बेहतर क्वेरी

इस पेज पर दी गई बेहतर क्वेरी, Google Analytics. अगर आपके पास Universal Analytics के लिए BigQuery कुकबुक है, तो Universal Analytics के लिए भी इसी संसाधन को खोजने की ज़रूरत है. बुनियादी क्वेरी आज़माना उन्हें हल करने में मदद मिलती है.

किसी खास प्रॉडक्ट को खरीदने वाले ग्राहकों के ज़रिए खरीदे गए प्रॉडक्ट

नीचे दी गई क्वेरी से पता चलता है कि उन ग्राहकों ने और कौनसे प्रॉडक्ट खरीदे हैं जिन्होंने कोई खास प्रॉडक्ट खरीदा है. इस उदाहरण में यह नहीं माना जाता कि प्रॉडक्ट उसी ऑर्डर में खरीदे गए थे.

ऑप्टिमाइज़ किया गया उदाहरण, वैरिएबल को तय करने के लिए BigQuery स्क्रिप्टिंग सुविधाओं का इस्तेमाल करता है इससे पता चलता है कि किन आइटम को फ़िल्टर करना है. इससे परफ़ॉर्मेंस में सुधार नहीं होता, लेकिन यह वैरिएबल निर्धारित करने का ज़्यादा आसान तरीका है WITH क्लॉज़ का इस्तेमाल करने वाली सिंगल वैल्यू टेबल. सरल बनाई गई क्वेरी बाद वाली क्वेरी का इस्तेमाल करती है अप्रोच को WITH क्लॉज़ में इस्तेमाल किया जा सकता है.

आसान क्वेरी से "प्रॉडक्ट A के खरीदार" की एक अलग सूची बन जाती है और क्या उस डेटा के साथ जुड़ सकते हैं. इसके बजाय, ऑप्टिमाइज़ की गई क्वेरी उन सभी आइटम की सूची बनाती है जिनके लिए उपयोगकर्ता ने ARRAY_AGG फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके सभी ऑर्डर से खरीदारी की है. इसके बाद, आउटर WHERE क्लॉज़, सभी उपयोगकर्ताओं की खरीदारी की सूचियां target_item और सिर्फ़ काम के आइटम दिखाए गए हैं.

सरलीकृत

-- 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;

ऑप्टिमाइज़ किया गया

-- 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;

हर खरीदारी सेशन के हिसाब से उपयोगकर्ता की खर्च की गई औसत रकम

नीचे दी गई क्वेरी से पता चलता है कि हर सेशन में कितनी रकम खर्च की गई उपयोगकर्ता. इसमें सिर्फ़ उन सेशन को शामिल किया जाता है जिनमें उपयोगकर्ता ने खरीदारी की थी.

-- Example: Average amount of money spent per purchase session by user.

WITH
  events AS (
    SELECT
      session.value.int_value AS session_id,
      COALESCE(spend.value.int_value, spend.value.float_value, spend.value.double_value, 0.0)
        AS spend_value,
      event.*

    -- Replace table name
    FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*` AS event
    LEFT JOIN UNNEST(event.event_params) AS session
      ON session.key = 'ga_session_id'
    LEFT JOIN UNNEST(event.event_params) AS spend
      ON spend.key = 'value'

    -- Replace date range
    WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20201101' AND '20210131'
  )
SELECT
  user_pseudo_id,
  COUNT(DISTINCT session_id) AS session_count,
  SUM(spend_value) / COUNT(DISTINCT session_id) AS avg_spend_per_session_by_user
FROM events
WHERE event_name = 'purchase' and session_id IS NOT NULL
GROUP BY user_pseudo_id

उपयोगकर्ताओं के लिए, नया सेशन आईडी और सेशन नंबर

नीचे दी गई क्वेरी, नए ga_session_id की सूची देती है और उपयोगकर्ताओं की सूची के लिए, पिछले चार दिनों में ga_session_number. इनमें से कोई एक विकल्प चुना जा सकता है user_pseudo_id सूची या user_id सूची.

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);