ClickHouse中如何实现漏斗分析

Question

我想根据存储在 ClickHouse 中的埋点数据进行漏斗分析。让我们为漏斗分析定义一些元素：

1. 一系列事件：A (event_id = 1) -> B (event_id = 2) -> C (event_id = 3)

2. 时间段：0 (event_ms) ~ 500 (event_ms)

3. 时间窗口：100 (event_ms)

我想知道，对于每个用户，在时间段内是否发生了一系列事件（A->B->C），并且A和C之间的间隔在时间窗口内。

这是我的测试数据集：

CREATE TABLE test_dataset
(
    `event_id` UInt64,
    `event_ms` UInt64,
    `uid` UInt64 // user_id
)
ENGINE = AggregatingMergeTree
PARTITION BY toYYYYMMDD(toDate(event_ms))
ORDER BY (event_id, event_ms,uid)
SETTINGS index_granularity = 8192;

INSERT INTO TABLE test_dataset VALUES 
      (1, 100, 123), 
      (1, 120, 123), 
      (1, 130, 123), 
      (1, 150, 345), 
      (1, 180, 345), 
      (2, 150, 123), 
      (2, 200, 234), 
      (2, 140, 345),
      (2, 210, 345),
      (2, 300, 345),
      (3, 180, 123),
      (3, 250, 123),
      (3, 290, 234),
      (3, 270, 345);

我使用join 查找所有符合条件的事件系列：

SELECT
    t1.event_ms, t2.event_ms, t3.event_ms, t4.event_ms,
    t1.uid, t2.uid, t3.uid, t4.uid
FROM
(SELECT 
    uid, event_ms 
FROM funnel_join_test_1
WHERE
    event_id = 1 AND event_ms >= 0 AND event_ms <= 500) as t1
ASOF left join
(SELECT 
    uid, event_ms 
FROM funnel_join_test_1
WHERE
    event_id = 2 AND event_ms >= 0 AND event_ms <= 500) as t2
ON t1.uid = t2.uid AND t1.event_ms  < t2.event_ms
ASOF left join
(SELECT 
    uid, event_ms 
FROM funnel_join_test_1
WHERE
    event_id = 3 AND event_ms >= 0 and event_ms <= 500) as t3
ON t2.uid = t3.uid and t2.event_ms < t3.event_ms
ASOF left join
(SELECT 
    uid, event_ms 
FROM funnel_join_test_1
WHERE
    event_id = 3 AND event_ms >= 0 and event_ms <= 500) as t4
ON t3.uid = t4.uid and t4.event_ms < t1.event_ms + 100
WHERE t4.event_ms > 0;

以下是所有合格的系列活动：

┌─t1.event_ms─┬─t2.event_ms─┬─t3.event_ms─┬─t4.event_ms─┬─t1.uid─┬─t2.uid─┬─t3.uid─┬─t4.uid─┐
│         180 │         210 │         270 │         270 │    345 │    345 │    345 │    345 │
└─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴────────┴────────┴────────┴────────┘
┌─t1.event_ms─┬─t2.event_ms─┬─t3.event_ms─┬─t4.event_ms─┬─t1.uid─┬─t2.uid─┬─t3.uid─┬─t4.uid─┐
│         120 │         150 │         180 │         180 │    123 │    123 │    123 │    123 │
└─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴────────┴────────┴────────┴────────┘
┌─t1.event_ms─┬─t2.event_ms─┬─t3.event_ms─┬─t4.event_ms─┬─t1.uid─┬─t2.uid─┬─t3.uid─┬─t4.uid─┐
│         130 │         150 │         180 │         180 │    123 │    123 │    123 │    123 │
└─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴────────┴────────┴────────┴────────┘
┌─t1.event_ms─┬─t2.event_ms─┬─t3.event_ms─┬─t4.event_ms─┬─t1.uid─┬─t2.uid─┬─t3.uid─┬─t4.uid─┐
│         100 │         150 │         180 │         180 │    123 │    123 │    123 │    123 │
└─────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┴────────┴────────┴────────┴────────┘

然后我知道用户 123 和 345 在该时间段内有这样的事件系列。在 ClickHouse 中使用 join 很慢，有没有其他方法可以解决这个问题？

顺便说一句，我不需要知道所有合格的系列，我只想知道每个用户是否有一个这样的事件系列。

Answer 1

有函数windowFunnel在滑动窗口中搜索事件链。

SELECT
    uid,
    windowFunnel(100)(event_ms, event_id = 1, event_id = 2, event_id = 3) AS chain_len
FROM test_dataset
WHERE (event_ms > 0) AND (event_ms < 500)
GROUP BY uid;

结果：

┌─uid─┬─chain_len─┐
│ 234 │         0 │
│ 345 │         3 │
│ 123 │         3 │
└─────┴───────────┘

它返回匹配的链长度，因此对于用户345 和123，我们有3，这意味着整个链都匹配。

如果我们将window 减少到10，它将仅找到链的开头并且由于条件timestamp of event 2 <= timestamp of event 1 + window 不成立而与其他事件不匹配。

SELECT
    uid,
    windowFunnel(10)(event_ms, event_id = 1, event_id = 2, event_id = 3) AS chain_len
FROM test_dataset
WHERE (event_ms > 0) AND (event_ms < 500)
GROUP BY uid

结果：

┌─uid─┬─chain_len─┐
│ 234 │         0 │
│ 345 │         1 │
│ 123 │         1 │
└─────┴───────────┘

因此，要检查用户是否存在这样的链，您可以检查 windowFunnel 是否匹配适当数量的事件。

时间间隔限制（时间段：0（event_ms）~500（event_ms）），在WHERE子句中简单处理。

添加更多非周期事件：

INSERT INTO TABLE test_dataset VALUES (1, 600, 234), (2, 601, 234), (3, 602, 234);

然后检查：

SELECT
    uid,
    windowFunnel(100)(event_ms, event_id = 1, event_id = 2, event_id = 3) AS chain_len
FROM test_dataset
WHERE (event_ms > 0) AND (event_ms < 500)
GROUP BY uid

结果：

┌─uid─┬─chain_len─┐
│ 234 │         0 │
│ 345 │         3 │
│ 123 │         3 │
└─────┴───────────┘

没有WHERE

SELECT
    uid,
    windowFunnel(100)(event_ms, event_id = 1, event_id = 2, event_id = 3) AS chain_len
FROM test_dataset
GROUP BY uid

结果：

┌─uid─┬─chain_len─┐
│ 234 │         3 │
│ 345 │         3 │
│ 123 │         3 │
└─────┴───────────┘