クエリサービスのAdobe定義 SQL 関数

Adobe定義関数(ここで ADF と呼ばれる)は、Adobe Experience Platformクエリサービスの事前に作成された関数で、に関する一般的なビジネス関連タスクを実行するのに役立ちます。 Experience Event データ。 これには、 セッション化 および 帰属 Adobe Analyticsで見つかったのと同じように

このドキュメントでは、 Query Service.

窓関数

ビジネスロジックの大部分は、顧客のタッチポイントを収集し、時間順に並べる必要があります。このサポートは、次の場合に提供されます。 Spark 窓関数の形式の SQL。 窓関数は標準 SQL の一部で、他の多くの SQL エンジンでサポートされています。

窓関数は、集計を更新し、順序付けられたサブセットの各行の 1 つの項目を返します。最も基本的な集計関数は SUM() です。SUM() は行を取得し、合計 1 つを提供します。代わりに SUM() をウィンドウに適用して、窓関数に変換すると、各行の累積合計が返されます。

多くの Spark SQL ヘルパーは、ウィンドウ内の各行を更新し、その行の状態を追加する窓関数です。

クエリ構文

OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
パラメーター 説明
{PARTITION} 列または使用可能なフィールドに基づく行のサブグループ。 PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
{ORDER} サブセットまたは行の順序を指定する列または使用可能なフィールド。 ORDER BY timestamp
{FRAME} パーティション内の行のサブグループ。 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

セッション化

を使用して Experience Event web サイト、モバイルアプリケーション、インタラクティブ音声応答システム、またはその他の顧客のインタラクションチャネルから得られるデータは、関連するアクティビティ期間中にイベントをグループ化できる場合に役立ちます。 通常、製品の調査、請求書の支払い、口座残高の確認、アプリケーションへの入力などのアクティビティを推進する特定の目的があります。

このグループ化(データのセッション化)は、顧客体験に関するより詳細なコンテキストを明らかにするために、イベントを関連付けるのに役立ちます。

Adobe Analyticsでのセッション化について詳しくは、 コンテキスト対応セッション.

クエリ構文

SESS_TIMEOUT({TIMESTAMP}, {EXPIRATION_IN_SECONDS}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
パラメーター 説明
{TIMESTAMP} データセット内のタイムスタンプフィールド。
{EXPIRATION_IN_SECONDS} 現在のセッションの終了と新しいセッションの開始を決定するために必要な秒数。

内のパラメーターの説明 OVER() 関数は 窓関数セクション.

クエリ例

SELECT
  endUserIds._experience.mcid.id as id,
  timestamp,
  SESS_TIMEOUT(timestamp, 60 * 30)
    OVER (PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
        ORDER BY timestamp
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
    AS session
FROM experience_events
ORDER BY id, timestamp ASC
LIMIT 10

結果

                id                |       timestamp       |      session
----------------------------------+-----------------------+--------------------
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:55:53.0 | (0,1,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:56:51.0 | (58,1,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:57:47.0 | (56,1,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:58:27.0 | (40,1,false,4)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:59:22.0 | (55,1,false,5)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:16:23.0 | (1361821,2,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:17:17.0 | (54,2,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:06.0 | (49,2,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:39.0 | (33,2,false,4)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:19:10.0 | (31,2,false,5)
(10 rows)

指定したサンプルクエリの結果は、 session 列。 この session 列は、次のコンポーネントで構成されています。

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})
パラメーター 説明
{TIMESTAMP_DIFF} 現在のレコードと前のレコードとの時間の差(秒)。
{NUM} で定義されたキーの 1 から始まる一意のセッション番号。 PARTITION BY を使用します。
{IS_NEW} レコードがセッションの最初であるかどうかを識別するために使用されるブール値.
{DEPTH} セッション内の現在のレコードの深さ。

SESS_START_IF

このクエリは、現在の行のセッションの状態を、現在のタイムスタンプと指定された式に基づいて返し、現在の行で新しいセッションを開始します。

クエリ構文

SESS_START_IF({TIMESTAMP}, {TEST_EXPRESSION}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
パラメーター 説明
{TIMESTAMP} データセット内のタイムスタンプフィールド。
{TEST_EXPRESSION} データのフィールドを確認する式です。 例:application.launches > 0

内のパラメーターの説明 OVER() 関数は 窓関数セクション.

クエリ例

SELECT
    endUserIds._experience.mcid.id AS id,
    timestamp,
    IF(application.launches.value > 0, true, false) AS isLaunch,
    SESS_START_IF(timestamp, application.launches.value > 0)
        OVER (PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
            ORDER BY timestamp
            ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
        AS session
    FROM experience_events
    ORDER BY id, timestamp ASC
    LIMIT 10

結果

                id                |       timestamp       | isLaunch |      session
----------------------------------+-----------------------+----------+--------------------
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:55:53.0 | true     | (0,1,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:56:51.0 | false    | (58,1,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:57:47.0 | false    | (56,1,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:58:27.0 | true     | (40,2,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:59:22.0 | false    | (55,2,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:16:23.0 | false    | (1361821,2,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:17:17.0 | false    | (54,2,false,4)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:06.0 | false    | (49,2,false,5)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:39.0 | false    | (33,2,false,6)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:19:10.0 | false    | (31,2,false,7)
(10 rows)

指定したサンプルクエリの結果は、 session 列。 この session 列は、次のコンポーネントで構成されています。

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})
パラメーター 説明
{TIMESTAMP_DIFF} 現在のレコードと前のレコードとの時間の差(秒)。
{NUM} で定義されたキーの 1 から始まる一意のセッション番号。 PARTITION BY を使用します。
{IS_NEW} レコードがセッションの最初であるかどうかを識別するために使用されるブール値.
{DEPTH} セッション内の現在のレコードの深さ。

SESS_END_IF

このクエリは、現在の行のセッションの状態を、現在のタイムスタンプと指定された式に基づいて返し、現在のセッションを終了し、次の行で新しいセッションを開始します。

クエリ構文

SESS_END_IF({TIMESTAMP}, {TEST_EXPRESSION}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
パラメーター 説明
{TIMESTAMP} データセット内のタイムスタンプフィールド。
{TEST_EXPRESSION} データのフィールドを確認する式です。 例:application.launches > 0

内のパラメーターの説明 OVER() 関数は 窓関数セクション.

クエリ例

SELECT
    endUserIds._experience.mcid.id AS id,
    timestamp,
    IF(application.applicationCloses.value > 0 OR application.crashes.value > 0, true, false) AS isExit,
    SESS_END_IF(timestamp, application.applicationCloses.value > 0 OR application.crashes.value > 0)
        OVER (PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
            ORDER BY timestamp
            ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
        AS session
    FROM experience_events
    ORDER BY id, timestamp ASC
    LIMIT 10

結果

                id                |       timestamp       | isExit   |      session
----------------------------------+-----------------------+----------+--------------------
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:55:53.0 | false    | (0,1,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:56:51.0 | false    | (58,1,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:57:47.0 | true     | (56,1,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:58:27.0 | false    | (40,2,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:59:22.0 | false    | (55,2,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:16:23.0 | false    | (1361821,2,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:17:17.0 | false    | (54,2,false,4)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:06.0 | false    | (49,2,false,5)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:39.0 | false    | (33,2,false,6)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:19:10.0 | false    | (31,2,false,7)
(10 rows)

指定したサンプルクエリの結果は、 session 列。 この session 列は、次のコンポーネントで構成されています。

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})
パラメーター 説明
{TIMESTAMP_DIFF} 現在のレコードと前のレコードとの時間の差(秒)。
{NUM} で定義されたキーの 1 から始まる一意のセッション番号。 PARTITION BY を使用します。
{IS_NEW} レコードがセッションの最初であるかどうかを識別するために使用されるブール値.
{DEPTH} セッション内の現在のレコードの深さ。

パス

パスを使用して、顧客のエンゲージメントの深さを把握し、エクスペリエンスの意図した手順が設計どおりに機能していることを確認し、顧客に影響を与える潜在的な問題点を特定できます。

次の ADF は、前と次の関係からのパス表示の確立をサポートしています。 前のページと次のページを作成したり、複数のイベントを順を追ってパスを作成したりできます。

前のページ

特定のフィールドの、ウィンドウ内の定義されたステップ数だけ離れた前の値を決定します。この例では、 WINDOW 関数は ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ADF を設定して現在の行とそれ以降のすべての行を見る。

クエリ構文

PREVIOUS({KEY}, {SHIFT}, {IGNORE_NULLS}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
パラメーター 説明
{KEY} イベントの列またはフィールド。
{SHIFT} (オプション)現在のイベントから離れたイベントの数。 デフォルト値は 1 です。
{IGNORE_NULLS} (オプション)null かどうかを示すブール値 {KEY} の値は無視する必要があります。 デフォルトでは、値は false.

内のパラメーターの説明 OVER() 関数は 窓関数セクション.

クエリ例

SELECT endUserIds._experience.mcid.id, timestamp, web.webPageDetails.name
    PREVIOUS(web.webPageDetails.name, 3)
      OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
           ORDER BY timestamp
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
      AS previous_page
FROM experience_events
ORDER BY endUserIds._experience.mcid.id, timestamp ASC

結果

                id                 |       timestamp       |                 name                |                    previous_page
-----------------------------------+-----------------------+-------------------------------------+-----------------------------------------------------
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:15:28.0 |                                     |
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:53:05.0 | Home                                |
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:53:45.0 | Kids                                | (Home)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 19:22:34.0 |                                     | (Kids)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:01:12.0 | Home                                |
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:01:57.0 | Kids                                | (Home)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:03:36.0 | Search Results                      | (Kids)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:04:30.0 | Product Details: Pemmican Power Bar | (Search Results)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:05:27.0 | Shopping Cart: Cart Details         | (Product Details: Pemmican Power Bar)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:06:07.0 | Shopping Cart: Shipping Information | (Shopping Cart: Cart Details)
(10 rows)

指定したサンプルクエリの結果は、 previous_page 列。 値 previous_page 列の基準 {KEY} ADF で使用される。

次のページ

特定のフィールドの、ウィンドウ内の定義されたステップ数だけ離れた次の値を決定します。この例では、 WINDOW 関数は ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING ADF を設定して現在の行とそれ以降のすべての行を見る。

クエリ構文

NEXT({KEY}, {SHIFT}, {IGNORE_NULLS}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
パラメーター 説明
{KEY} イベントの列またはフィールド。
{SHIFT} (オプション)現在のイベントから離れたイベントの数。 デフォルト値は 1 です。
{IGNORE_NULLS} (オプション)null かどうかを示すブール値 {KEY} の値は無視する必要があります。 デフォルトでは、値は false.

内のパラメーターの説明 OVER() 関数は 窓関数セクション.

クエリ例

SELECT endUserIds._experience.aaid.id, timestamp, web.webPageDetails.name,
    NEXT(web.webPageDetails.name, 1, true)
      OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.aaid.id
           ORDER BY timestamp
           ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING)
      AS next_page
FROM experience_events
ORDER BY endUserIds._experience.aaid.id, timestamp ASC
LIMIT 10

結果

                id                 |       timestamp       |                name                 |             previous_page
-----------------------------------+-----------------------+-------------------------------------+---------------------------------------
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:15:28.0 |                                     | (Home)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:53:05.0 | Home                                | (Kids)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:53:45.0 | Kids                                | (Home)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 19:22:34.0 |                                     | (Home)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:01:12.0 | Home                                | (Kids)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:01:57.0 | Kids                                | (Search Results)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:03:36.0 | Search Results                      | (Product Details: Pemmican Power Bar)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:04:30.0 | Product Details: Pemmican Power Bar | (Shopping Cart: Cart Details)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:05:27.0 | Shopping Cart: Cart Details         | (Shopping Cart: Shipping Information)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:06:07.0 | Shopping Cart: Shipping Information | (Shopping Cart: Billing Information)
(10 rows)

指定したサンプルクエリの結果は、 previous_page 列。 値 previous_page 列の基準 {KEY} ADF で使用される。

間隔

間隔を使用すると、イベント発生前または発生後の特定の期間内の潜在的な顧客行動を調査できます。

前の一致までの時間

このクエリは、前回の一致イベントが見つかってからの時間の単位を表す数値を返します。 一致するイベントが見つからなかった場合は、null が返されます。

クエリ構文

TIME_BETWEEN_PREVIOUS_MATCH(
    {TIMESTAMP}, {EVENT_DEFINITION}, {TIME_UNIT})
    OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
パラメーター 説明
{TIMESTAMP} すべてのイベントに入力されたデータセット内のタイムスタンプフィールド。
{EVENT_DEFINITION} 前のイベントを決定する式。
{TIME_UNIT} 出力の単位。 指定できる値は、日、時間、分、秒です。 デフォルト値は秒です。

内のパラメーターの説明 OVER() 関数は 窓関数セクション.

クエリ例

SELECT
  page_name,
  SUM (time_between_previous_match) / COUNT(page_name) as average_minutes_since_registration
FROM
(
SELECT
  endUserIds._experience.mcid.id as id,
  timestamp, web.webPageDetails.name as page_name,
  TIME_BETWEEN_PREVIOUS_MATCH(timestamp, web.webPageDetails.name='Account Registration|Confirmation', 'minutes')
    OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
       ORDER BY timestamp
       ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
    AS time_between_previous_match
FROM experience_events
)
WHERE time_between_previous_match IS NOT NULL
GROUP BY page_name
ORDER BY average_minutes_since_registration
LIMIT 10

結果

             page_name             | average_minutes_since_registration
-----------------------------------+------------------------------------
                                   |
 Account Registration|Confirmation |                                0.0
 Seasonal                          |                   5.47029702970297
 Equipment                         |                  6.532110091743119
 Women                             |                  7.287081339712919
 Men                               |                  7.640918580375783
 Product List                      |                  9.387459807073954
 Unlimited Blog|February           |                  9.954545454545455
 Product Details|Buffalo           |                 13.304347826086957
 Unlimited Blog|June               |                  770.4285714285714
(10 rows)

指定したサンプルクエリの結果は、 average_minutes_since_registration 列。 値 average_minutes_since_registration 列は、現在のイベントと前のイベントの時間の差です。 時間の単位は、以前に {TIME_UNIT}.

次の一致までの時間

このクエリは、次の一致イベントの時間の単位を表す負の数を返します。 一致するイベントが見つからない場合は、null が返されます。

クエリ構文

TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH({TIMESTAMP}, {EVENT_DEFINITION}, {TIME_UNIT}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
パラメーター 説明
{TIMESTAMP} すべてのイベントに入力されたデータセット内のタイムスタンプフィールド。
{EVENT_DEFINITION} 次のイベントを決定する式。
{TIME_UNIT} (オプション)出力単位。 指定できる値は、日、時間、分、秒です。 デフォルト値は秒です。

内のパラメーターの説明 OVER() 関数は 窓関数セクション.

クエリ例

SELECT
  page_name,
  SUM (time_between_next_match) / COUNT(page_name) as average_minutes_until_order_confirmation
FROM
(
SELECT
  endUserIds._experience.mcid.id as id,
  timestamp, web.webPageDetails.name as page_name,
  TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH(timestamp, web.webPageDetails.name='Shopping Cart|Order Confirmation', 'minutes')
    OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
       ORDER BY timestamp
       ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING)
    AS time_between_next_match
FROM experience_events
)
WHERE time_between_next_match IS NOT NULL
GROUP BY page_name
ORDER BY average_minutes_until_order_confirmation DESC
LIMIT 10

結果

             page_name             | average_minutes_until_order_confirmation
-----------------------------------+------------------------------------------
 Shopping Cart|Order Confirmation  |                                      0.0
 Men                               |                       -9.465295629820051
 Equipment                         |                       -9.682098765432098
 Product List                      |                       -9.690661478599221
 Women                             |                       -9.759459459459459
 Seasonal                          |                                  -10.295
 Shopping Cart|Order Review        |                      -366.33567364956144
 Unlimited Blog|February           |                       -615.0327868852459
 Shopping Cart|Billing Information |                       -775.6200495367711
 Product Details|Buffalo           |                      -1274.9571428571428
(10 rows)

指定したサンプルクエリの結果は、 average_minutes_until_order_confirmation 列。 値 average_minutes_until_order_confirmation 列は、現在のイベントと次のイベントの時間の差です。 時間の単位は、以前に {TIME_UNIT}.

次の手順

ここで説明する関数を使用して、クエリを記述し、独自の Experience Event 使用するデータセット Query Service. でのオーサリングクエリについて詳しくは、 Query Service ( クエリの作成.

その他のリソース

次のビデオでは、Adobe Experience Platformインターフェイスおよび PSQL クライアントでクエリを実行する方法を示します。 また、このビデオでは、XDM オブジェクト内の個々のプロパティに関する例、Adobe定義関数の使用、CREATE TABLE AS SELECT(CTAS) の使用例も使用しています。

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