WINDOW_FUNCTION_WINDOW_FUNNEL

WINDOW FUNCTION WINDOW_FUNNEL

description

漏斗分析函数搜索滑动时间窗口内最大的发生的最大事件序列长度。

window ：滑动时间窗口大小，单位为秒。
mode ：模式，共有四种模式
- "default": 默认模式。
- "deduplication": 当某个事件重复发生时，这个重复发生的事件会阻止后续的处理过程。如，指定事件链为[event1='A', event2='B', event3='C', event4='D']，原始事件链为"A-B-C-B-D"。由于B事件重复，最终的结果事件链为A-B-C，最大长度为3。
- "fixed": 不允许事件的顺序发生交错，即事件发生的顺序必须和指定的事件链顺序一致。如，指定事件链为[event1='A', event2='B', event3='C', event4='D']，原始事件链为"A-B-D-C"，则结果事件链为A-B，最大长度为2
- "increase": 选中的事件的时间戳必须按照指定事件链严格递增。
timestamp_column ：指定时间列，类型为DATETIME, 滑动窗口沿着此列工作。
eventN ：表示事件的布尔表达式。

漏斗分析函数按照如下算法工作：

搜索到满足满足条件的第一个事件，设置事件长度为1，此时开始滑动时间窗口计时。
如果事件在时间窗口内按照指定的顺序发生，时间长度累计增加。如果事件没有按照指定的顺序发生，时间长度不增加。
如果搜索到多个事件链，漏斗分析函数返回最大的长度。

window_funnel(window, mode, timestamp_column, event1, event2, ... , eventN)

example

CREATE TABLE windowfunnel_test (
                `xwho` varchar(50) NULL COMMENT 'xwho',
                `xwhen` datetime COMMENT 'xwhen',
                `xwhat` int NULL COMMENT 'xwhat'
                )
DUPLICATE KEY(xwho)
DISTRIBUTED BY HASH(xwho) BUCKETS 3
PROPERTIES (
    "replication_num" = "1"
);
 
INSERT into windowfunnel_test (xwho, xwhen, xwhat) values ('1', '2022-03-12 10:41:00', 1),
                                                   ('1', '2022-03-12 13:28:02', 2),
                                                   ('1', '2022-03-12 16:15:01', 3),
                                                   ('1', '2022-03-12 19:05:04', 4);
 
select window_funnel(3600 * 3, 'default', t.xwhen, t.xwhat = 1, t.xwhat = 2 ) AS level from windowfunnel_test t;
 
| level |
|---|
| 2 |

keywords

WINDOW,FUNCTION,WINDOW_FUNNEL

WINDOW_FUNCTION_SUM CUT_IPV6