الدوال التجميعية البارامترية

يمكن لبعض الدوال التجميعية أن تقبل ليس فقط الأعمدة المستخدمة كوسيطات (للضغط)، بل أيضًا مجموعة من المعلمات، وهي ثوابت للتهيئة. ويُكتب تركيبها بزوجين من الأقواس بدلًا من زوج واحد. الأول للمعلمات، والثاني للوسيطات.

المُدرَّج التكراري

يحسب مُدرَّجًا تكراريًا تكيفيًا. ولا يضمن نتائج دقيقة.

histogram(number_of_bins)(values)

تستخدم الدالة A Streaming Parallel Decision Tree Algorithm. وتُعدَّل حدود فئات المُدرَّج التكراري مع ورود بيانات جديدة إلى الدالة. وفي الحالة الشائعة، لا تكون عروض الفئات متساوية. الوسيطات values — Expression يُنتج قيم الإدخال. المعلمات number_of_bins — الحد الأقصى لعدد الفئات في المُدرَّج التكراري. تحسب الدالة عدد الفئات تلقائيًا. وتحاول الوصول إلى العدد المحدد من الفئات، ولكن إذا تعذر ذلك، تستخدم عددًا أقل من الفئات. القيم المُعادة

Array من Tuples بالتنسيق التالي:
[(lower_1, upper_1, height_1), ... (lower_N, upper_N, height_N)]
- lower — الحد الأدنى للفئة.
- upper — الحد الأعلى للفئة.
- height — الارتفاع المحسوب للفئة.

مثال

SELECT histogram(5)(number + 1)
FROM (
    SELECT *
    FROM system.numbers
    LIMIT 20
)

┌─histogram(5)(plus(number, 1))───────────────────────────────────────────┐
│ [(1,4.5,4),(4.5,8.5,4),(8.5,12.75,4.125),(12.75,17,4.625),(17,20,3.25)] │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

يمكنك عرض مُدرَّج تكراري باستخدام الدالة bar، على سبيل المثال:

WITH histogram(5)(rand() % 100) AS hist
SELECT
    arrayJoin(hist).3 AS height,
    bar(height, 0, 6, 5) AS bar
FROM
(
    SELECT *
    FROM system.numbers
    LIMIT 20
)

┌─height─┬─bar───┐
│  2.125 │ █▋    │
│   3.25 │ ██▌   │
│  5.625 │ ████▏ │
│  5.625 │ ████▏ │
│  3.375 │ ██▌   │
└────────┴───────┘

في هذه الحالة، تذكَّر أنك لا تعرف حدود فئات المُدرَّج التكراري.

sequenceMatch

يتحقق مما إذا كان التسلسل يتضمن سلسلة أحداث تطابق النمط. الصيغة

sequenceMatch(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)

قد تَرِد الأحداث التي تشترك في الطابع الزمني ضمن التسلسل بترتيب غير محدد، مما يؤثر في النتيجة. ويأخذ الطابع الزمني DateTime64 أجزاء الثانية في الحسبان عند ترتيب الأحداث، لذا لا يلتبس إلا ترتيب الأحداث التي تشترك في وحدة القياس الزمنية نفسها.

الوسائط

timestamp — العمود الذي يُعتبر أنه يحتوي على بيانات الوقت. أنواع البيانات المعتادة هي Date وDateTime وDateTime64. ويمكنك أيضًا استخدام أيٍّ من أنواع بيانات UInt المدعومة.
cond1، cond2 — الشروط التي تصف تسلسل الأحداث. نوع البيانات: UInt8. يمكنك تمرير ما يصل إلى 32 وسيط شرط. لا تأخذ الدالة في الحسبان إلا الأحداث الموصوفة في هذه الشروط. وإذا كان التسلسل يحتوي على بيانات غير موصوفة في أي شرط، فتتخطاها الدالة.

المعلمات

pattern — سلسلة النمط. راجع بنية النمط.

القيم المُعادة

1، إذا تمت مطابقة النمط.
0، إذا لم تتم مطابقة النمط.

النوع: UInt8.

بنية النمط

(?N) — يطابق وسيطة الشرط في الموضع N. تُرقَّم الشروط ضمن النطاق [1, 32]. على سبيل المثال، يطابق (?1) الوسيطة المُمرَّرة إلى المعلَمة cond1.
.* — يطابق أي عدد من الأحداث. لا تحتاج إلى وسيطات شرطية لمطابقة هذا العنصر من النمط.
(?t operator value) — يحدّد الزمن الذي يجب أن يفصل بين حدثين. على سبيل المثال، يطابق النمط (?1)(?t>1800)(?2) الأحداث التي يفصل بين وقوعها أكثر من 1800 ثانية. ويمكن أن يقع بين هذين الحدثين أي عدد من الأحداث. يمكنك استخدام المعاملات >=, >, <, <=, ==. إذا كان الطابع الزمني من النوع DateTime أو DateTime64، فتُقاس القيمة بالثواني مهما كانت دقة DateTime64، ولذلك يحتفظ النمط نفسه بمعناه عندما يتغير نوع العمود بين DateTime وDateTime64 بأي مقياس. وإذا كان الطابع الزمني من النوع Date، فتُقاس القيمة بالأيام، أما إذا كان عددًا صحيحًا غير موقّع، فتُقاس بوحدات ذلك العدد الصحيح.

أمثلة لننظر إلى البيانات في الجدول t:

┌─time─┬─number─┐
│    1 │      1 │
│    2 │      3 │
│    3 │      2 │
└──────┴────────┘

نفّذ الاستعلام:

SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t

┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2))─┐
│                                                                     1 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

عثرت الدالة على سلسلة الأحداث التي يتبع فيها الرقم 2 الرقم 1. وقد تخطّت الرقم 3 الواقع بينهما، لأن هذا الرقم غير معرّف كحدث. وإذا أردنا أخذ هذا الرقم في الحسبان عند البحث عن سلسلة الأحداث الواردة في المثال، فيجب أن نضع له شرطًا.

SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 3) FROM t

┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 3))─┐
│                                                                                        0 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

في هذه الحالة، لم تتمكن الدالة من العثور على سلسلة الأحداث المطابقة للنمط، لأن الحدث الخاص بالرقم 3 وقع بين 1 و2. ولو تحققنا في الحالة نفسها من الشرط الخاص بالرقم 4، لطابق التسلسل النمط.

SELECT sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, number = 1, number = 2, number = 4) FROM t

┌─sequenceMatch('(?1)(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 4))─┐
│                                                                                        1 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

راجع أيضًا

sequenceCount

sequenceCount

تحسب عدد سلاسل الأحداث المطابقة للنمط. تبحث الدالة في سلاسل أحداث غير متداخلة. ويبدأ البحث عن السلسلة التالية بعد مطابقة السلسلة الحالية.

قد تَرِد الأحداث التي تشترك في الطابع الزمني ضمن التسلسل بترتيب غير معرّف، مما يؤثر في النتيجة. ويأخذ ترتيب الطوابع الزمنية من نوع DateTime64 أجزاء الثانية في الحسبان أيضًا، لذا لا يلتبس الترتيب إلا بين الأحداث التي تشترك في أصغر وحدة زمنية.

الصيغة

sequenceCount(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)

الوسيطات

timestamp — العمود الذي يُعتبر أنه يحتوي على بيانات زمنية. تشمل أنواع البيانات المعتادة Date وDateTime وDateTime64. كما يمكنك استخدام أيًّا من أنواع بيانات UInt المدعومة.
cond1, cond2 — شروط تصف سلسلة الأحداث. نوع البيانات: UInt8. يمكنك تمرير ما يصل إلى 32 وسيط شرط. لا تأخذ الدالة في الحسبان إلا الأحداث الموصوفة في هذه الشروط. وإذا احتوى التسلسل على بيانات غير موصوفة في أي شرط، فتتخطّاها الدالة.

المعلمات

pattern — سلسلة النمط. راجع بنية النمط.

القيم المعادة

عدد سلاسل الأحداث غير المتداخلة التي تمت مطابقتها.

النوع: UInt64. مثال لننظر في البيانات الموجودة في الجدول t:

┌─time─┬─number─┐
│    1 │      1 │
│    2 │      3 │
│    3 │      2 │
│    4 │      1 │
│    5 │      3 │
│    6 │      2 │
└──────┴────────┘

احسب عدد مرات ظهور الرقم 2 بعد الرقم 1، مع وجود أي عدد من الأرقام الأخرى بينهما:

SELECT sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, number = 1, number = 2) FROM t

┌─sequenceCount('(?1).*(?2)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2))─┐
│                                                                       2 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

sequenceMatchEvents

أعِد الطوابع الزمنية للأحداث لأطول سلاسل الأحداث التي طابقت النمط.

قد تَرِد الأحداث التي تشترك في الطابع الزمني نفسه ضمن التسلسل بترتيب غير محدد، مما يؤثر في النتيجة. ويأخذ الطابع الزمني DateTime64 أجزاء الثانية في الحسبان عند الترتيب، لذا لا يلتبس الترتيب إلا بين الأحداث التي تشترك في أصغر وحدة زمنية ممثَّلة.

الصيغة

sequenceMatchEvents(pattern)(timestamp, cond1, cond2, ...)

الوسيطات

timestamp — العمود الذي يُعدّ محتويًا على بيانات الوقت. أنواع البيانات الشائعة هي Date و DateTime و DateTime64. يمكنك أيضًا استخدام أيٍّ من أنواع بيانات UInt المدعومة.
cond1, cond2 — شروط تصف سلسلة الأحداث. نوع البيانات: UInt8. يمكنك تمرير ما يصل إلى 32 وسيطة شرط. لا تأخذ الدالة في الاعتبار إلا الأحداث الموصوفة في هذه الشروط. إذا كان التسلسل يحتوي على بيانات غير موصوفة في أي شرط، فإن الدالة تتخطّاها.

المعلمات

pattern — سلسلة النمط. راجع بنية النمط.

القيم المعادة

مصفوفة من الطوابع الزمنية لوسيطات الشروط المطابِقة (?N) من سلسلة الأحداث. يطابق كل موضع في المصفوفة موضع وسيطة الشرط في النمط

النوع: Array. مثال لننظر إلى البيانات في الجدول t:

┌─time─┬─number─┐
│    1 │      1 │
│    2 │      3 │
│    3 │      2 │
│    4 │      1 │
│    5 │      3 │
│    6 │      2 │
└──────┴────────┘

إرجاع الطوابع الزمنية لأحداث أطول سلسلة

SELECT sequenceMatchEvents('(?1).*(?2).*(?1)(?3)')(time, number = 1, number = 2, number = 4) FROM t

┌─sequenceMatchEvents('(?1).*(?2).*(?1)(?3)')(time, equals(number, 1), equals(number, 2), equals(number, 4))─┐
│ [1,3,4]                                                                                                    │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

راجع أيضًا

sequenceMatch

windowFunnel

يبحث عن سلاسل الأحداث ضمن نافذة زمنية منزلقة، ويحسب الحد الأقصى لعدد الأحداث التي تحققت في السلسلة. تعمل الدالة وفقًا للخوارزمية التالية:

تبحث الدالة عن البيانات التي تستوفي الشرط الأول في السلسلة، وتضبط عدّاد الأحداث على 1. وهذه هي اللحظة التي تبدأ فيها النافذة المنزلقة.
إذا حدثت أحداث من السلسلة بشكل متسلسل داخل النافذة، فسيزداد العدّاد. وإذا انقطع تسلسل الأحداث، فلن يزداد العدّاد.
إذا كانت البيانات تحتوي على عدة سلاسل أحداث بمراحل اكتمال مختلفة، فلن تُخرج الدالة إلا طول أطول سلسلة.

الصيغة

windowFunnel(window, [mode, [mode, ... ]])(timestamp, cond1, cond2, ..., condN)

الوسائط

timestamp — اسم العمود الذي يحتوي على الطابع الزمني. أنواع البيانات المدعومة: Date، وDateTime، وأنواع الأعداد الصحيحة غير الموقعة الأخرى (لاحظ أنه رغم أن timestamp يدعم النوع UInt64، فإن قيمته لا يمكن أن تتجاوز الحد الأقصى لـ Int64، وهو 2^63 - 1).
cond — الشروط أو البيانات التي تصف سلسلة الأحداث. UInt8.

المعلمات

window — طول النافذة المنزلقة، وهو الفاصل الزمني بين الشرط الأول والشرط الأخير. تعتمد وحدة window على timestamp نفسه وتختلف وفقًا له. ويُحدَّد ذلك باستخدام التعبير timestamp of cond1 <= timestamp of cond2 <= ... <= timestamp of condN <= timestamp of cond1 + window.
mode — وسيط اختياري. يمكن تعيين وضع واحد أو أكثر.
- 'strict_deduplication' — إذا تحقق الشرط نفسه ضمن تسلسل الأحداث، فإن هذا الحدث المكرر يوقف المعالجة اللاحقة. ملاحظة: قد يعمل هذا بشكل غير متوقع إذا تحققت عدة شروط للحدث نفسه.
- 'strict_order' — لا يسمح بتدخل أحداث أخرى. على سبيل المثال، في الحالة A->B->D->C، يتوقف عن العثور على A->B->C عند D ويكون الحد الأقصى لمستوى الحدث هو 2.
- 'strict_increase' — يطبّق الشروط فقط على الأحداث ذات الطوابع الزمنية المتزايدة تصاعديًا بشكل صارم.
- 'strict_once' — يحتسب كل حدث مرة واحدة فقط في السلسلة حتى إذا استوفى الشرط عدة مرات.
- 'allow_reentry' — يتجاهل الأحداث التي تنتهك الترتيب الصارم. على سبيل المثال، في الحالة A->A->B->C، يعثر على A->B->C بتجاهل A الزائد ويكون الحد الأقصى لمستوى الحدث هو 3.

القيمة المعادة العدد الأقصى للشروط المتتالية المتحققة من السلسلة ضمن النافذة الزمنية المنزلقة. تُحلَّل جميع السلاسل ضمن التحديد. النوع: Integer. مثال حدّد ما إذا كانت فترة زمنية معينة كافية لكي يختار المستخدم هاتفًا ويشتريه مرتين من المتجر الإلكتروني. عيّن سلسلة الأحداث التالية:

سجّل المستخدم الدخول إلى حسابه في المتجر (eventID = 1003).
بحث المستخدم عن هاتف (eventID = 1007, product = 'phone').
قدّم المستخدم طلبًا (eventID = 1009).
أعاد المستخدم الطلب مرة أخرى (eventID = 1010).

جدول الإدخال:

┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
│ 2019-01-28 │       1 │ 2019-01-29 10:00:00 │    1003 │ phone   │
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
│ 2019-01-31 │       1 │ 2019-01-31 09:00:00 │    1007 │ phone   │
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
│ 2019-01-30 │       1 │ 2019-01-30 08:00:00 │    1009 │ phone   │
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘
┌─event_date─┬─user_id─┬───────────timestamp─┬─eventID─┬─product─┐
│ 2019-02-01 │       1 │ 2019-02-01 08:00:00 │    1010 │ phone   │
└────────────┴─────────┴─────────────────────┴─────────┴─────────┘

اكتشف إلى أي مرحلة استطاع المستخدم user_id الوصول ضمن التسلسل خلال الفترة بين يناير وفبراير من عام 2019.

Query

SELECT
    level,
    count() AS c
FROM
(
    SELECT
        user_id,
        windowFunnel(6048000000000000)(timestamp, eventID = 1003, eventID = 1009, eventID = 1007, eventID = 1010) AS level
    FROM trend
    WHERE (event_date >= '2019-01-01') AND (event_date <= '2019-02-02')
    GROUP BY user_id
)
GROUP BY level
ORDER BY level ASC;

Response

┌─level─┬─c─┐
│     4 │ 1 │
└───────┴───┘

مثال على وضع allow_reentry يوضح هذا المثال كيفية عمل وضع allow_reentry مع أنماط إعادة الدخول للمستخدم:

-- Sample data: user visits checkout -> product detail -> checkout again -> payment
-- Without allow_reentry: stops at level 2 (product detail page)
-- With allow_reentry: reaches level 4 (payment completion)

SELECT
    level,
    count() AS users
FROM
(
    SELECT
        user_id,
        windowFunnel(3600, 'strict_order', 'allow_reentry')(
            timestamp,
            action = 'begin_checkout',      -- Step 1: Begin checkout
            action = 'view_product_detail', -- Step 2: View product detail  
            action = 'begin_checkout',      -- Step 3: Begin checkout again (reentry)
            action = 'complete_payment'     -- Step 4: Complete payment
        ) AS level
    FROM user_events
    WHERE event_date = today()
    GROUP BY user_id
)
GROUP BY level
ORDER BY level ASC;

retention

تأخذ الدالة كوسائط مجموعةً من الشروط، من 1 إلى 32 وسيطة من النوع UInt8، تشير إلى ما إذا كان شرط معيّن قد تحقق للحدث. يمكن تحديد أي شرط كوسيطة (كما في WHERE). تُطبَّق الشروط، باستثناء الشرط الأول، على شكل أزواج: تكون نتيجة الشرط الثاني true إذا كان الشرطان الأول والثاني true، وتكون نتيجة الشرط الثالث إذا كان الشرطان الأول والثالث true، وهكذا. الصيغة

retention(cond1, cond2, ..., cond32);

الوسائط

cond — تعبير يُرجِع نتيجة من نوع UInt8 (1 أو 0).

القيمة المُعادة مصفوفة من 1 أو 0.

1 — تم استيفاء الشرط لهذا الحدث.
0 — لم يتم استيفاء الشرط لهذا الحدث.

النوع: UInt8. مثال لنأخذ مثالًا على حساب الدالة retention لتحديد زيارات الموقع. 1. أنشئ جدولًا لتوضيح المثال.

Query

CREATE TABLE retention_test(date Date, uid Int32) ENGINE = Memory;

INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-01', number FROM numbers(5);
INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-02', number FROM numbers(10);
INSERT INTO retention_test SELECT '2020-01-03', number FROM numbers(15);

جدول الإدخال:

Query

SELECT * FROM retention_test

Response

┌───────date─┬─uid─┐
│ 2020-01-01 │   0 │
│ 2020-01-01 │   1 │
│ 2020-01-01 │   2 │
│ 2020-01-01 │   3 │
│ 2020-01-01 │   4 │
└────────────┴─────┘
┌───────date─┬─uid─┐
│ 2020-01-02 │   0 │
│ 2020-01-02 │   1 │
│ 2020-01-02 │   2 │
│ 2020-01-02 │   3 │
│ 2020-01-02 │   4 │
│ 2020-01-02 │   5 │
│ 2020-01-02 │   6 │
│ 2020-01-02 │   7 │
│ 2020-01-02 │   8 │
│ 2020-01-02 │   9 │
└────────────┴─────┘
┌───────date─┬─uid─┐
│ 2020-01-03 │   0 │
│ 2020-01-03 │   1 │
│ 2020-01-03 │   2 │
│ 2020-01-03 │   3 │
│ 2020-01-03 │   4 │
│ 2020-01-03 │   5 │
│ 2020-01-03 │   6 │
│ 2020-01-03 │   7 │
│ 2020-01-03 │   8 │
│ 2020-01-03 │   9 │
│ 2020-01-03 │  10 │
│ 2020-01-03 │  11 │
│ 2020-01-03 │  12 │
│ 2020-01-03 │  13 │
│ 2020-01-03 │  14 │
└────────────┴─────┘

2. جمِّع المستخدمين حسب المعرّف الفريد uid باستخدام الدالة retention.

Query

SELECT
    uid,
    retention(date = '2020-01-01', date = '2020-01-02', date = '2020-01-03') AS r
FROM retention_test
WHERE date IN ('2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03')
GROUP BY uid
ORDER BY uid ASC

Response

┌─uid─┬─r───────┐
│   0 │ [1,1,1] │
│   1 │ [1,1,1] │
│   2 │ [1,1,1] │
│   3 │ [1,1,1] │
│   4 │ [1,1,1] │
│   5 │ [0,0,0] │
│   6 │ [0,0,0] │
│   7 │ [0,0,0] │
│   8 │ [0,0,0] │
│   9 │ [0,0,0] │
│  10 │ [0,0,0] │
│  11 │ [0,0,0] │
│  12 │ [0,0,0] │
│  13 │ [0,0,0] │
│  14 │ [0,0,0] │
└─────┴─────────┘

3. احسب إجمالي عدد زيارات الموقع يوميًا.

Query

SELECT
    sum(r[1]) AS r1,
    sum(r[2]) AS r2,
    sum(r[3]) AS r3
FROM
(
    SELECT
        uid,
        retention(date = '2020-01-01', date = '2020-01-02', date = '2020-01-03') AS r
    FROM retention_test
    WHERE date IN ('2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03')
    GROUP BY uid
)

Response

┌─r1─┬─r2─┬─r3─┐
│  5 │  5 │  5 │
└────┴────┴────┘

حيث:

r1- عدد الزوار المميزين الذين زاروا الموقع في 2020-01-01 (الشرط cond1).
r2- عدد الزوار المميزين الذين زاروا الموقع خلال فترة زمنية محددة بين 2020-01-01 و2020-01-02 (الشرطان cond1 وcond2).
r3- عدد الزوار المميزين الذين زاروا الموقع خلال فترة زمنية محددة في 2020-01-01 و2020-01-03 (الشرطان cond1 وcond3).

uniqUpTo(N)(x)

تحسب عدد القيم المختلفة للوسيطة حتى حدٍّ معيّن، N. إذا كان عدد قيم الوسيطة المختلفة أكبر من N، فستُرجع هذه الدالة N + 1، وإلا فإنها تحسب القيمة الدقيقة. يُنصح باستخدامها مع القيم الصغيرة لـ N، حتى 10. الحد الأقصى لقيمة N هو 100. بالنسبة إلى حالة الدالة التجميعية، تستخدم هذه الدالة مقدارًا من الذاكرة يساوي 1 + N * حجم قيمة واحدة بالبايت. وعند التعامل مع السلاسل النصية، تخزّن هذه الدالة قيمة hash غير تشفيرية بحجم 8 بايتات؛ ويكون الحساب تقريبيًا للسلاسل النصية. على سبيل المثال، إذا كان لديك جدول يسجّل كل عبارة بحث يُدخلها المستخدمون على موقعك الإلكتروني. يمثّل كل صف في الجدول عبارةَ بحث واحدة، مع أعمدة لمعرّف المستخدم، وعبارة البحث، والطابع الزمني للاستعلام. يمكنك استخدام uniqUpTo لإنشاء تقرير يعرض فقط الكلمات المفتاحية التي أدت إلى 5 مستخدمين فريدين على الأقل.

SELECT SearchPhrase
FROM SearchLog
GROUP BY SearchPhrase
HAVING uniqUpTo(4)(UserID) >= 5

يحسب uniqUpTo(4)(UserID) عدد قيم UserID الفريدة لكل SearchPhrase، لكنه لا يحسب أكثر من 4 قيم فريدة. إذا كان هناك أكثر من 4 قيم UserID فريدة لعبارة SearchPhrase، فستُرجع الدالة 5 (4 + 1). بعد ذلك، تُصفّي عبارة HAVING قيم SearchPhrase التي يكون فيها عدد قيم UserID الفريدة أقل من 5. ويمنحك هذا قائمة بالكلمات المفتاحية للبحث التي استخدمها 5 مستخدمين مختلفين على الأقل.

sumMapFiltered

تعمل هذه الدالة بالطريقة نفسها التي تعمل بها sumMap، إلا أنها تقبل أيضًا Array من المفاتيح لاستخدامه في التصفية كمعامل. ويكون هذا مفيدًا بشكل خاص عند العمل مع مفاتيح عالي الكاردينالية. البنية sumMapFiltered(keys_to_keep)(keys, values) المعلمات

keys_to_keep: Array من المفاتيح المستخدمة في التصفية.
keys: Array من المفاتيح.
values: Array من القيم.

القيمة المُعادة

يعيد Tuple مكوّنًا من مصفوفتين: المفاتيح بترتيب مرتب، والقيم المجمّعة للمفاتيح المقابلة.

مثال

Query

CREATE TABLE sum_map
(
    `date` Date,
    `timeslot` DateTime,
    `statusMap` Nested(status UInt16, requests UInt64)
)
ENGINE = Log

INSERT INTO sum_map VALUES
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [1, 2, 3], [10, 10, 10]),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [3, 4, 5], [10, 10, 10]),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [4, 5, 6], [10, 10, 10]),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [6, 7, 8], [10, 10, 10]);

Query

SELECT sumMapFiltered([1, 4, 8])(statusMap.status, statusMap.requests) FROM sum_map;

Response

   ┌─sumMapFiltered([1, 4, 8])(statusMap.status, statusMap.requests)─┐
1. │ ([1,4,8],[10,20,10])                                            │
   └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

sumMapFilteredWithOverflow

تعمل هذه الدالة بالطريقة نفسها التي تعمل بها sumMap، باستثناء أنها تقبل أيضًا Array من المفاتيح لاستخدامها في التصفية كمعامل. وقد يكون ذلك مفيدًا بشكل خاص عند العمل مع مفاتيح عالي الكاردينالية. وهي تختلف عن الدالة sumMapFiltered في أنها تُجري الجمع مع حدوث overflow، أي إنها تُرجع لعملية الجمع نوع البيانات نفسه الخاص بنوع بيانات المعامل. البنية sumMapFilteredWithOverflow(keys_to_keep)(keys, values) المعاملات

keys_to_keep: ‏Array من المفاتيح لاستخدامها في التصفية.
keys: ‏Array من المفاتيح.
values: ‏Array من القيم.

القيمة المعادة

تُرجع Tuple من مصفوفتين: المفاتيح بترتيب فرز، والقيم المجمّعة للمفاتيح المقابلة.

مثال في هذا المثال، ننشئ جدولًا باسم sum_map، وندرِج فيه بعض البيانات، ثم نستخدم كلًا من sumMapFilteredWithOverflow وsumMapFiltered والدالة toTypeName لمقارنة النتيجة. ونظرًا لأن requests كان من النوع UInt8 في الجدول المُنشأ، فقد رقّت sumMapFiltered نوع القيم المجمّعة إلى UInt64 لتجنّب overflow، في حين أبقت sumMapFilteredWithOverflow النوع UInt8، وهو غير كبير بما يكفي لتخزين النتيجة، أي إن overflow قد حدث.

Query

CREATE TABLE sum_map
(
    `date` Date,
    `timeslot` DateTime,
    `statusMap` Nested(status UInt8, requests UInt8)
)
ENGINE = Log

INSERT INTO sum_map VALUES
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [1, 2, 3], [10, 10, 10]),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [3, 4, 5], [10, 10, 10]),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [4, 5, 6], [10, 10, 10]),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [6, 7, 8], [10, 10, 10]);

Query

SELECT sumMapFilteredWithOverflow([1, 4, 8])(statusMap.status, statusMap.requests) as summap_overflow, toTypeName(summap_overflow) FROM sum_map;

Query

SELECT sumMapFiltered([1, 4, 8])(statusMap.status, statusMap.requests) as summap, toTypeName(summap) FROM sum_map;

Response

   ┌─sum──────────────────┬─toTypeName(sum)───────────────────┐
1. │ ([1,4,8],[10,20,10]) │ Tuple(Array(UInt8), Array(UInt8)) │
   └──────────────────────┴───────────────────────────────────┘

Response

   ┌─summap───────────────┬─toTypeName(summap)─────────────────┐
1. │ ([1,4,8],[10,20,10]) │ Tuple(Array(UInt8), Array(UInt64)) │
   └──────────────────────┴────────────────────────────────────┘

sequenceNextNode

يعيد قيمة الحدث التالي الذي طابق سلسلة الأحداث. دالة تجريبية، فعِّلها باستخدام SET allow_experimental_funnel_functions = 1. الصياغة

sequenceNextNode(direction, base)(timestamp, event_column, base_condition, event1, event2, event3, ...)

المعلمات

direction — يُستخدم لتحديد الاتجاه.
- forward — التحرك إلى الأمام.
- backward — التحرك إلى الخلف.
base — يُستخدم لتعيين النقطة المرجعية.
- head — تعيين النقطة المرجعية إلى الحدث الأول.
- tail — تعيين النقطة المرجعية إلى الحدث الأخير.
- first_match — تعيين النقطة المرجعية إلى أول event1 مطابق.
- last_match — تعيين النقطة المرجعية إلى آخر event1 مطابق.

الوسيطات

timestamp — اسم العمود الذي يحتوي على الطابع الزمني. أنواع البيانات المدعومة: Date، وDateTime، وأنواع الأعداد الصحيحة الأخرى غير الموقعة.
event_column — اسم العمود الذي يحتوي على قيمة الحدث التالي المراد إرجاعها. أنواع البيانات المدعومة: String وNullable(String).
base_condition — الشرط الذي يجب أن تستوفيه النقطة المرجعية.
event1, event2, … — شروط تصف سلسلة الأحداث. UInt8.

القيم المُعادة

event_column[next_index] — إذا تمت مطابقة النمط وكانت القيمة التالية موجودة.
NULL - إذا لم تتم مطابقة النمط أو لم تكن القيمة التالية موجودة.

النوع: Nullable(String). مثال يمكن استخدامه عندما تكون الأحداث A->B->C->D->E وتريد معرفة الحدث الذي يلي B->C، وهو D. عبارة الاستعلام التي تبحث عن الحدث الذي يلي A->B:

Query

CREATE TABLE test_flow (
    dt DateTime,
    id int,
    page String)
ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMMDD(dt)
ORDER BY id;

INSERT INTO test_flow VALUES (1, 1, 'A') (2, 1, 'B') (3, 1, 'C') (4, 1, 'D') (5, 1, 'E');

SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'head')(dt, page, page = 'A', page = 'A', page = 'B') as next_flow FROM test_flow GROUP BY id;

Response

┌─id─┬─next_flow─┐
│  1 │ C         │
└────┴───────────┘

سلوك forward وhead

ALTER TABLE test_flow DELETE WHERE 1 = 1 settings mutations_sync = 1;

INSERT INTO test_flow VALUES (1, 1, 'Home') (2, 1, 'Gift') (3, 1, 'Exit');
INSERT INTO test_flow VALUES (1, 2, 'Home') (2, 2, 'Home') (3, 2, 'Gift') (4, 2, 'Basket');
INSERT INTO test_flow VALUES (1, 3, 'Gift') (2, 3, 'Home') (3, 3, 'Gift') (4, 3, 'Basket');

SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'head')(dt, page, page = 'Home', page = 'Home', page = 'Gift') FROM test_flow GROUP BY id;

                  dt   id   page
 1970-01-01 09:00:01    1   Home // Base point, Matched with Home
 1970-01-01 09:00:02    1   Gift // Matched with Gift
 1970-01-01 09:00:03    1   Exit // The result

 1970-01-01 09:00:01    2   Home // Base point, Matched with Home
 1970-01-01 09:00:02    2   Home // Unmatched with Gift
 1970-01-01 09:00:03    2   Gift
 1970-01-01 09:00:04    2   Basket

 1970-01-01 09:00:01    3   Gift // Base point, Unmatched with Home
 1970-01-01 09:00:02    3   Home
 1970-01-01 09:00:03    3   Gift
 1970-01-01 09:00:04    3   Basket

سلوك backward وtail

SELECT id, sequenceNextNode('backward', 'tail')(dt, page, page = 'Basket', page = 'Basket', page = 'Gift') FROM test_flow GROUP BY id;

                 dt   id   page
1970-01-01 09:00:01    1   Home
1970-01-01 09:00:02    1   Gift
1970-01-01 09:00:03    1   Exit // Base point, Unmatched with Basket

1970-01-01 09:00:01    2   Home
1970-01-01 09:00:02    2   Home // The result
1970-01-01 09:00:03    2   Gift // Matched with Gift
1970-01-01 09:00:04    2   Basket // Base point, Matched with Basket

1970-01-01 09:00:01    3   Gift
1970-01-01 09:00:02    3   Home // The result
1970-01-01 09:00:03    3   Gift // Base point, Matched with Gift
1970-01-01 09:00:04    3   Basket // Base point, Matched with Basket

سلوك forward وfirst_match

SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'first_match')(dt, page, page = 'Gift', page = 'Gift') FROM test_flow GROUP BY id;

                 dt   id   page
1970-01-01 09:00:01    1   Home
1970-01-01 09:00:02    1   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:03    1   Exit // The result

1970-01-01 09:00:01    2   Home
1970-01-01 09:00:02    2   Home
1970-01-01 09:00:03    2   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:04    2   Basket  The result

1970-01-01 09:00:01    3   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:02    3   Home // The result
1970-01-01 09:00:03    3   Gift
1970-01-01 09:00:04    3   Basket

SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'first_match')(dt, page, page = 'Gift', page = 'Gift', page = 'Home') FROM test_flow GROUP BY id;

                 dt   id   page
1970-01-01 09:00:01    1   Home
1970-01-01 09:00:02    1   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:03    1   Exit // Unmatched with Home

1970-01-01 09:00:01    2   Home
1970-01-01 09:00:02    2   Home
1970-01-01 09:00:03    2   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:04    2   Basket // Unmatched with Home

1970-01-01 09:00:01    3   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:02    3   Home // Matched with Home
1970-01-01 09:00:03    3   Gift // The result
1970-01-01 09:00:04    3   Basket

سلوك backward وlast_match

SELECT id, sequenceNextNode('backward', 'last_match')(dt, page, page = 'Gift', page = 'Gift') FROM test_flow GROUP BY id;

                 dt   id   page
1970-01-01 09:00:01    1   Home // The result
1970-01-01 09:00:02    1   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:03    1   Exit

1970-01-01 09:00:01    2   Home
1970-01-01 09:00:02    2   Home // The result
1970-01-01 09:00:03    2   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:04    2   Basket

1970-01-01 09:00:01    3   Gift
1970-01-01 09:00:02    3   Home // The result
1970-01-01 09:00:03    3   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:04    3   Basket

SELECT id, sequenceNextNode('backward', 'last_match')(dt, page, page = 'Gift', page = 'Gift', page = 'Home') FROM test_flow GROUP BY id;

                 dt   id   page
1970-01-01 09:00:01    1   Home // Matched with Home, the result is null
1970-01-01 09:00:02    1   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:03    1   Exit

1970-01-01 09:00:01    2   Home // The result
1970-01-01 09:00:02    2   Home // Matched with Home
1970-01-01 09:00:03    2   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:04    2   Basket

1970-01-01 09:00:01    3   Gift // The result
1970-01-01 09:00:02    3   Home // Matched with Home
1970-01-01 09:00:03    3   Gift // Base point
1970-01-01 09:00:04    3   Basket

سلوك base_condition

CREATE TABLE test_flow_basecond
(
    `dt` DateTime,
    `id` int,
    `page` String,
    `ref` String
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMMDD(dt)
ORDER BY id;

INSERT INTO test_flow_basecond VALUES (1, 1, 'A', 'ref4') (2, 1, 'A', 'ref3') (3, 1, 'B', 'ref2') (4, 1, 'B', 'ref1');

SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'head')(dt, page, ref = 'ref1', page = 'A') FROM test_flow_basecond GROUP BY id;

                  dt   id   page   ref
 1970-01-01 09:00:01    1   A      ref4 // The head can not be base point because the ref column of the head unmatched with 'ref1'.
 1970-01-01 09:00:02    1   A      ref3
 1970-01-01 09:00:03    1   B      ref2
 1970-01-01 09:00:04    1   B      ref1

SELECT id, sequenceNextNode('backward', 'tail')(dt, page, ref = 'ref4', page = 'B') FROM test_flow_basecond GROUP BY id;

                  dt   id   page   ref
 1970-01-01 09:00:01    1   A      ref4
 1970-01-01 09:00:02    1   A      ref3
 1970-01-01 09:00:03    1   B      ref2
 1970-01-01 09:00:04    1   B      ref1 // The tail can not be base point because the ref column of the tail unmatched with 'ref4'.

SELECT id, sequenceNextNode('forward', 'first_match')(dt, page, ref = 'ref3', page = 'A') FROM test_flow_basecond GROUP BY id;

                  dt   id   page   ref
 1970-01-01 09:00:01    1   A      ref4 // This row can not be base point because the ref column unmatched with 'ref3'.
 1970-01-01 09:00:02    1   A      ref3 // Base point
 1970-01-01 09:00:03    1   B      ref2 // The result
 1970-01-01 09:00:04    1   B      ref1

SELECT id, sequenceNextNode('backward', 'last_match')(dt, page, ref = 'ref2', page = 'B') FROM test_flow_basecond GROUP BY id;

                  dt   id   page   ref
 1970-01-01 09:00:01    1   A      ref4
 1970-01-01 09:00:02    1   A      ref3 // The result
 1970-01-01 09:00:03    1   B      ref2 // Base point
 1970-01-01 09:00:04    1   B      ref1 // This row can not be base point because the ref column unmatched with 'ref2'.

مرجع SQL

أنواع البيانات

المحركات

الدوال

الصيغ

الإعدادات

جداول النظام

بحيرات البيانات

الدوال التجميعية البارامترية

المُدرَّج التكراري

sequenceMatch

بنية النمط

sequenceCount

sequenceMatchEvents

windowFunnel

retention

uniqUpTo(N)(x)

sumMapFiltered

sumMapFilteredWithOverflow

sequenceNextNode

​المُدرَّج التكراري

​sequenceMatch

​بنية النمط

​sequenceCount

​sequenceMatchEvents

​windowFunnel

​retention

​uniqUpTo(N)(x)

​sumMapFiltered

​sumMapFilteredWithOverflow

​sequenceNextNode

المُدرَّج التكراري

sequenceMatch

بنية النمط

sequenceCount

sequenceMatchEvents

windowFunnel

retention

uniqUpTo(N)(x)

sumMapFiltered

sumMapFilteredWithOverflow

sequenceNextNode