解决复杂的 SQL-Based 聚合问题与多个事件

Question

长话短说，我刚才没有通过以下测试评估。想终于明白怎么解决了。

player_id：整数 game_id：整数 event_type: 可变字符(64) event_time : 时间戳

store_game_install: 指定玩家已完成指定游戏的初始安装

store_game_update: 指定玩家对指定游戏进行了更新

store_open：指定玩家已在设备上启动游戏商店客户端 store_deleted: 指定玩家已卸载设备上的游戏商城客户端 store_game_download:指定玩家已将游戏包下载到由于必须从 store_game_view 后跟 store_game_download.

推断出实际的游戏安装

另一方面，更高版本的商店客户端已停止生成 store_game_download 事件。

我必须构造一个 MySql/PostgreSQL 语句来生成以下聚合：

game_id => game id

game_views => Total count of game detail views for this

game_installs => Total count of game installs for this game

任何帮助都意味着整个世界。谢谢！

Answer 1

您可以进行条件聚合。

在 Postgres 中：

select
    app_id,
    count(*) filter(where event_type = 'store_app_view') app_views,
    count(*) filter(where event_type = 'store_app_install') app_installs
    count(*) filter(where event_type = 'store_app_install')
        / count(*) filter(where event_type = 'store_app_view') app_conversion_rate
from events_db
group by app_id

实施逻辑来推断应用程序旧版本的商店安装有点复杂。为此，一种方法是使用 window 函数：

select
    app_id,
    count(*) filter(where event_type = 'store_app_view') app_views,
    count(*) filter(where event_type = 'store_app_install' or event_type = 'store_app_view' and lead_event_type = 'store_app_download') app_installs
    count(*) filter(where event_type = 'store_app_install' or event_type = 'store_app_view' and lead_event_type = 'store_app_download')
        / count(*) filter(where event_type = 'store_app_View') app_conversion_rate

from (
    select
        e.*,
        lead(event_type) over(partition by user_id order by event_type) lead_event_type
    from events_db e
) t
group by app_id

Answer 2

在 MySQL 中，它将与为 Postgres 显示的@GMB 接近相同

SELECT
    `app_id`,
    SUM(`event_type` = 'store_app_view') app_views,
    SUM(`event_type` = 'store_app_install') app_installs,
    (SUM(`event_type` = 'store_app_install') / SUM(`event_type` = 'store_app_view')) app_conversion_rate
FROM `events_db`
GROUP BY `app_id`

https://www.db-fiddle.com/f/o8JoQHDxdLoSRrvMhoveMe/1

解决复杂的 SQL-Based 聚合问题与多个事件

Solving Complex SQL-Based Aggregation problem with multiple events

sql

postgresql

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pivot

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