2026年5月17日に最終更新

WINDOW_FUNNEL

説明

WINDOW_FUNNEL 関数は、指定した時間枠内でイベントの連鎖を検索し、連鎖の中で完了したステップの最大数を求めることで、ユーザー行動の順序を分析します。ウェブサイトへの訪問から最終的な購入までのユーザーのコンバージョンを調べるなど、コンバージョンファネルの分析に役立ちます。

この関数は次のように動作します。

連鎖の最初の条件を満たすデータを探し、イベント数を 1 に設定します。この時点からスライディングウィンドウが始まります。
時間枠内で連鎖のイベントが順序どおりに発生すると、イベント数が増加します。イベントの順序が崩れた場合は増加しません。
データ内に完了したステップ数の異なる複数のイベント連鎖がある場合は、最も長い連鎖の長さだけを出力します。

構文

WINDOW_FUNNEL(<window>, <mode>, <timestamp>, <event_1>[, event_2, ... , event_n])

パラメータ

パラメータ	説明
`<window>`	時間枠の長さを秒単位で指定します。
`<mode>`	`default`、`deduplication`、`fixed`、`increase` の四つのモードがあります。詳しくは以下のモードを参照してください。
`<timestamp>`	スライディングウィンドウの基準となる DATETIME 型の列を指定します。
`<event_n>`	eventID = 1004 のような真偽値式を指定します。

モード

default: 標準的なファネル計算です。Doris は時間枠内で、指定された順序に一致する最も長いイベント連鎖を探します。どの条件にも一致しないイベントは無視します。
deduplication: default と同様に計算しますが、現在の連鎖ですでに一致したイベントが再び現れると連鎖が途切れます。条件が A、B、C、D の順で、イベント列が A-B-C-B-D の場合、二度目の B で途切れるため、一致する連鎖は A-B-C、最大レベルは三です。
fixed: 連鎖は指定された順序で進む必要があり、途中のステップを飛ばせません。直前の条件が一致する前に後続の条件に一致するイベントが現れると、連鎖は止まります。どの条件にも一致しないイベントは無視されます。条件が A、B、C、D の順であれば、A-B-D-C は A-B まで一致してレベル二を返します。どの条件にも一致しない X を含む A-B-X-C-D は、A-B-C-D まで一致します。
increase: default と同様に計算しますが、一致するイベントのタイムスタンプは厳密に増加する必要があります。同じタイムスタンプの後続イベントでは連鎖は進みません。

以下は英語の原文です。

- `default`: Standard funnel calculation. Doris searches for the longest event chain that matches the specified order within the time window. Events that do not match any condition are ignored.

- `deduplication`: Based on `default`, but an event that has already been matched in the current chain cannot appear again. For example, if the condition list is [event1='A', event2='B', event3='C', event4='D'] and the original event chain is `A-B-C-B-D`, the second `B` breaks the chain, so the matched event chain is `A-B-C` and the max level is `3`.

- `fixed`: The chain must advance in the specified order and cannot skip intermediate steps. If an event that matches a later condition appears before its immediate predecessor is matched, the chain stops. Events that do not match any condition are ignored and do not break the chain. For example, with [event1='A', event2='B', event3='C', event4='D'], `A-B-D-C` returns `A-B` and level `2`; with `A-B-X-C-D` (`X` matches none of the conditions), Doris returns `A-B-C-D`.

- `increase`: Based on `default`, but matched events must have strictly increasing timestamps. If two matched events have the same timestamp, the later event cannot advance the chain.

戻り値

指定された時間枠内で順序どおりに完了した連続するステップの最大数を、整数で返します。

例

例 1: default モード

default モードを使用し、各 user_id に対応する連続したイベントの最大数を、5 分の時間枠で求めます。

CREATE TABLE events(
    user_id BIGINT,
    event_name VARCHAR(64),
    event_timestamp datetime,
    phone_brand varchar(64),
    tab_num int
) distributed by hash(user_id) buckets 3 properties("replication_num" = "1");

INSERT INTO
    events
VALUES
    (100123, 'login', '2022-05-14 10:01:00', 'HONOR', 1),
    (100123, 'visit', '2022-05-14 10:02:00', 'HONOR', 2),
    (100123, 'order', '2022-05-14 10:04:00', 'HONOR', 3),
    (100123, 'payment', '2022-05-14 10:10:00', 'HONOR', 4),
    (100125, 'login', '2022-05-15 11:00:00', 'XIAOMI', 1),
    (100125, 'visit', '2022-05-15 11:01:00', 'XIAOMI', 2),
    (100125, 'order', '2022-05-15 11:02:00', 'XIAOMI', 6),
    (100126, 'login', '2022-05-15 12:00:00', 'IPHONE', 1),
    (100126, 'visit', '2022-05-15 12:01:00', 'HONOR', 2),
    (100127, 'login', '2022-05-15 11:30:00', 'VIVO', 1),
    (100127, 'visit', '2022-05-15 11:31:00', 'VIVO', 5);

SELECT
    user_id,
    window_funnel(
        300,
        "default",
        event_timestamp,
        event_name = 'login',
        event_name = 'visit',
        event_name = 'order',
        event_name = 'payment'
    ) AS level
FROM
    events
GROUP BY
    user_id
order BY
    user_id;

+---------+-------+
| user_id | level |
+---------+-------+
|  100123 |     3 |
|  100125 |     3 |
|  100126 |     2 |
|  100127 |     2 |
+---------+-------+

user_id=100123 では、payment イベントの発生時刻が時間枠を超えるため、一致するイベント連鎖は login-visit-order です。

例 2: deduplication モード

deduplication モードを使用し、1 時間の時間枠で、各 user_id に対応する連続したイベントの最大数を求めます。

CREATE TABLE events(
    user_id BIGINT,
    event_name VARCHAR(64),
    event_timestamp datetime,
    phone_brand varchar(64),
    tab_num int
) distributed by hash(user_id) buckets 3 properties("replication_num" = "1");

INSERT INTO
    events
VALUES
    (100123, 'login', '2022-05-14 10:01:00', 'HONOR', 1),
    (100123, 'visit', '2022-05-14 10:02:00', 'HONOR', 2),
    (100123, 'login', '2022-05-14 10:03:00', 'HONOR', 3),
    (100123, 'order', '2022-05-14 10:04:00', 'HONOR', 4),
    (100123, 'payment', '2022-05-14 10:10:00', 'HONOR', 4),
    (100125, 'login', '2022-05-15 11:00:00', 'XIAOMI', 1),
    (100125, 'visit', '2022-05-15 11:01:00', 'XIAOMI', 2),
    (100125, 'order', '2022-05-15 11:02:00', 'XIAOMI', 6),
    (100126, 'login', '2022-05-15 12:00:00', 'IPHONE', 1),
    (100126, 'visit', '2022-05-15 12:01:00', 'HONOR', 2),
    (100127, 'login', '2022-05-15 11:30:00', 'VIVO', 1),
    (100127, 'visit', '2022-05-15 11:31:00', 'VIVO', 5);

SELECT
    user_id,
    window_funnel(
        3600,
        "deduplication",
        event_timestamp,
        event_name = 'login',
        event_name = 'visit',
        event_name = 'order',
        event_name = 'payment'
    ) AS level
FROM
    events
GROUP BY
    user_id
order BY
    user_id;

+---------+-------+
| user_id | level |
+---------+-------+
|  100123 |     2 |
|  100125 |     3 |
|  100126 |     2 |
|  100127 |     2 |
+---------+-------+

user_id=100123 では、visit イベントに一致した後に login イベントが再び現れるため、一致するイベント連鎖は login-visit です。

例 3: fixed モード

fixed モードを使用し、各 user_id に対応する連続したイベントの最大数を、1 時間の時間枠で求めます。

CREATE TABLE events(
    user_id BIGINT,
    event_name VARCHAR(64),
    event_timestamp datetime,
    phone_brand varchar(64),
    tab_num int
) distributed by hash(user_id) buckets 3 properties("replication_num" = "1");

INSERT INTO
    events
VALUES
    (100123, 'login', '2022-05-14 10:01:00', 'HONOR', 1),
    (100123, 'visit', '2022-05-14 10:02:00', 'HONOR', 2),
    (100123, 'login2', '2022-05-14 10:03:00', 'HONOR', 3),
    (100123, 'order', '2022-05-14 10:04:00', 'HONOR', 4),
    (100123, 'payment', '2022-05-14 10:10:00', 'HONOR', 4),
    (100125, 'login', '2022-05-15 11:00:00', 'XIAOMI', 1),
    (100125, 'visit', '2022-05-15 11:01:00', 'XIAOMI', 2),
    (100125, 'order', '2022-05-15 11:02:00', 'XIAOMI', 6),
    (100126, 'login', '2022-05-15 12:00:00', 'IPHONE', 1),
    (100126, 'visit', '2022-05-15 12:01:00', 'HONOR', 2),
    (100127, 'login', '2022-05-15 11:30:00', 'VIVO', 1),
    (100127, 'visit', '2022-05-15 11:31:00', 'VIVO', 5);

SELECT
    user_id,
    window_funnel(
        3600,
        "fixed",
        event_timestamp,
        event_name = 'login',
        event_name = 'visit',
        event_name = 'order',
        event_name = 'payment'
    ) AS level
FROM
    events
GROUP BY
    user_id
order BY
    user_id;

+---------+-------+
| user_id | level |
+---------+-------+
|  100123 |     4 |
|  100125 |     3 |
|  100126 |     2 |
|  100127 |     2 |
+---------+-------+

user_id=100123 では、login2 はファネルのどの条件にも一致しないため、fixed モードの連鎖は途切れません。一致するイベント連鎖は login-visit-order-payment です。

例 4: increase モード

increase モードを使用し、各 user_id に対応する連続したイベントの最大数を、1 時間の時間枠で求めます。

CREATE TABLE events(
    user_id BIGINT,
    event_name VARCHAR(64),
    event_timestamp datetime,
    phone_brand varchar(64),
    tab_num int
) distributed by hash(user_id) buckets 3 properties("replication_num" = "1");

INSERT INTO
    events
VALUES
    (100123, 'login', '2022-05-14 10:01:00', 'HONOR', 1),
    (100123, 'visit', '2022-05-14 10:02:00', 'HONOR', 2),
    (100123, 'order', '2022-05-14 10:04:00', 'HONOR', 4),
    (100123, 'payment', '2022-05-14 10:04:00', 'HONOR', 4),
    (100125, 'login', '2022-05-15 11:00:00', 'XIAOMI', 1),
    (100125, 'visit', '2022-05-15 11:01:00', 'XIAOMI', 2),
    (100125, 'order', '2022-05-15 11:02:00', 'XIAOMI', 6),
    (100126, 'login', '2022-05-15 12:00:00', 'IPHONE', 1),
    (100126, 'visit', '2022-05-15 12:01:00', 'HONOR', 2),
    (100127, 'login', '2022-05-15 11:30:00', 'VIVO', 1),
    (100127, 'visit', '2022-05-15 11:31:00', 'VIVO', 5);

SELECT
    user_id,
    window_funnel(
        3600,
        "increase",
        event_timestamp,
        event_name = 'login',
        event_name = 'visit',
        event_name = 'order',
        event_name = 'payment'
    ) AS level
FROM
    events
GROUP BY
    user_id
order BY
    user_id;

+---------+-------+
| user_id | level |
+---------+-------+
|  100123 |     3 |
|  100125 |     3 |
|  100126 |     2 |
|  100127 |     2 |
+---------+-------+

user_id=100123 では、payment イベントと order イベントのタイムスタンプが同じ秒であり、ステップが増加しないため、一致するイベント連鎖は login-visit-order です。

説明​

構文​

パラメータ​

戻り値​

例​

例 1: default モード​

例 2: deduplication モード​

例 3: fixed モード​

例 4: increase モード​

説明

構文

パラメータ

戻り値

例

例 1: default モード

例 2: deduplication モード

例 3: fixed モード

例 4: increase モード