Day22：pipeline aggregation计算日留存率示例

网友们多次讨论如何利用 ES 计算用户留存率的问题。这是个比较尴尬的情况，如果多次请求再自己做一下运算，问题很简单。但如果想要一次请求得到最终结果，在没有完整 JOIN 支持的 ES 里又显得比较难以完成。

目前我想到的比较容易达成的做法，是我们在记录用户登录操作日志的时候，把该用户的注册时间也同期输出。也就是说，这个索引的 mapping 是下面这样：

curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/login-2015.12.23/' -d '{

  "settings" : {

    "number_of_shards" : 1

  },

  "mappings" : {

    "logs" : {

      "properties" : {

        "uid" : { "type" : "string", "index" : "not_analyzed" },

        "register_time" : { "type" : "date", "index" : "not_analyzed" },

        "login_time" : { "type" : "date", "index" : "not_analyzed" }

      }

    }

  }

}'

那么实际记录的日志会类似这样：

{"index":{"_index":"login-2015.12.23","_type":"logs"}}

{"uid":"1","register_time":"2015-12-23T12:00:00Z","login_time":"2015-12-23T12:00:00Z"}

{"index":{"_index":"login-2015.12.23","_type":"logs"}}

{"uid":"2","register_time":"2015-12-23T12:00:00Z","login_time":"2015-12-23T12:00:00Z"}

{"index":{"_index":"login-2015.12.24","_type":"logs"}}

{"uid":"1","register_time":"2015-12-23T12:00:00Z","login_time":"2015-12-24T12:00:00Z"}

这段我虚拟的数据，表示 uid 为 1 的用户，23 号注册并登录，24 号再次登录；uid 为 2 的用户，23 号注册并登录，24 号无登录。

显然以这短短 3 行示例数据，我们口算都知道单日留存率是 50% 了。那么怎么通过一次 ES 请求也算出来呢？下面就要用到 ES 2.0 新增加的 pipeline aggregation 了。

curl -XPOST 'http://127.0.0.1:9200/login-2015.12.23,login-2015.12.24/_search' -d'

{

  "size" : 0,

  "aggs" : {

    "new_users" : {



      "filters" : {

        "filters" : [

          {

            "range" : {

              "register_time" : {

                "gte" : "2015-12-23",

                "lt" : "2015-12-24"

              }

            }

          }

        ]

      },

      "aggs" : {

        "register_count" : {

          "cardinality" : {

            "field" : "uid"

          }

        },

        "today" : {

          "filter" : {

            "range" : {

              "login_time" : {

                "gte" : "2015-12-24",

                "lt" : "2015-12-25"

              }

            }

          },

          "aggs" : {

            "login_count" : {

              "cardinality" : {

                "field" : "uid"

              }

            }

          }

        },

        "retention" : {

          "bucket_script" : {

            "buckets_path" : {

              "today_count" : "today>login_count",

              "yesterday_count" : "register_count"

            },

            "script" : {

              "lang" : "expression",

              "inline" : "today_count / yesterday_count"

            }

          }

        }

      }

    }

  }

}'

这个 pipeline aggregation 在使用上有几个要点：

1. pipeline agg 的 parent agg 必须是返回数组的 buckets agg 类型。我这里曾经打算使用 filter agg 直接请求register_time:["now-2d" TO "now-1d"]，结果报错说找不到 buckets_path 的 START_OBJECT。所以改用了 filters agg 的数组格式。
2. bucket_script agg 同样受 scripting module 的影响。也就是说，官网示例里的"script":"today_count / yesterday_count" 这种写法，是采用了 groovy 引擎的 inline 模式。在 ES 2.0 的默认设置下，是被禁止运行的！所以，应该按照 scripting module 的统一要求，改写成 file 形式存放到 config/scripts下；或者改用 Lucene Expression 运行。考虑到 pipeline aggregation 只支持数值运算，这里使用 groovy 价值不大，所以直接指明 lang 参数即可。

最终这次请求的响应如下：

{

  "took" : 3,

  "timed_out" : false,

  "_shards" : {

    "total" : 1,

    "successful" : 1,

    "failed" : 0

  },

  "hits" : {

    "total" : 3,

    "max_score" : 0.0,

    "hits" : [ ]

  },

  "aggregations" : {

    "new_users" : {

      "buckets" : [ {

        "doc_count" : 3,

        "today" : {

          "doc_count" : 1,

          "login_count" : {

            "value" : 1

          }

        },

        "register_count" : {

          "value" : 2

        },

        "retention" : {

          "value" : 0.5

        }

      } ]

    }

  }

}

这个 retention 数据，就是我们要求解的 0.5 了。
 

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