转化漏斗的基本实现

  bigdata
  14 minutes read (About 2115 words)

转化漏斗的基本实现

参照 clickhouse-presentation funnel 实现：
https://github.com/yandex/clickhouse-presentations/blob/master/meetup9/funnels.pdf

测试环境：单机 Intel Xeon L5520,内存16G（配置是不是很穷呢😭）
样本数据：易观OLAP大赛Demo数据,官方说6亿，17年1月和2月的数据，我实际下载数据总条数3亿左右，只有1月的数据，可能下载过程丢了。。。

测试项

  • 计算2017年1月份中，依次有序触发“搜索商品”、“查看商品”、“生成订单”的用户转化情况，且时间窗口为1天。
  • 计算2017年1月和2月份中，依次有序触发“登陆”、“搜索商品”、“查看商品”、“生成订单”、“订单付款”的用户转化情况， 且时间窗口为7天，“搜索商品”事件的content属性为Apple，“浏览商品”事件的price属性大于5000。

原题中，有时间窗口概念，clickhouse现有原生聚合函数无法支持，所以到后面实现；下载的数据没有二月份的，而且机器配置有点低，测试的时候好几次内存不够分配

数据处理

测试数据入clickhouse的处理章节参考的是易观OLAP开源组冠军的处理方式

原数据结构：

  1. 用户ID，字符串类型
  2. 时间戳，毫秒级别，Long类型
  3. 事件ID，Int类型，包含10001到10010十个事件
  4. 事件名称，字符串类型，包含启动、登陆、搜索商品等十个事件
  5. 事件属性，Json串格式
  6. 日期，字符串类型

这样的数据结构还不能直接导入到clickhouse，原因：

  1. 查询需要支持事件属性的过滤，clickhouse不能直接解析json过滤，需要将json格式的各个事件属性 转化为列。列式存储，这才是clickhouse嘛（最终clickhouse 并没被采用到正式商业环境，可能原因就在于 事件属性 是支持用户自定义的，无法预先设定好所有的事件属性有哪些。仅仅是猜测….)
  2. 事件属性，现在不知道 样本数据 中有多少事件属性，所以需要动态扫描一遍样本数据，将事件属性全部识别出来，方便建表
  3. clickhouse 不支持20170130 这样的日期导入，需要变成2017-01-30格式

数据预处理：

1.读一遍数据文件识别动态Scheme生成sql和模型文件

1
go run createtable.go  -files=`ls 2017*` | tee  create_table.sql`

createtable.go 这里查看

生成的create_table.sql:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
CREATE TABLE trend_event
(
    user_id UInt32,
    timestamp UInt64,
    event_id UInt32,
    event_name String,

    event_tag_brand String,
    event_tag_content String,
    event_tag_how Int32,
    event_tag_page_num Int32,
    event_tag_price Int32,
    event_tag_price_all Int32,

    event_date Date
)  engine = MergeTree(event_date, (user_id, timestamp, event_date), 8192);

也就是样本数据中只有brand,content,how,page_num,price,,price_all这几个属性

2.通过模型文件,处理数据, 将数据存入 output目录

1
2
3
4
5
6
## 数据如果单节点硬盘存不下,可以将数据按月份分散到多台机器,修改 `ls 2017XXX`来处理数据
output="`pwd`/output"
mkdir -p $output
for f in `ls 2017*`;do
	go run index.go -file="$f" -out="`pwd`/output"   
done

index.go 这里查看

处理过的数据(一个是将json 对象变成列值，一个是将日期变为 yyyy-MM-dd：

数据入库

  1. 建表(create_table.sql 见上一章节） 
    1
    clickhouse-client  < create_table.sql
  2. 导入库
    1
    clickhouse-client --query='INSERT INTO trend_event FORMAT TabSeparated' < ./output/2017*

funnel实践一：事件转化

计算2017年1月份中(01-01~01-15)，依次有序触发搜索商品(10001)、查看商品(10004)、生成订单(10007)的用户转化情况

sequenceMatch

https://clickhouse.yandex/docs/en/agg_functions/parametric_functions.html#sequencematch-pattern-time-cond1-cond2

sequenceMatch(pattern)(time, cond1, cond2, …)

  • aggregate function
  • Matches sequence of events to pattern
  • returns 1 or 0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
# 过程sql
 select
    user_id,
    max((event_id=10001)) as step1_condition,
    sequenceMatch('(?1).*(?2)')(toDateTime(timestamp),(event_id=10003),(event_id=10004)) as step2_condition,
    sequenceMatch('(?1).*(?2).*(?3)')(toDateTime(timestamp),(event_id=10003),(event_id=10004),(event_id=10007)) as step3_condition
  from
    trend_event
  where
    event_date >= '2017-01-01'
    and event_date < '2017-01-15'
  group by user_id
  limit 10

1
2
3
4
5
6
7
SELECT
  sum(step1_condition) as step1_achieved,
  sum(step2_condition) as step2_achieved,
  sum(step3_condition) as step3_achieved
FROM (
  # 上述`过程sql`
  )

Arrays functionality

之前直接从全表拉数计算，这个过程还可以继续优化，去除重复序列事件。主要用到的是groupArray、arrayJoin、ARRAY JOIN等函数

介绍 funnel 的ppt里有个图示：

https://clickhouse.yandex/docs/en/agg_functions/reference.html#grouparray-x-grouparray-max-size-x
https://clickhouse.yandex/docs/en/functions/array_join.html#functions_arrayjoin

groupArray – aggregation function to create arrays
arrayJoin and ARRAY JOIN to split array into rows
Higher order functions

第一步骤，将事件按照用户分组 发生事件顺序打横成Array，并且去掉重复序列

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
SELECT
    user_id,
    groupArray(event_id) AS events,
    groupArray(timestamp) AS times,
    arrayEnumerate(events) AS events_index,
    arrayFilter((name, index) -> ((index = 1) OR (events[index] != events[(index - 1)])), events, events_index) AS events_filt,
    arrayFilter((time, index) -> ((index = 1) OR (events[index] != events[(index - 1)])), times, events_index) AS times_filt
FROM
(
    SELECT *
    FROM trend_event
    WHERE event_date = '2017-01-30'
    ORDER BY timestamp ASC
)
GROUP BY user_id
LIMIT 10

椭圆形标记的脚本需要再后续删除；select 中缺失 user_id。。。

第二步骤，再利用array Join将结果转化为原始可用的表结构：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
select
  user_id as userId,
  eventID,
  EventTimestamp
from (
  select
    user_id,
    groupArray(event_id) as events,
    groupArray(timestamp) as times,
    arrayEnumerate(events) as events_index,
    arrayFilter(name,index -> (index=1) or (events[index] != events[index-1]),events,events_index) as events_filt,
    arrayFilter(time,index -> (index=1) or (events[index] != events[index-1]), times,events_index) as times_filt
  FROM
    (select * from trend_event where event_date='2017-01-30' order by timestamp)
  group by user_id
)
array Join
  events_filt as eventID,
  times_filt as EventTimestamp
limit 10

最后表就如下图的结果，数据量是不是少了😂：

最后来看看优化后的效果：

结果是，优化后，结果跑不出来了，白优化了😂（还是配置太差了，内存不够用，又是单机），只好将 查询时间短 缩短成一天….

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
SELECT
  sum(step1_condition) as step1_achieved,
  sum(step2_condition) as step2_achieved,
  sum(step3_condition) as step3_achieved
FROM (
  select
    user_id,
    max((event_id=10001)) as step1_condition,
    sequenceMatch('(?1).*(?2)')(toDateTime(timestamp),(event_id=10003),(event_id=10004)) as step2_condition,
    sequenceMatch('(?1).*(?2).*(?3)')(toDateTime(timestamp),(event_id=10003),(event_id=10004),(event_id=10007)) as step3_condition
  from
    (
      select
        user_id,
        eventID as event_id,
        EventTimestamp as timestamp
      from (
        select
          user_id,
          groupArray(event_id) as events,
          groupArray(timestamp) as times,
          arrayEnumerate(events) as events_index,
          arrayFilter(name,index -> (index=1) or (events[index] != events[index-1]),events,events_index) as events_filt,
          arrayFilter(time,index -> (index=1) or (events[index] != events[index-1]), times,events_index) as times_filt
        FROM
          (select *
            from trend_event
            where
            event_date >= '2017-01-01' and event_date < '2017-01-02'
            order by timestamp)
        group by user_id
      )
      array Join
        events_filt as eventID,
        times_filt as EventTimestamp
    )
  group by user_id
)

funnel实践二：事件转化+事件属性过滤

计算2017年1月和2月份中01-0101-07，依次有序触发“登陆”、“搜索商品”、“查看商品”、“生成订单”、“订单付款”的用户转化情况， ~且时间窗口为7天~~，“搜索商品”事件的content属性为Apple，“浏览商品”事件的price属性大于5000。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
SELECT
  sum(step1_condition) as step1_achieved,
  sum(step2_condition) as step2_achieved,
  sum(step3_condition) as step3_achieved,
  sum(step4_condition) as step4_achieved,
  sum(step5_condition) as step5_achieved
FROM (
  select
    user_id,
    max((event_id=10002)) as step1_condition,
    sequenceMatch('(?1).*(?2)')(toDateTime(timestamp),(event_id=10002),(event_id=10003 and event_tag_content='Apple')) as step2_condition,
    sequenceMatch('(?1).*(?2).*(?3)')(toDateTime(timestamp),(event_id=10002),(event_id=10003 and event_tag_content='Apple'),(event_id=10004 and event_tag_price>5000)) as step3_condition,
    sequenceMatch('(?1).*(?2).*(?3).*(?4)')(toDateTime(timestamp),(event_id=10002),(event_id=10003 and event_tag_content='Apple'),(event_id=10004 and event_tag_price>5000),(event_id=10007)) as step4_condition,
    sequenceMatch('(?1).*(?2).*(?3).*(?4).*(?5)')(toDateTime(timestamp),(event_id=10002),(event_id=10003 and event_tag_content='Apple'),(event_id=10004 and event_tag_price>5000),(event_id=10007),(event_id=10008)) as step5_condition
  from
    trend_event
  where
    event_date >= '2017-01-01'
    and event_date < '2017-01-08'
  group by user_id
)

总结

简单的漏斗，用clickhouse还是很轻松解决，甚至单机这么差配置都可以。但是如果加上时间窗口这个概念，原生的函数就不支持了，另外clickhouse不支持UDAF，需要直接修改源码。开源组冠军VectorLineX是在源码中加了自定义函数（类似UDAF），只不过给的源码分支已经被remove了，后续再研究下patch，看能否理解

 
spring boot 动态数据源配置 & 运行时新增数据源
Clickhouse Tutorial

Comments

  Follow
Your browser is out-of-date!

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×