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类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化—柱状图数据可视化—饼图、环形图、雷达图统…内容导航
类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化—柱状图数据可视化—饼图、环形图、雷达图统计学检验箱线图筛选异常值3 Sigma原则筛选离群值Python统计学检验大数据PySpark大数据处理详细教程使用教程CentOS服务器搭建Miniconda环境Linux服务器配置免密SSH大数据集群缓存清理面试题整理面试题—机器学习算法面试题—推荐系统 前驱记录
为了在 SQL 查询中按特定列对数据进行分区可以在窗口函数中使用 PARTITION BY 子句。这通常用于在执行窗口函数如 LAG时在某些列的值上创建数据的分区。例如如果您想按 _distinct_id 分区数据然后在每个分区内找到符合特定条件的记录的前一条记录可以这样做
WITH ExtendedTable AS (SELECT_distinct_id,_part_event,plat_id,_event_time,exception_type,_kudu_pt,LAG(_part_event) OVER (PARTITION BY _distinct_id ORDER BY _event_time) AS prev_part_eventFROM YourTableWHERE _kudu_pt 20231115 AND _kudu_pt 20231201
)SELECT COUNT(*) AS TotalCount
FROM ExtendedTable
WHERE_part_event app_exception AND exception_type 7AND (prev_part_event LIKE dbt_ad% OR prev_part_event LIKE video% OR prev_part_event LIKE ad% OR prev_part_event LIKE Ad% OR prev_part_event LIKE insert% OR prev_part_event LIKE inters%)在这个例子中 LAG(_part_event) OVER (PARTITION BY _distinct_id ORDER BY _event_time)此窗口函数首先按 _distinct_id 列对数据进行分区然后在每个分区内按 _event_time 排序从而为每条记录计算 prev_part_event。 这意味着 LAG() 函数是在每个 _distinct_id 分区内独立计算的。 请确保将 _distinct_id 替换为您实际想要用作分区依据的列名。这种方法允许您在每个分区例如每个用户或每个设备内单独跟踪事件序列。
后驱记录
要查找满足特定条件例如 _part_event ‘app_exception’ AND exception_type 7的记录的后一条记录您可以使用窗口函数 LEAD()。与 LAG() 类似LEAD() 用于访问当前行之后的行中的数据。在您的场景中我们将使用 LEAD() 来获取每条记录后面的 _part_event 值然后筛选出满足您指定条件的记录。 以下是相应的 SQL 查询
WITH ExtendedTable AS (SELECT_distinct_id,_part_event,plat_id,_event_time,exception_type,_kudu_pt,LEAD(_part_event) OVER (PARTITION BY _distinct_id ORDER BY _event_time) AS next_part_eventFROM YourTableWHERE _kudu_pt 20231115 AND _kudu_pt 20231201
)SELECT COUNT(*) AS TotalCount
FROM ExtendedTable
WHERE_part_event app_exception AND exception_type 7AND (next_part_event LIKE dbt_ad% OR next_part_event LIKE video% OR next_part_event LIKE ad% OR next_part_event LIKE Ad% OR next_part_event LIKE insert% OR next_part_event LIKE inters%)在此查询中 LEAD(_part_event) OVER (PARTITION BY _distinct_id ORDER BY _event_time) 用于在 _distinct_id 分区内按 _event_time 排序后获取每条记录后面的 _part_event 值。 最后查询从 ExtendedTable 中选择那些满足 _part_event ‘app_exception’ AND exception_type 7 条件的记录并且它们的下一条记录的 _part_event 符合您指定的模式。 这个查询将返回在指定时间段内满足 _part_event ‘app_exception’ AND exception_type 7 条件的记录的数量且它们的后一条记录符合特定的 _part_event 模式。 友情提示如果你觉得这个博客对你有帮助请点赞、评论和分享吧如果你有任何问题或建议也欢迎在评论区留言哦
