Функция process

Функция process используется для расширенного агрегирования и заключается в другую агрегатную функцию. Она вычисляет диапазон значений выражения по указанному измерению или измерениям. Схожа с запросом GROUP BY в SQL.

Используется только в формулах разрезов и мер.

При вычислении функция process разворачивается в агрегирующий подзапрос, результат выполнения которого присоединяется к основному запросу через join. В случае отсутствия колонок разреза подзапрос помещается в секцию основного запроса.

При вычислении функции process в подзапрос добавляется фильтрация основного запроса, которая не содержит формул с этой функцией. Фильтрация применяется следующим образом:

• Формируется последовательность таблиц, необходимых для вычисления результата функции process
• В этой последовательности осуществляется поиск таблиц, в которых находятся колонки разреза
• Каждая из этих таблиц в последовательности заменяется на подзапрос с фильтрацией

Синтаксис

process({агрегирующее выражение}, колонка разреза) — функция вычисляет агрегирующее выражение по колонке разреза:

• агрегирующее выражение — может содержать любое агрегирующее выражение + колонки + константы + переменные (вводимое значение, вычисляемое значение, статический список, динамический список)
• колонка разреза — содержит колонку разреза, может отсутствовать

Особенности функции process:

• Если для расчета используются только показатели process({guid}_measure) и {dimension_column}, то вместо t1 join t2 используется сразу t2
• Работает автозамена {dimension_column} для уменьшения количества связей
  • Пример 1: process(sum(log.revenue), case_table.case_id) использует данные двух таблиц. Так как есть связь case_table.case_id и log.case_id, будет использоваться только таблица log. Компонент case_table связывается с таблицей process по колонке case_table.case_id = log.case_id, потому что это заменяемые колонки
  • Пример 2: process(sum(log.revenue), case_table.type) использует данные двух таблиц. Сначала свяжутся данные таблицы, потом происходит расчет агрегации с группировкой по case_table.type, далее таблица case_table по левой связи с результатом по колонке type
  Во втором примере на одну связь больше.
• Если второй параметр не указан, считается общая агрегация. Чтобы посчитать долю, введите следующее: x / process (sum(x))
• Если имеется несколько функций process с одним разрезом, запрос объединяется

Ненаправленные связи

Связь N:M — это связь между двумя таблицами, когда одному значению из первой таблицы соответствует множество значений из второй таблицы и одному значению из второй таблицы соответствует множество значений из первой таблицы. Таким образом, связь является ненаправленной.

При добавлении связей в модель данных связи N:M учитываются как обычные связи, когда проверяется, что между двумя таблицами может существовать лишь один путь по связям.

Применение:

При фильтрации учитываются как обычные связи, по которым формируются цепочки подзапросов.

При построении последовательности учитываются только при обработке функции process. Обработка агрегатной части функции process учитывает только обычные связи, связей N:M она не видит. Таблицы колонок из секции разреза функции process могут добавляться в последовательность через связи N:M. При этом сначала в последовательность добавляется максимально возможное количество таблиц по обычным связям. Оставшиеся таблицы добавляются по обычным связям и связям N:M. Для связей N:M также работает замена колонок.

Примеры использования функции process

Для примеров используем таблицы с данными о событиях процесса, в которых указаны идентификатор кейса (case_id), время события (event_time) и название события (event_name).

Расчет длительности процесса

Функция определяет минимальное и максимальное значение времени статусов для каждого экземпляра со своим case_id, после чего находит разницу между этими значениями в секундах:

process(date_diff('second', min("event_log"."event_time"), max("event_log"."event_time")), "case_table"."case_id")

Расчет длительности между этапами

Функция определяет минимальное значение времени для первого статуса Заказ готовится и максимальное значение времени для второго статуса Заказ передан курьеру для каждого экземпляра со своим case_id, после чего находит разницу между этими значениями в секундах:

process(if((argMaxIf(toUnixTimestamp("event_log"."event_time"), "event_log"."event_time", "event_log"."event_name" = 'Заказ передан курьеру') - argMinIf(toUnixTimestamp("event_log"."event_time"), "event_log"."event_time", "event_log"."event_name" = 'Заказ готовится') as duration)>0, duration, 0), ("case_table"."case_id"))

Сценарии протекания процесса

Функция сортирует по времени статусы для каждого case_id, и формирует текст, в котором каждый статус выводится на отдельной строке:

process(arrayStringConcat(arraySort((x,y)-> y, groupArray("event_log"."event_name"), groupArray("event_log"."event_time")),'\r\n'),("case_table"."case_id"))

Наличие перехода в определенном случае

Функция проверяет, есть ли среди статусов каждого case_id хотя бы один целевой статус, в нашем случае — Ожидается передача курьеру:

if(process(countIf("event_log"."event_name", "event_log"."event_name" like 'Ожидается передача курьеру')>0, ("case_table"."case_id")), 'Есть "Ожидается передача курьеру"', 'Нет "Ожидается передача курьеру"')

Разбиение на группы по условию

Функция вычисляет длительность для каждого case_idиз таблицы event_log и распределяет их по категориям в зависимости от длительности:

multiIf(process(date_diff('second', min("event_log"."event_time"), max("event_log"."event_time")), "case_table"."case_id") as duration < 30*60, 'Менее 30 минут', duration<60*60, 'от 30 мин до 1 часа', duration<2*60*60, 'от 1 до 2 часов', 'Более 2 часов')