Adobe Analytics

BigQuery: テーブルに格納されたURL文字列をKey-ValueのSTRUCT型で抽出する

こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。

今回は、BigQueryのテーブルに格納されているURL文字列をキー・バリュー形式のSTRUCT型にして抽出する方法について紹介します。

Web解析を行っていると、生のURLがデータウェアハウスに記録される事もあります。
URLそのままだと見づらい&扱いづらいので、これをキーと値に分けてみましょう。

REGEXP_EXTRACT_ALL関数と、STRUCT型を使います。

 

実際にクエリを試す

 
クエリはこうなります。

CREATE TEMPORARY FUNCTION
  decode(s string)
  RETURNS string
  LANGUAGE js AS """
var ret = '';
try {
  ret = decodeURIComponent(s);
}catch(e){}
return ret;
""";

SELECT
  raw_url,
  STRUCT(REGEXP_EXTRACT_ALL(log, r'(?:\?|&)(?:([^=]+)=(?:[^&]*))') AS keys,
    REGEXP_EXTRACT_ALL(decode(log), r'(?:\?|&)(?:(?:[^=]+)=([^&]*))') AS vals ) AS log
FROM
  adobe_beacon.hit_log
ORDER BY 1

 
結果はこうなります。

URLパラメータをkey-value形式に変換


 
REGEXP_EXTRACT_ALL関数を使って、正規表現でURLパラメータがキーと値に分かれてARRAY型で抽出してます。
そしてSTRUCT型のネストされたデータにしています。

生のURLよりも断然見やすくて扱いやすくなりました。

 
なお、ここで使ったURLログは以前Adobe AEP SDKが送るビーコンペイロードをリバースプロキシを使ってキャプチャする方法について紹介しましたが、その時取得したログをBigQueryにロードしたものです。
↓↓↓

Adobe AEP SDK: リバースプロキシを使ったアプリ計測検証方法

 
弊社では、Adobe Analytics認定エキスパート資格・Google Cloud認定プロフェショナルデータエンジニア資格・Linux Professional Institute認定資格を持ったエンジニア達が各種マーテックツールの導入実装コンサルティングサービスや、GCP/AWS/Azureなどのパブリッククラウドを使ったデータ分析基盤構築コンサルティングサービスを提供しております。

お問い合わせはこちらからどうぞ。

参考記事: Extract parameter from url in Google BigQuery using regex – Stack Overflow

 

関連記事

  1. Adobe Analytics

    Adobe Analytics: DatafeedのログからパスフローレポートをBigQueryで作…

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

  2. Cloud Dataflow

    データアナリスト/データエンジニア向けNext19まとめ

    こんにちは、エクスチュア渡部です。2019/4/9-4/11に行わ…

  3. Ad Hoc Analysis

    Adobe Analytics: Ad Hoc Analysisでセグメントの条件を一気に追加する方…

    Adobe Analyticsでセグメントを作るとき、「A または B…

  4. Adobe Analytics

    AdobeAnalytics Datafeed: BigQueryのSIGN関数を使った小ワザ

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

  5. Google BigQuery

    BigQueryのユーザー定義関数(UDF)をTableauで使う

    こんにちは、エクスチュアの渡部です。今回はTableauでstan…

  6. Adobe Analytics

    Adobe Analytics: Webサイト内で発生したJavascriptエラーの内容をAdob…

    こんにちは、エクスチュアの權泳東(権泳東/コン・ヨンドン)です。…

最近の記事

  1. Databricksが買収した8080Labのbambool…
  2. databricksのnotebookを使ってみよう その2…
  3. databricksのnotebookを使ってみよう その1…
  4. databricks:GCPで利用を開始する
  5. KARTE「オフラインデータをオンライン接客に活用する」
  1. Google Analytics

    Google Tag Manager上でGoogle Analyticsのcli…
  2. Mouseflow

    Web解析ツールだけでは足りない!
  3. Adobe Analytics

    GTMのdataLayerをAdobeAnalyticsの「s」オブジェクトにコ…
  4. Adobe Analytics

    Adobe Analytics: DWHレポートの日付列をBigQueryのDa…
  5. Metabase

    Metabotを使ってSlackにMetabaseのグラフを投稿する
PAGE TOP