Adobe定义的SQL函数在查询服务中

Adobe定义的函数（在此称为ADF）是Adobe Experience Platform查询服务中的预建函数，可帮助对Experience Event数据执行常见的业务相关任务。 这些函数包括会话化和归因的函数，如Adobe Analytics中的函数。

此文档提供Query Service中可用的Adobe定义函数的信息。

窗口函数

大部分业务逻辑需要为客户收集接触点并按时订购。 此支持由Spark SQL以窗口函数的形式提供。 Window函数是标准SQL的一部分，并受许多其他SQL引擎支持。

窗口函数会更新汇总，并为有序子集中的每一行返回一个项目。 最基本的聚合函数为SUM()。 SUM() 取行，给你总数。如果改为将SUM()应用于窗口，并将其转换为窗口函数，则每行将收到累积和。

Spark SQL帮助器的大部分是窗口函数，用于更新窗口中的每行，并添加该行的状态。

查询语法

OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述 示例
{PARTITION} 基于列或可用字段的行子组。 PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
{ORDER} 用于对子集或行排序的列或可用字段。 ORDER BY timestamp
{FRAME} 分区中行的子组。 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

会话化

当您处理源自网站、移动应用程序、交互语音应答系统或任何其他客户交互渠道的Experience Event数据时，如果可以围绕相关的活动期对事件进行分组，将会有所帮助。 通常，您具有驱动活动的特定意图，如研究产品、支付账单、检查帐户余额、填写应用程序等。

这种数据分组或会话化有助于关联事件，以揭示更多有关客户体验的情境。

有关Adobe Analytics中会话化的详细信息，请参阅有关上下文感知会话的文档。

查询语法

SESS_TIMEOUT({TIMESTAMP}, {EXPIRATION_IN_SECONDS}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在数据集中找到的时间戳字段。
{EXPIRATION_IN_SECONDS} 确定当前会话结束和新会话开始之间的事件所需的秒数。

窗口函数部分中可以找到OVER()函数中参数的说明。

示例查询

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

结果

                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)

对于给定的示例查询，结果在session列中给出。 session列由以下组件组成：

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})
参数 描述
{TIMESTAMP_DIFF} 当前记录与先前记录之间的时间差（以秒为单位）。
{NUM} 窗口函数PARTITION BY中定义的键的唯一会话编号，从1开始。
{IS_NEW} 用于标识记录是否是会话中的第一个的布尔值。
{DEPTH} 会话中当前记录的深度。

SESS_开始_IF

此查询根据当前时间戳和给定的表达式返回当前行的会话状态，并将新会话开始为当前行。

查询语法

SESS_START_IF({TIMESTAMP}, {TEST_EXPRESSION}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在数据集中找到的时间戳字段。
{TEST_EXPRESSION} 要检查数据字段的表达式。 例如：application.launches > 0。

窗口函数部分中可以找到OVER()函数中参数的说明。

示例查询

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

结果

                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)

对于给定的示例查询，结果在session列中给出。 session列由以下组件组成：

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})
参数 描述
{TIMESTAMP_DIFF} 当前记录与先前记录之间的时间差（以秒为单位）。
{NUM} 窗口函数PARTITION BY中定义的键的唯一会话编号，从1开始。
{IS_NEW} 用于标识记录是否是会话中的第一个的布尔值。
{DEPTH} 会话中当前记录的深度。

SESS_END_IF

此查询根据当前时间戳和给定的表达式返回当前行的会话状态，结束当前会话，并在下一行开始新会话。

查询语法

SESS_END_IF({TIMESTAMP}, {TEST_EXPRESSION}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在数据集中找到的时间戳字段。
{TEST_EXPRESSION} 要检查数据字段的表达式。 例如：application.launches > 0。

窗口函数部分中可以找到OVER()函数中参数的说明。

示例查询

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

结果

                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)

对于给定的示例查询，结果在session列中给出。 session列由以下组件组成：

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})
参数 描述
{TIMESTAMP_DIFF} 当前记录与先前记录之间的时间差（以秒为单位）。
{NUM} 窗口函数PARTITION BY中定义的键的唯一会话编号，从1开始。
{IS_NEW} 用于标识记录是否是会话中的第一个的布尔值。
{DEPTH} 会话中当前记录的深度。

归因

将客户行动与成功关联是了解影响客户体验的因素的重要部分。 以下ADF支持使用不同过期设置的首次联系归因和最近联系归因。

有关Adobe Analytics中归因的详细信息，请参阅Analytics归因面板指南中的Attribution IQ概述。

首次联系归因

此查询返回目标Experience Event数据集中单个渠道的首次联系归因值和详细信息。 该查询返回一个struct对象，其中具有为所选渠道返回的每行的首次触摸值、时间戳和属性。

如果您希望了解哪些交互导致了一系列客户操作，此查询非常有用。 在以下示例中，将Experience Event数据中的初始跟踪代码(em:946426)归为客户操作的100%(1.0)责任，因为它是第一次交互。

查询语法

ATTRIBUTION_FIRST_TOUCH({TIMESTAMP}, {CHANNEL_NAME}, {CHANNEL_VALUE}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在数据集中找到的时间戳字段。
{CHANNEL_NAME} 返回对象的标签。
{CHANNEL_VALUE} 作为目标渠道的列或字段。

窗口函数部分中有关OVER()中参数的说明。

示例查询

SELECT endUserIds._experience.mcid.id, timestamp, marketing.trackingCode,
    ATTRIBUTION_FIRST_TOUCH(timestamp, 'Paid First', marketing.trackingCode)
      OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
           ORDER BY timestamp
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
      AS first_touch
FROM experience_events
ORDER BY endUserIds._experience.mcid.id, timestamp ASC
LIMIT 10

结果

                id                 |       timestamp       | trackingCode |                   first_touch                    
-----------------------------------+-----------------------+--------------+--------------------------------------------------
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2018-12-18 07:06:12.0 | em:946426    | (Paid First,em:946426,2018-12-18 07:06:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2018-12-18 07:07:02.0 | em:946426    | (Paid First,em:946426,2018-12-18 07:06:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2018-12-18 07:07:55.0 |              | (Paid First,em:946426,2018-12-18 07:06:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2018-12-18 07:08:44.0 |              | (Paid First,em:946426,2018-12-18 07:06:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2018-12-23 17:50:10.0 | em:513526    | (Paid First,em:946426,2018-12-18 07:06:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2018-12-23 17:50:43.0 | em:513526    | (Paid First,em:946426,2018-12-18 07:06:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2018-12-23 17:53:02.0 |              | (Paid First,em:946426,2018-12-18 07:06:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2018-12-26 20:37:12.0 | sms:70175    | (Paid First,em:946426,2018-12-18 07:06:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2018-12-26 20:37:57.0 |              | (Paid First,em:946426,2018-12-18 07:06:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2019-01-02 19:41:38.0 | em:526702    | (Paid First,em:946426,2018-12-18 07:06:12.0,1.0)
(10 rows)

对于给定的示例查询，结果在first_touch列中给出。 first_touch列由以下组件组成：

({NAME}, {VALUE}, {TIMESTAMP}, {FRACTION})
参数 描述
{NAME} {CHANNEL_NAME}，在ADF中作为标签输入。
{VALUE} Experience Event中首次触摸的{CHANNEL_VALUE}值
{TIMESTAMP} 首次触摸发生的Experience Event的时间戳。
{FRACTION} 首次触摸的归因，表示为小数部分。

最近联系归因

此查询返回目标Experience Event数据集中单个渠道的上次联系归因值和详细信息。 该查询返回一个struct对象，该对象具有为所选渠道返回的每行的上次触摸值、时间戳和属性。

如果您希望查看一系列客户操作中的最终交互，此查询非常有用。 在以下示例中，返回对象中的跟踪代码是每个Experience Event记录中的最后一次交互。 每个代码都归因为客户操作的100%(1.0)责任，因为它是上次交互。

查询语法

ATTRIBUTION_LAST_TOUCH({TIMESTAMP}, {CHANNEL_NAME}, {CHANNEL_VALUE}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在数据集中找到的时间戳字段。
{CHANNEL_NAME} 返回对象的标签。
{CHANNEL_VALUE} 作为目标渠道的列或字段。

窗口函数部分中有关OVER()中参数的说明。

示例查询

SELECT endUserIds._experience.mcid.id, timestamp, marketing.trackingCode,
    ATTRIBUTION_LAST_TOUCH(timestamp, 'trackingCode', marketing.trackingCode)
      OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
           ORDER BY timestamp
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
      AS last_touch
FROM experience_events
ORDER BY endUserIds._experience.mcid.id, timestamp ASC

结果

                id                 |       timestamp       | trackingcode |                   last_touch                   
-----------------------------------+-----------------------+--------------+-------------------------------------------------
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2017-12-18 07:06:12.0 | em:946426    | (Paid Last,em:946426,2017-12-18 07:06:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2017-12-18 07:07:02.0 | em:946426    | (Paid Last,em:946426,2017-12-18 07:07:02.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2017-12-18 07:07:55.0 |              | (Paid Last,em:946426,2017-12-18 07:07:02.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2017-12-18 07:08:44.0 |              | (Paid Last,em:946426,2017-12-18 07:07:02.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2017-12-23 17:50:10.0 | em:513526    | (Paid Last,em:513526,2017-12-23 17:50:10.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2017-12-23 17:50:43.0 | em:513526    | (Paid Last,em:513526,2017-12-23 17:50:43.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2017-12-23 17:53:02.0 |              | (Paid Last,em:513526,2017-12-23 17:50:43.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2017-12-26 20:37:12.0 | sms:70175    | (Paid Last,sms:70175,2017-12-26 20:37:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2017-12-26 20:37:57.0 |              | (Paid Last,sms:70175,2017-12-26 20:37:12.0,1.0)
 5D9D1DFBCEEBADF6-4097750903CE64DB | 2018-01-02 19:41:38.0 | em:526702    | (Paid Last,em:526702,2018-01-02 19:41:38.0,1.0)
(10 rows)

对于给定的示例查询，结果在last_touch列中给出。 last_touch列由以下组件组成：

({NAME}, {VALUE}, {TIMESTAMP}, {FRACTION})
参数 描述
{NAME} {CHANNEL_NAME}，在ADF中作为标签输入。
{VALUE} 来自{CHANNEL_VALUE}的值，该值是Experience Event中的上次触摸
{TIMESTAMP} 使用channelValue的Experience Event的时间戳。
{FRACTION} 上次触摸的归因，表示为小数部分。

具有过期条件的首次联系归因

此查询返回目标Experience Event数据集中单个渠道的首次点击归因值和详细信息，该属性值在条件之后或之前过期。 该查询返回一个struct对象，其中具有为所选渠道返回的每行的首次触摸值、时间戳和属性。

如果您希望查看哪些交互导致了Experience Event数据集中由您选择的条件确定的一部分中的一系列客户操作，此查询非常有用。 在以下示例中，将在结果（7月15日、21日、23日和29日）显示的四天中的每天记录(commerce.purchases.value IS NOT NULL)采购，并且每天的初始跟踪代码将归因为客户活动的100%(1.0)责任。

查询语法

ATTRIBUTION_FIRST_TOUCH_EXP_IF(
    {TIMESTAMP}, {CHANNEL_NAME}, {CHANNEL_VALUE}, {EXP_CONDITION}, {EXP_BEFORE}) 
    OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在数据集中找到的时间戳字段。
{CHANNEL_NAME} 返回对象的标签。
{CHANNEL_VALUE} 作为目标渠道的列或字段。
{EXP_CONDITION} 确定渠道到期点的条件。
{EXP_BEFORE} 一个布尔值，指示渠道是否在指定条件{EXP_CONDITION}之前或之后过期。 这主要针对会话的到期条件启用，以确保不从上一会话中选择第一次接触。 默认情况下，此值设置为false。

窗口函数部分中可以找到OVER()函数中参数的说明。

示例查询

SELECT endUserIds._experience.mcid.id, timestamp, marketing.trackingCode,
    ATTRIBUTION_FIRST_TOUCH_EXP_IF(timestamp, 'Paid First', marketing.trackingCode, commerce.purchases.value IS NOT NULL, false)
      OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
           ORDER BY timestamp
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
      AS first_touch
FROM experience_events
ORDER BY endUserIds._experience.mcid.id, timestamp ASC

结果

                id                 |       timestamp       | trackingCode |                   first_touch                    
-----------------------------------+-----------------------+--------------+--------------------------------------------------
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:04:10.0 | em:1024841   | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:05:05.0 | em:1024841   | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:05:35.0 |              | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:08:30.0 |              | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:45:10.0 | em:483339    | (Paid First,em:483339,2019-07-21 18:45:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:50:22.0 | em:483339    | (Paid First,em:483339,2019-07-21 18:45:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:56:56.0 |              | (Paid First,em:483339,2019-07-21 18:45:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-23 12:25:12.0 | sms:70558    | (Paid First,em:70558,2019-07-23 12:25:12.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-23 12:38:51.0 |              | (Paid First,em:70558,2019-07-23 12:25:12.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-29 21:33:30.0 | em:884210    | (Paid First,em:884210,2019-07-29 21:33:30.0,1.0)
(10 rows)

对于给定的示例查询，结果在first_touch列中给出。 first_touch列由以下组件组成：

({NAME}, {VALUE}, {TIMESTAMP}, {FRACTION})
参数 描述
{NAME} {CHANNEL_NAME}，在ADF中作为标签输入。
{VALUE} 来自CHANNEL_VALUE}的值，该值是Experience Event中在{EXP_CONDITION}之前的首次触摸。
{TIMESTAMP} 首次触摸发生的Experience Event的时间戳。
{FRACTION} 首次触摸的归因，表示为小数部分。

具有过期超时的首次联系归因

此查询返回指定时间段内目标Experience Event数据集中单个渠道的首次联系归因值和详细信息。 该查询返回一个struct对象，其中具有为所选渠道返回的每行的首次触摸值、时间戳和属性。

如果您希望查看在选定时间间隔内导致客户操作的交互情况，此查询非常有用。 在以下示例中，每个客户操作返回的首次联系是前七天内(expTimeout = 86400 * 7)最早的交互。

规范

ATTRIBUTION_FIRST_TOUCH_EXP_TIMEOUT(
    {TIMESTAMP}, {CHANNEL_NAME}, {CHANNEL_VALUE}, {EXP_TIMEOUT}) 
    OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在数据集中找到的时间戳字段。
{CHANNEL_NAME} 返回对象的标签。
{CHANNEL_VALUE} 作为目标渠道的列或字段。
{EXP_TIMEOUT} 渠道事件之前的时间窗口，以秒为单位，查询搜索第一次触摸事件。

窗口函数部分中可以找到OVER()函数中参数的说明。

示例查询

SELECT endUserIds._experience.mcid.id, timestamp, marketing.trackingCode,
    ATTRIBUTION_FIRST_TOUCH_EXP_TIMEOUT(timestamp, 'Paid First', marketing.trackingCode, 86400 * 7)
      OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
           ORDER BY timestamp
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
      AS first_touch
FROM experience_events
ORDER BY endUserIds._experience.mcid.id, timestamp ASC

结果

                id                 |       timestamp       | trackingCode |                   first_touch                    
-----------------------------------+-----------------------+--------------+--------------------------------------------------
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:04:10.0 | em:1024841   | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:05:05.0 | em:1024841   | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:05:35.0 |              | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:08:30.0 |              | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:45:10.0 | em:483339    | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:50:22.0 | em:483339    | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:56:56.0 |              | (Paid First,em:1024841,2019-07-15 06:04:10.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-23 12:25:12.0 | sms:70558    | (Paid First,em:483339,2019-07-23 12:25:12.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-23 12:38:51.0 |              | (Paid First,em:483339,2019-07-23 12:25:12.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-29 21:33:30.0 | em:884210    | (Paid First,em:884210,2019-07-29 21:33:30.0,1.0)
(10 rows)

对于给定的示例查询，结果在first_touch列中给出。 first_touch列由以下组件组成：

({NAME}, {VALUE}, {TIMESTAMP}, {FRACTION})
参数 描述
{NAME} {CHANNEL_NAME}，在ADF中作为标签输入。
{VALUE} 在指定的{EXP_TIMEOUT}间隔内首次触摸的CHANNEL_VALUE}值。
{TIMESTAMP} 首次触摸发生的Experience Event的时间戳。
{FRACTION} 首次触摸的归因，表示为小数部分。

具有过期条件的最近联系归因

此查询返回目标Experience Event数据集中单个渠道的上次联系归因值和详细信息，该属性值在条件之后或之前过期。 该查询返回一个struct对象，该对象具有为所选渠道返回的每行的上次触摸值、时间戳和属性。

如果您希望查看由您选择的条件决定的Experience Event数据集的一部分中的一系列客户操作中的最后一次交互，此查询非常有用。 在以下示例中，将在结果（7月15日、21日、23日和29日）显示的四天中的每天记录(commerce.purchases.value IS NOT NULL)采购，并且每天的最后跟踪代码将归因为客户活动的100%(1.0)责任。

查询语法

ATTRIBUTION_LAST_TOUCH_EXP_IF(
    {TIMESTAMP}, {CHANNEL_NAME}, {CHANNEL_VALUE}, {EXP_CONDITION}, {EXP_BEFORE}) 
    OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在数据集中找到的时间戳字段。
{CHANNEL_NAME} 返回对象的标签。
{CHANNEL_VALUE} 作为目标渠道的列或字段。
{EXP_CONDITION} 确定渠道到期点的条件。
{EXP_BEFORE} 一个布尔值，指示渠道是否在指定条件{EXP_CONDITION}之前或之后过期。 这主要针对会话的到期条件启用，以确保不从上一会话中选择第一次接触。 默认情况下，此值设置为false。

示例查询

SELECT endUserIds._experience.mcid.id, timestamp, marketing.trackingCode,
    ATTRIBUTION_LAST_TOUCH_EXP_IF(timestamp, 'trackingCode', marketing.trackingCode, commerce.purchases.value IS NOT NULL, false)
      OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
           ORDER BY timestamp
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
      AS last_touch
FROM experience_events
ORDER BY endUserIds._experience.mcid.id, timestamp ASC

示例结果

                id                 |       timestamp       | trackingcode |                   last_touch                   
-----------------------------------+-----------------------+--------------+-------------------------------------------------
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:04:10.0 | em:1024841   | (Paid Last,em:550984,2019-07-15 06:08:30.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:05:35.0 | em:1024841   | (Paid Last,em:550984,2019-07-15 06:08:30.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:05:35.0 |              | (Paid Last,em:550984,2019-07-15 06:08:30.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:08:30.0 | em:550984    | (Paid Last,em:550984,2019-07-15 06:08:30.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:45:10.0 | em:483339    | (Paid Last,em:483339,2019-07-21 18:56:56.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:50:22.0 | em:483339    | (Paid Last,em:483339,2019-07-21 18:56:56.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:56:56.0 |              | (Paid Last,em:483339,2019-07-21 18:56:56.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-23 12:25:12.0 | sms:70558    | (Paid Last,em:380097,2019-07-23 12:38:51.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-23 12:38:51.0 | em:380097    | (Paid Last,em:380097,2019-07-23 12:38:51.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-29 21:33:30.0 | em:884210    | (Paid Last,em:884210,2019-07-29 21:33:30.0,1.0)
(10 rows)

对于给定的示例查询，结果在last_touch列中给出。 last_touch列由以下组件组成：

({NAME}, {VALUE}, {TIMESTAMP}, {FRACTION})
参数 描述
{NAME} {CHANNEL_NAME}，在ADF中作为标签输入。
{VALUE} {CHANNEL_VALUE}中的值，该值是Experience Event中在{EXP_CONDITION}之前的最后一次触摸。
{TIMESTAMP} 上次触摸发生的Experience Event的时间戳。
{FRACTION} 上次触摸的归因，表示为小数部分。

具有过期超时的最近联系归因

此查询返回指定时间段内目标Experience Event数据集中单个渠道的上次联系归因值和详细信息。 该查询返回一个struct对象，该对象具有为所选渠道返回的每行的上次触摸值、时间戳和属性。

如果您希望查看选定时间间隔内的上次交互，此查询很有用。 在以下示例中，为每个客户操作返回的最后一次联系是以后七天内(expTimeout = 86400 * 7)的最终交互。

查询语法

ATTRIBUTION_LAST_TOUCH_EXP_TIMEOUT(
    {TIMESTAMP}, {CHANNEL_NAME}, {CHANNEL_VALUE}, {EXP_TIMEOUT}) 
    OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在数据集中找到的时间戳字段。
{CHANNEL_NAME} 返回对象的标签
{CHANNEL_VALUE} 作为目标渠道的列或字段
{EXP_TIMEOUT} 渠道事件之后的时间窗口，以秒为单位，查询将搜索最后一次触摸事件。

窗口函数部分中可以找到OVER()函数中参数的说明。

示例查询

SELECT endUserIds._experience.mcid.id, timestamp, marketing.trackingCode,
    ATTRIBUTION_LAST_TOUCH_EXP_TIMEOUT(timestamp, 'trackingCode', marketing.trackingCode, 86400 * 7)
      OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
           ORDER BY timestamp
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
      AS last_touch
FROM experience_events
ORDER BY endUserIds._experience.mcid.id, timestamp ASC

结果

                id                 |       timestamp       | trackingcode |                   last_touch                   
-----------------------------------+-----------------------+--------------+-------------------------------------------------
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:04:10.0 | em:1024841   | (Paid Last,em:483339,2019-07-21 18:56:56.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:05:35.0 | em:1024841   | (Paid Last,em:483339,2019-07-21 18:56:56.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:05:35.0 |              | (Paid Last,em:483339,2019-07-21 18:56:56.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-15 06:08:30.0 |              | (Paid Last,em:483339,2019-07-21 18:56:56.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:45:10.0 | em:483339    | (Paid Last,sms:70558,2019-07-23 12:38:51.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:50:22.0 | em:483339    | (Paid Last,sms:70558,2019-07-23 12:38:51.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-21 18:56:56.0 |              | (Paid Last,sms:70558,2019-07-23 12:38:51.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-23 12:25:12.0 | sms:70558    | (Paid Last,em:884210,2019-07-29 21:33:30.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-23 12:38:51.0 |              | (Paid Last,em:884210,2019-07-29 21:33:30.0,1.0)
 7J82HGSSBNELKLD4-4107750913DE65DA | 2019-07-29 21:33:30.0 | em:884210    | (Paid Last,em:884210,2019-07-29 21:33:30.0,1.0)
(10 rows)

对于给定的示例查询，结果在last_touch列中给出。 last_touch列由以下组件组成：

({NAME}, {VALUE}, {TIMESTAMP}, {FRACTION})
参数 描述
{NAME} {CHANNEL_NAME}在ADF中输入为标签。
{VALUE} 在指定的{EXP_TIMEOUT}间隔内的上次触摸值{CHANNEL_VALUE}
{TIMESTAMP} 上次触摸发生的Experience Event的时间戳
{FRACTION} 上次触摸的归因，表示为小数部分。

路径分析

路径功能可用于了解客户的深度参与度、确认体验的预期步骤是否按预期运行，并确定影响客户的潜在痛点。

以下ADF支持根据其上一关系和下一关系建立路径视图。 您将能够创建上一页和下一页，或分步创建多个事件。

上一页

确定特定字段的上一个值，该值是在窗口内定义的步骤数。 请注意，在示例中，WINDOW函数配置了一个帧ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW，将ADF设置为查看当前行和所有后续行。

查询语法

PREVIOUS({KEY}, {SHIFT}, {IGNORE_NULLS}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{KEY} 事件中的列或字段。
{SHIFT} （可选）离当前事件远的事件数。 默认情况下，值为1。
{IGNORE_NULLS} （可选）一个布尔值，指示是否应忽略null {KEY}值。 默认情况下，值为false。

窗口函数部分中可以找到OVER()函数中参数的说明。

示例查询

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

结果

                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)

对于给定的示例查询，结果在previous_page列中给出。 previous_page列中的值基于ADF中使用的{KEY}。

下一页

确定特定字段的下一个值，该值定义了窗口内距离的步数。 请注意，在示例中，WINDOW函数配置了一个帧ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING，将ADF设置为查看当前行和所有后续行。

查询语法

NEXT({KEY}, {SHIFT}, {IGNORE_NULLS}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{KEY} 事件中的列或字段。
{SHIFT} （可选）离当前事件远的事件数。 默认情况下，值为1。
{IGNORE_NULLS} （可选）一个布尔值，指示是否应忽略null {KEY}值。 默认情况下，值为false。

窗口函数部分中可以找到OVER()函数中参数的说明。

示例查询

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

结果

                id                 |       timestamp       |                name                 |             previous_page             
-----------------------------------+-----------------------+-------------------------------------+---------------------------------------
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:15:28.0 |                                     | (Home)
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 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)
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 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)

对于给定的示例查询，结果在previous_page列中给出。 previous_page列中的值基于ADF中使用的{KEY}。

中间时间

中间时间允许您在发生事件之前或之后的某一时间段内探索潜在客户行为。

上次匹配的时间间隔

此查询返回一个数字，表示自看到上一个匹配事件以来的时间单位。 如果未找到匹配事件，则返回null。

查询语法

TIME_BETWEEN_PREVIOUS_MATCH(
    {TIMESTAMP}, {EVENT_DEFINITION}, {TIME_UNIT})
    OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在所有事件上填充的数据集中找到时间戳字段。
{EVENT_DEFINITION} 限定上一个表达式的事件。
{TIME_UNIT} 输出单位。 可能的值包括天、小时、分钟和秒。 默认情况下，该值为秒。

窗口函数部分中可以找到OVER()函数中参数的说明。

示例查询

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

结果

             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)

对于给定的示例查询，结果在average_minutes_since_registration列中给出。 average_minutes_since_registration列中的值是当前事件和先前字符之间的时间差。 以前在{TIME_UNIT}中定义了时间单位。

下次匹配的时间间隔

此查询返回一个负数，表示下一个匹配事件后的时间单位。 如果找不到匹配事件，则返回null。

查询语法

TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH({TIMESTAMP}, {EVENT_DEFINITION}, {TIME_UNIT}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
参数 描述
{TIMESTAMP} 在所有事件上填充的数据集中找到时间戳字段。
{EVENT_DEFINITION} 确定下一个表达式的事件。
{TIME_UNIT} （可选）输出单位。 可能的值包括天、小时、分钟和秒。 默认情况下，该值为秒。

窗口函数部分中可以找到OVER()函数中参数的说明。

示例查询

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

结果

             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)

对于给定的示例查询，结果在average_minutes_until_order_confirmation列中给出。 average_minutes_until_order_confirmation列中的值是当前事件和下一个字符之间的时间差。 以前在{TIME_UNIT}中定义了时间单位。

后续步骤

使用此处描述的函数，您可以编写查询以使用Query Service访问您自己的Experience Event数据集。 有关在Query Service中创作查询的详细信息，请参阅有关创建查询🔗的文档。

其他资源

以下视频演示如何在Adobe Experience Platform接口和PSQL客户端中运行查询。 此外，视频还使用涉及XDM对象中各个属性的示例，使用Adobe定义的函数，以及使用CREATE TABLE AS SELECT(CTAS)。

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