ClickHouse是如何提高留存计算速度

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这篇文章将为大家详细讲解有关 ClickHouse 是如何提高留存计算速度，文章内容质量较高，因此丸趣 TV 小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

关于用户留存是各大数据分析平台必不可少的功能，企业一般用留存率衡量用户的活跃情况，也是能直接反应产品功能价值的直接指标，留存率是衡量用户质量的最重要指标之一，因此计算各种留存率是数据分析取数的最底层的基本功。所以下面举几个用户留存分析的实战例子。

1. 准备

了解目前留存率几种常规计算方法、了解 ClickHouse 提供 retention(cond1, cond2, …) 函数计算留存率

建表：用户基本信息表：login_event

CREATE TABLE login_event -- 用户登录事件
 `accountId` String COMMENT  账号的 ID , -- 用户唯一 ID
 `ds` Date COMMENT  日期  -- 用户登录日期
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY accountId
ORDER BY accountId

导数：插入 8 月份用户登录数据

-- 插入数据
insert into login_event values (10001,toDate( 2020-08-01), (10001,toDate( 2020-08-08)), (10001,toDate( 2020-08-09)), (10001,toDate( 2020-08-10)), (10001,toDate( 2020-08-12)),
(10001,toDate( 2020-08-13)), (10001,toDate( 2020-08-14)), (10001,toDate( 2020-08-15)), (10001,toDate( 2020-08-16)), (10001,toDate( 2020-08-17)), (10001,toDate( 2020-08-18)),
(10001,toDate( 2020-08-20)), (10001,toDate( 2020-08-22)), (10001,toDate( 2020-08-23)), (10001,toDate( 2020-08-24)), (10002,toDate( 2020-08-20)), (10002,toDate( 2020-08-22)), (10002,toDate( 2020-08-23)), (10002,toDate( 2020-08-01)), (10002,toDate( 2020-08-11)), (10002,toDate( 2020-08-12)), (10002,toDate( 2020-08-13)), (10002,toDate( 2020-08-20)),
(10002,toDate( 2020-08-15)), (10002,toDate( 2020-08-30)), (10002,toDate( 2020-08-20)), (10002,toDate( 2020-08-01)), (10002,toDate( 2020-08-06)), (10002,toDate( 2020-08-24)), (10003,toDate( 2020-08-05)), (10003,toDate( 2020-08-08)), (10003,toDate( 2020-08-09)), (10003,toDate( 2020-08-10)), (10003,toDate( 2020-08-11)), (10003,toDate( 2020-08-13)),
(10003,toDate( 2020-08-15)), (10003,toDate( 2020-08-16)), (10003,toDate( 2020-08-18)), (10003,toDate( 2020-08-20)), (10003,toDate( 2020-08-01)), (10003,toDate( 2020-08-21)),
(10003,toDate( 2020-08-22)), (10003,toDate( 2020-08-24)), (10003,toDate( 2020-08-26)), (10003,toDate( 2020-08-25)), (10003,toDate( 2020-08-27)), (10003,toDate( 2020-08-28)),
(10003,toDate( 2020-08-29)), (10003,toDate( 2020-08-30)), (10004,toDate( 2020-08-01)), (10004,toDate( 2020-08-02)), (10004,toDate( 2020-08-03)), (10004,toDate( 2020-08-04)),
(10004,toDate( 2020-08-05)), (10004,toDate( 2020-08-08)), (10004,toDate( 2020-08-09)), (10004,toDate( 2020-08-10)), (10004,toDate( 2020-08-11)), (10004,toDate( 2020-08-14)),
(10004,toDate( 2020-08-15)), (10004,toDate( 2020-08-16)), (10004,toDate( 2020-08-17)), (10004,toDate( 2020-08-19)), (10004,toDate( 2020-08-20)), (10004,toDate( 2020-08-21)),
(10004,toDate( 2020-08-22)), (10004,toDate( 2020-08-23)), (10004,toDate( 2020-08-24)), (10004,toDate( 2020-08-23)),(10004,toDate( 2020-08-23)), (10004,toDate( 2020-08-25)),
(10004,toDate( 2020-08-27)), (10004,toDate( 2020-08-30

2. 题目分析

计算某日活跃用户的次留、3 留、7 留、14 留、30 留，我们将问题解决分为三个步骤：

找到某日活跃用户

找到某日活跃用户在第 2、3、6、13、29 日的登录情况

计算某日活跃用户在第 2、3、6、13、29 日登录数，计算 N 日留存率

解决方法一:

-- 计算出 2020-08-01 活跃用户在第 2、3、6、13、29 日的留存数，计算出留存率
SELECT
 ds,
 count(accountIdD0) AS activeAccountNum,
 count(accountIdD1) / count(accountIdD0) AS ` 次留 `,
 count(accountIdD3) / count(accountIdD0) AS `3 留 `,
 count(accountIdD7) / count(accountIdD0) AS `7 留 `,
 count(accountIdD14) / count(accountIdD0) AS `14 留 `,
 count(accountIdD30) / count(accountIdD0) AS `30 留 `
( -- 使用 LEFT JOIN  找到 2020-08-01 当日活跃用户在第 2、3、6、13、29 日的登录用户
 SELECT DISTINCT
 a.ds AS ds,
 a.accountIdD0 AS accountIdD0,
 IF(b.accountId =  , NULL, b.accountId) AS accountIdD1,
 IF(c.accountId =  , NULL, c.accountId) AS accountIdD3,
 IF(d.accountId =  , NULL, d.accountId) AS accountIdD7,
 IF(e.accountId =  , NULL, e.accountId) AS accountIdD14,
 IF(f.accountId =  , NULL, f.accountId) AS accountIdD30
 FROM
 (-- 找出 2020-08-01 当日活跃用户
 SELECT DISTINCT
 ds,
 accountId AS accountIdD0
 FROM login_event
 WHERE ds =  2020-08-01 
 ORDER BY ds ASC
 ) AS a
 LEFT JOIN test.login3_event AS b ON (b.ds = addDays(a.ds, 1)) AND (a.accountIdD0 = b.accountId)
 LEFT JOIN test.login3_event AS c ON (c.ds = addDays(a.ds, 2)) AND (a.accountIdD0 = c.accountId)
 LEFT JOIN test.login3_event AS d ON (d.ds = addDays(a.ds, 6)) AND (a.accountIdD0 = d.accountId)
 LEFT JOIN test.login3_event AS e ON (e.ds = addDays(a.ds, 13)) AND (a.accountIdD0 = e.accountId)
 LEFT JOIN test.login3_event AS f ON (f.ds = addDays(a.ds, 29)) AND (a.accountIdD0 = f.accountId)
) AS temp
GROUP BY ds
-----------------------------------------
┌─────────ds─┬─activeAccountNum─┬─次留─┬──3 留─┬─7 留─┬─14 留─┬─30 留─┐
│ 2020-08-01 │ 4 │ 0.25 │ 0.25 │ 0 │ 0.5 │ 0.75 │
└────────────┴──────────────────┴──────┴──────┴─────┴──────┴──────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.022 sec.

解决方法二：

-- 判断 2020-08-01 活跃用户在第 2、3、6、13、29 日的留存数，计算出留存率，计算出留存率
SELECT DISTINCT
 b.ds AS ds,
 ifnull(countDistinct(if(a.ds = b.ds, a.accountId, NULL)), 0) AS activeAccountNum,
 ifnull(countDistinct(if(a.ds = addDays(b.ds, 1), b.accountId, NULL)) / activeAccountNum, 0) AS ` 次留 `,
 ifnull(countDistinct(if(a.ds = addDays(b.ds, 2), b.accountId, NULL)) / activeAccountNum, 0) AS `3 留 `,
 ifnull(countDistinct(if(a.ds = addDays(b.ds, 6), b.accountId, NULL)) / activeAccountNum, 0) AS `7 留 `,
 ifnull(countDistinct(if(a.ds = addDays(b.ds, 13), b.accountId, NULL)) / activeAccountNum, 0) AS `14 留 `,
 ifnull(countDistinct(if(a.ds = addDays(b.ds, 29), b.accountId, NULL)) / activeAccountNum, 0) AS `30 留 `
 -- 使用 INNER JOIN 找出 2020-08-01 活跃用户在后续 1～30 日登录情况
 SELECT
 ds,
 accountId
 FROM login_event
 WHERE (ds  = addDays(toDate( 2020-08-01), 29)) AND (ds  =  2020-08-01)
) AS a
INNER JOIN
-- 找出 2020-08-01 当日活跃用户
 SELECT DISTINCT
 accountId,
 ds
 FROM test.login3_event
 WHERE ds =  2020-08-01 
) AS b ON a.accountId = b.accountId
GROUP BY ds
-----------------------------------------
┌─────────ds─┬─activeAccountNum─┬─次留─┬──3 留─┬─7 留─┬─14 留─┬─30 留─┐
│ 2020-08-01 │ 4 │ 0.25 │ 0.25 │ 0 │ 0.5 │ 0.75 │
└────────────┴──────────────────┴──────┴──────┴─────┴──────┴──────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.019 sec.

解决方法三：

-- 根据数组下标 SUM(r[index]) 获取 2020-08-01 活跃用户在第 2、3、6、13、29 日的留存数，计算出留存率
SELECT
 toDate(2020-08-01) AS ds,
 SUM(r[1]) AS activeAccountNum,
 SUM(r[2]) / SUM(r[1]) AS ` 次留 `,
 SUM(r[3]) / SUM(r[1]) AS `3 留 `,
 SUM(r[4]) / SUM(r[1]) AS `7 留 `,
 SUM(r[5]) / SUM(r[1]) AS `14 留 `,
 SUM(r[6]) / SUM(r[1]) AS `30 留 ` 
-- 找到 2020-08-01 活跃用户在第 2、3、6、13、29 日的登录情况，1/0 =   登录 / 未登录
 WITH toDate(2020-08-01) AS tt 
SELECT
 accountId,
 retention( toDate(ds) = tt, 
 toDate(subtractDays(ds, 1)) = tt, 
 toDate(subtractDays(ds, 2)) = tt, 
 toDate(subtractDays(ds, 6)) = tt,
 toDate(subtractDays(ds, 13)) = tt,
 toDate(subtractDays(ds, 29)) = tt
 ) AS r
 -- 找出 2020-08-01 活跃用户在后续 1～30 日登录数据
FROM login_event
WHERE (ds  =  2020-08-01) AND (ds  = addDays(toDate( 2020-08-01), 29))
GROUP BY accountId
GROUP BY ds

-----------------------------------------
┌─────────ds─┬─activeAccountNum─┬─次留─┬──3 留─┬─7 留─┬─14 留─┬─30 留─┐
│ 2020-08-01 │ 4 │ 0.25 │ 0.25 │ 0 │ 0.5 │ 0.75 │
└────────────┴──────────────────┴──────┴──────┴─────┴──────┴──────┘
1 rows in set. Elapsed: 0.009 sec.

3. 总结

方法一，使用传统做法多表关联，了解 ClickHouse 的程序猿都清楚，多表关联是 ClickHouse 天敌，运行速度相对很慢。

方法二，使用一个表关联，通过 IF 函数判断日期差值，找到所需日期用户数据，相对方法一减少了多表关联，提高了运行速度。

方法三，使用 ClickHouse 自带 retention 函数，retention function 是 ClickHouse 中高级聚合函数，该函数可以接受多个条件，以第一个条件结果为基准，后面各条件满足为 1，不满足则为 0，最后返回一个 1 和 0 组成的数组。通过统计数组中对应 1 的数量，既可计算出留存率。

三种计算方法比较而言，在海量的数据集下使用 ClickHouse 自带 retention 留存函数运行速度更快、更高效。提升了现有技术中用户留存率的计算方式速度慢效率低的问题, 进而达到了提高计算速度和计算效率的效果。

关于 ClickHouse 是如何提高留存计算速度就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

正文完