Adobe定義的SQL函式在Query Service中

Adobe定義的函式（在此稱為ADF）是Adobe Experience Platform查詢服務中預先構建的函式，有助於在上執行與業務相關的常見任務 Experience Event 資料。這些包括工作階段化和歸因就像在Adobe Analytics發現的。

本檔案提供Adobe定義函式的資訊，可在 Query Service.

注意

Experience CloudID(ECID)也稱為MCID，會繼續用於命名空間。

窗口函式

大部分業務邏輯都需要收集客戶的接觸點，並依時間排序。此支援由 Spark 以窗口函式的形式使用SQL。窗口函式是標準SQL的一部分，受許多其他SQL引擎支援。

窗口函式更新聚合，並為有序子集中的每行返回單個項。最基本的聚合函式是 SUM(). SUM() 取用您的列，並總計提供一個。如果您改為套用 SUM() 將窗口轉換為窗口函式後，您將收到每行的累積總和。

大部分 Spark SQL Helper是窗口函式，用於更新窗口中的每一行，並添加該行的狀態。

查詢語法

OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})

參數	說明	範例
`{PARTITION}`	基於列或可用欄位的行子組。	`PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id`
`{ORDER}`	用於排序子集或行的列或可用欄位。	`ORDER BY timestamp`
`{FRAME}`	分區中行的子組。	`ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW`

工作階段化

當您使用 Experience Event 源自網站、行動應用程式、互動式語音回應系統或任何其他客戶互動管道的資料，如果事件可依相關活動期間分組，則有所幫助。通常，您有特定的意圖來驅動您的活動，例如研究產品、支付賬單、檢查帳戶餘額、填寫應用程式等。

此資料分組或工作階段化有助於關聯事件，以發掘客戶體驗的更多內容。

如需Adobe Analytics中工作階段化的詳細資訊，請參閱內容感知作業.

查詢語法

SESS_TIMEOUT({TIMESTAMP}, {EXPIRATION_IN_SECONDS}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})

參數	說明
`{TIMESTAMP}`	在資料集中找到的時間戳記欄位。
`{EXPIRATION_IN_SECONDS}`	事件之間需要的秒數，以限定目前工作階段的結尾和新工作階段的開始。

說明 OVER() 函式窗口函式節.

查詢範例

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)

對於給定的範例查詢，結果會在 session 欄。此 session 欄由下列元件組成：

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})

參數	說明
`{TIMESTAMP_DIFF}`	當前記錄和前一個記錄之間的時間差（以秒為單位）。
`{NUM}`	從1開始，針對中定義之鍵值的唯一工作階段編號 `PARTITION BY` 的下限。
`{IS_NEW}`	用於識別記錄是否為工作階段第一個的布林值。
`{DEPTH}`	工作階段內目前記錄的深度。

SESS_START_IF

此查詢會根據目前的時間戳記和指定的運算式，傳回目前列的工作階段狀態，並與目前列開始新的工作階段。

查詢語法

SESS_START_IF({TIMESTAMP}, {TEST_EXPRESSION}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})

參數	說明
`{TIMESTAMP}`	在資料集中找到的時間戳記欄位。
`{TEST_EXPRESSION}`	要檢查資料欄位的運算式。例如 `application.launches > 0`。

說明 OVER() 函式窗口函式節.

查詢範例

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)

對於給定的範例查詢，結果會在 session 欄。此 session 欄由下列元件組成：

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})

參數	說明
`{TIMESTAMP_DIFF}`	當前記錄和前一個記錄之間的時間差（以秒為單位）。
`{NUM}`	從1開始，針對中定義之鍵值的唯一工作階段編號 `PARTITION BY` 的下限。
`{IS_NEW}`	用於識別記錄是否為工作階段第一個的布林值。
`{DEPTH}`	工作階段內目前記錄的深度。

SESS_END_IF

此查詢會根據目前的時間戳記和指定的運算式，傳回目前列的工作階段狀態，結束目前的工作階段，並在下一列上啟動新的工作階段。

查詢語法

SESS_END_IF({TIMESTAMP}, {TEST_EXPRESSION}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})

參數	說明
`{TIMESTAMP}`	在資料集中找到的時間戳記欄位。
`{TEST_EXPRESSION}`	要檢查資料欄位的運算式。例如 `application.launches > 0`。

說明 OVER() 函式窗口函式節.

查詢範例

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)

對於給定的範例查詢，結果會在 session 欄。此 session 欄由下列元件組成：

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})

參數	說明
`{TIMESTAMP_DIFF}`	當前記錄和前一個記錄之間的時間差（以秒為單位）。
`{NUM}`	從1開始，針對中定義之鍵值的唯一工作階段編號 `PARTITION BY` 的下限。
`{IS_NEW}`	用於識別記錄是否為工作階段第一個的布林值。
`{DEPTH}`	工作階段內目前記錄的深度。

路徑分析

路徑分析可用來了解客戶的參與深度、確認體驗的預期步驟如預期般運作，以及識別影響客戶的潛在棘手問題。

下列ADF支援根據其前後關係建立路徑檢視。您將能建立先前的頁面和後續頁面，或逐步執行多個事件以建立路徑。

參數	說明
`{KEY}`	事件中的欄或欄位。
`{SHIFT}`	（選用）目前事件以外的事件數。預設情況下，值為1。
`{IGNORE_NULLS}`	（可選）指示空值的布林值 `{KEY}` 值應忽略。依預設，值為 `false`.

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)

對於給定的範例查詢，結果會在 previous_page 欄。內的值 previous_page 欄是根據 {KEY} 用於ADF。

參數	說明
`{KEY}`	事件中的欄或欄位。
`{SHIFT}`	（選用）目前事件以外的事件數。預設情況下，值為1。
`{IGNORE_NULLS}`	（可選）指示空值的布林值 `{KEY}` 值應忽略。依預設，值為 `false`.

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)

對於給定的範例查詢，結果會在 previous_page 欄。內的值 previous_page 欄是根據 {KEY} 用於ADF。

間隔時間

間隔時間可讓您探索事件發生前或之後特定時段內的潛在客戶行為。

上次匹配的時間

此查詢會傳回一個數字，代表自上次出現相符事件以來的時間單位。如果找不到相符的事件，則會傳回null。

查詢語法

TIME_BETWEEN_PREVIOUS_MATCH(
    {TIMESTAMP}, {EVENT_DEFINITION}, {TIME_UNIT})
    OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})

參數	說明
`{TIMESTAMP}`	在所有事件上填入的資料集中找到的時間戳記欄位。
`{EVENT_DEFINITION}`	限定前一個事件的運算式。
`{TIME_UNIT}`	輸出單位。可能的值包括天、小時、分鐘和秒。預設情況下，值為秒。

說明 OVER() 函式窗口函式節.

查詢範例

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)

對於給定的範例查詢，結果會在 average_minutes_since_registration 欄。內的值 average_minutes_since_registration column是目前和先前事件之間的時間差。時間單位先前在 {TIME_UNIT}.

下次匹配的時間間隔

此查詢會傳回一個負數，代表下一個相符事件後的時間單位。如果找不到相符的事件，則會傳回null。

查詢語法

TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH({TIMESTAMP}, {EVENT_DEFINITION}, {TIME_UNIT}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})

參數	說明
`{TIMESTAMP}`	在所有事件上填入的資料集中找到的時間戳記欄位。
`{EVENT_DEFINITION}`	限定下一個事件的運算式。
`{TIME_UNIT}`	（可選）輸出單位。可能的值包括天、小時、分鐘和秒。預設情況下，值為秒。

說明 OVER() 函式窗口函式節.

查詢範例

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)

對於給定的範例查詢，結果會在 average_minutes_until_order_confirmation 欄。內的值 average_minutes_until_order_confirmation column是目前事件與下一個事件之間的時間差異。時間單位先前在 {TIME_UNIT}.

後續步驟

使用此處所述的函式，您可以編寫查詢以訪問您自己的 Experience Event 使用資料集 Query Service. 如需有關在中編寫查詢的詳細資訊 Query Service，請參閱建立查詢.

其他資源

以下視頻顯示如何在Adobe Experience Platform介面和PSQL客戶端中運行查詢。此外，該視頻還使用涉及XDM對象中個別屬性的示例、使用Adobe定義的函式以及使用CREATE TABLE AS SELECT(CTAS)。

Business.Adobe.com 資源

Ab Multivariate Testing Content As A Service Data Connectors Attribution Search Marketing Management Creative Management

Adobe定義的SQL函式在Query Service中

窗口函式

工作階段化

SESS_START_IF

SESS_END_IF

路徑分析

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間隔時間

上次匹配的時間

下次匹配的時間間隔

後續步驟

其他資源

Business.Adobe.com 資源

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