שאילתות מתקדמות

השאילתות המתקדמות בדף הזה רלוונטיות לנתוני ייצוא האירועים ב-BigQuery עבור Google Analytics. דוגמאות פשוטות יותר מופיעות בדף שאילתות בסיסיות.

מוצרים שנרכשו על ידי לקוחות שרכשו מוצר מסוים

השאילתה הבאה מראה אילו מוצרים אחרים נרכשו על ידי לקוחות שרכשו מוצר ספציפי. בדוגמה הזו לא מניחים שהמוצרים נרכשו באותה הזמנה.

הדוגמה הממוטבת מסתמכת על תכונות סקריפטים של BigQuery כדי להגדיר משתנה שמצהיר על הפריטים שצריך לסנן. הגישה הזו לא משפרת את הביצועים, אבל היא מאפשרת להגדיר משתנים בצורה קריאה יותר בהשוואה ליצירת טבלה עם ערך יחיד באמצעות פסקה WITH. השאילתה הפשוטה משתמשת בגישה השנייה באמצעות פסוקית WITH.

השאילתה הפשוטה יוצרת רשימה נפרדת של 'קונים של מוצר א' ומבצעת הצטרפות לנתונים האלה. במקום זאת, השאילתה שעברה אופטימיזציה יוצרת רשימה של כל הפריטים שמשתמש רכש בהזמנות באמצעות הפונקציה ARRAY_AGG. לאחר מכן, באמצעות פסקה חיצונית של WHERE, השאילתה מסננת את רשימות הרכישות של כל המשתמשים לפי target_item, ומוצגים רק הפריטים הרלוונטיים.

פשוט

-- Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.
--
-- `Params` is used to hold the value of the selected product and is referenced
-- throughout the query.

WITH
  Params AS (
    -- Replace with selected item_name or item_id.
    SELECT 'Google Navy Speckled Tee' AS selected_product
  ),
  PurchaseEvents AS (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      items
    FROM
      -- Replace table name.
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    WHERE
      -- Replace date range.
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
      AND event_name = 'purchase'
  ),
  ProductABuyers AS (
    SELECT DISTINCT
      user_pseudo_id
    FROM
      Params,
      PurchaseEvents,
      UNNEST(items) AS items
    WHERE
      -- item.item_id can be used instead of items.item_name.
      items.item_name = selected_product
  )
SELECT
  items.item_name AS item_name,
  SUM(items.quantity) AS item_quantity
FROM
  Params,
  PurchaseEvents,
  UNNEST(items) AS items
WHERE
  user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM ProductABuyers)
  -- item.item_id can be used instead of items.item_name
  AND items.item_name != selected_product
GROUP BY 1
ORDER BY item_quantity DESC;

בוצעה אופטימיזציה

-- Optimized Example: Products purchased by customers who purchased a specific product.

-- Replace item name
DECLARE target_item STRING DEFAULT 'Google Navy Speckled Tee';

SELECT
  IL.item_name AS item_name,
  SUM(IL.quantity) AS quantity
FROM
  (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      ARRAY_AGG(STRUCT(item_name, quantity)) AS item_list
    FROM
      -- Replace table
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`, UNNEST(items)
    WHERE
      -- Replace date range
      _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201201' AND '20201210'
      AND event_name = 'purchase'
    GROUP BY
      1
  ),
  UNNEST(item_list) AS IL
WHERE
  target_item IN (SELECT item_name FROM UNNEST(item_list))
  -- Remove the following line if you want the target_item to appear in the results
  AND target_item != IL.item_name
GROUP BY
  item_name
ORDER BY
  quantity DESC;

ההוצאה הממוצעת לכל סשן רכישה

השאילתות הבאות מחשבות את הסכום הממוצע של כסף שהוצא לכל סשן, בהתחשב רק בסשנים שבהם משתמש ביצע רכישה. בשתי השאילתות נעשה שימוש בביטוי טבלה נפוץ (CTE) כדי לחשב קודם את סך ההוצאות לכל סשן רכישה ייחודי.

1. הסכום הממוצע שהוצא בכל סשן רכישה לכל משתמש:

השאילתה הזו מציגה את ההוצאה הממוצעת בסשן לכל משתמש בנפרד:

-- Calculates the average session spend per user.
WITH
  session_spend AS (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS session_id,
      SUM(
        COALESCE(
          (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          (SELECT value.float_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          (SELECT value.double_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          0.0)
      ) AS total_session_spend
    FROM
      -- Replace table name.
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    WHERE
      event_name = 'purchase'
      -- Replace date range.
      AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
      AND EXISTS(SELECT 1 FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id' AND value.int_value IS NOT NULL)
    GROUP BY
      user_pseudo_id, session_id
  )
SELECT
  user_pseudo_id,
  COUNT(session_id) AS number_of_purchase_sessions,
  AVG(total_session_spend) AS avg_spend_per_session_by_user
FROM
  session_spend
GROUP BY
  user_pseudo_id
ORDER BY
  avg_spend_per_session_by_user DESC;

2. הסכום הממוצע שהוצא בכל הסשנים שבהם בוצעה רכישה:

השאילתה הזו מחשבת את ההוצאה הממוצעת הכוללת בכל סשן רכישה ייחודי של כל המשתמשים:

-- Calculates the overall average session spend across all users and sessions.
WITH
  session_spend AS (
    SELECT
      user_pseudo_id,
      (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS session_id,
      SUM(
        COALESCE(
          (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          (SELECT value.float_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          (SELECT value.double_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value'),
          0.0)
      ) AS total_session_spend
    FROM
      -- Replace table name.
      `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
    WHERE
      event_name = 'purchase'
      -- Replace date range.
      AND _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
      AND EXISTS(SELECT 1 FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id' AND value.int_value IS NOT NULL)
    GROUP BY
      user_pseudo_id, session_id
  )
SELECT
  COUNT(session_id) AS total_purchase_sessions,
  AVG(total_session_spend) AS overall_avg_spend_per_session
FROM
  session_spend;

מזהה הסשן ומספר הסשן האחרונים של המשתמשים

השאילתה הבאה מספקת את הרשימה של ga_session_id ו-ga_session_number האחרונים מ-4 הימים האחרונים עבור רשימת משתמשים. אפשר לספק רשימה של user_pseudo_id או רשימה של user_id.

user_pseudo_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_pseudo_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_PSEUDO_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT
  [
    '1005355938.1632145814', '979622592.1632496588', '1101478530.1632831095'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_pseudo_id IN UNNEST(USER_PSEUDO_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);

user_id

-- Get the latest ga_session_id and ga_session_number for specific users during last 4 days.

-- Replace timezone. List at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones.
DECLARE REPORTING_TIMEZONE STRING DEFAULT 'America/Los_Angeles';

-- Replace list of user_id's with ones you want to query.
DECLARE USER_ID_LIST ARRAY<STRING> DEFAULT ['<user_id_1>', '<user_id_2>', '<user_id_n>'];

CREATE TEMP FUNCTION GetParamValue(params ANY TYPE, target_key STRING)
AS (
  (SELECT `value` FROM UNNEST(params) WHERE key = target_key LIMIT 1)
);

CREATE TEMP FUNCTION GetDateSuffix(date_shift INT64, timezone STRING)
AS (
  (SELECT FORMAT_DATE('%Y%m%d', DATE_ADD(CURRENT_DATE(timezone), INTERVAL date_shift DAY)))
);

SELECT DISTINCT
  user_pseudo_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_id').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_id,
  FIRST_VALUE(GetParamValue(event_params, 'ga_session_number').int_value)
    OVER (UserWindow) AS ga_session_number
FROM
  -- Replace table name.
  `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
WHERE
  user_id IN UNNEST(USER_ID_LIST)
  AND RIGHT(_TABLE_SUFFIX, 8)
    BETWEEN GetDateSuffix(-3, REPORTING_TIMEZONE)
    AND GetDateSuffix(0, REPORTING_TIMEZONE)
WINDOW UserWindow AS (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_timestamp DESC);