE
        T1.NODE_NAME in ('slack_bso_tests - test2')

),

INSTANCES_PASSED_IN_NODE_NOT_PASSED_IN_NODES AS (

    SELECT
        distinct T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS T1

    EXCEPT

    SELECT
        distinct T1.ID AS ID
    FROM
        INSTANCES_PASSED_IN_NEXT_NODES AS T1

)

SELECT
    DATE_FORMAT(T1.TS,'yyyy/MM/dd HH:mm') AS DATETIME,
    count(T1.ID) AS INSTANCES_COUNT
FROM
    INSTANCES_PASSED_IN_NODE_WITH_DETAILS AS T1,
    INSTANCES_PASSED_IN_NODE_NOT_PASSED_IN_NODES AS T2
WHERE
    T1.ID = T2.ID
GROUP BY
    DATETIME
ORDER BY
    DATETIME DESC

Anzahl der Profile, die in einem bestimmten Zeitraum aus der Journey austraten

Data-Lake-Abfrage

SELECT
    DATE_FORMAT(STEP_EVENTS.timestamp,'yyyy/MM/dd HH:mm') AS DATETIME,
    count(STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID) AS EXITED_INSTANCES_COUNT
FROM
    journey_step_events AS STEP_EVENTS
WHERE
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = '<journey version name>' AND
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus in ('endStep', 'error', 'timedOut', 'cappingError') AND
    <timestamp filter>
GROUP BY
    DATETIME
ORDER BY
    DATETIME DESC

Beispiel

SELECT
    DATE_FORMAT(STEP_EVENTS.timestamp,'yyyy/MM/dd HH:mm') AS DATETIME,
    count(STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID) AS EXITED_INSTANCES_COUNT
FROM
    journey_step_events AS STEP_EVENTS
WHERE
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = 'Journey20009' AND
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus in ('endStep', 'error', 'timedOut', 'cappingError') AND
    STEP_EVENTS.timestamp > (now() - interval '22 hour')
GROUP BY
    DATETIME
ORDER BY
    DATETIME DESC

Anzahl der Profile, die in einem bestimmten Zeitraum mit einem bestimmten Knoten/Status aus der Journey austraten

Data-Lake-Abfrage

SELECT
    DATE_FORMAT(STEP_EVENTS.timestamp,'yyyy/MM/dd HH:mm') AS DATETIME,
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus AS EXIT_STATUS,
    count(STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID) AS EXITED_INSTANCES_COUNT
FROM
    journey_step_events AS STEP_EVENTS
WHERE
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = '<journey version name>' AND
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus in ('endStep', 'error', 'timedOut', 'cappingError') AND
    <timestamp filter>
GROUP BY
    DATETIME, NODE_NAME, EXIT_STATUS
ORDER BY
    DATETIME DESC

Beispiel

SELECT
    DATE_FORMAT(STEP_EVENTS.timestamp,'yyyy/MM/dd HH:mm') AS DATETIME,
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.nodeName AS NODE_NAME,
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus AS EXIT_STATUS,
    count(STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.instanceID) AS EXITED_INSTANCES_COUNT
FROM
    journey_step_events AS STEP_EVENTS
WHERE
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.journeyVersionName = 'Journey20009' AND
    STEP_EVENTS._experience.journeyOrchestration.stepEvents.stepStatus in ('endStep', 'error', 'timedOut', 'cappingError') AND
    STEP_EVENTS.timestamp > (now() - interval '22 hour')
GROUP BY
    DATETIME, NODE_NAME, EXIT_STATUS
ORDER BY
    DATETIME DESC
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