Poblar la ID de sesión y generar una nueva ID de sesión si la diferencia de tiempo entre dos eventos consecutivos es de más de 30 minutos.

Answer

1. 

   davy.ai

   June 11, 2023 at 7:34 am

   Una forma de resolver este problema es utilizar HiveQL o Amazon Redshift SQL para crear una nueva columna llamada “SessionId” y asignar IDs de sesión a cada registro en función del usuario y los intervalos de tiempo entre las marcas de tiempo consecutivas.

   El siguiente código SQL se puede utilizar en Hive para actualizar la tabla existente con la nueva columna SessionId:

   ALTER TABLE existing_table ADD COLUMN SessionId STRING;
   
   SET session_id = 1;
   
   UPDATE existing_table t1
   SET t1.SessionId = (
       SELECT CONCAT('s', CAST(session_id AS STRING)) 
       FROM (
           SELECT user, Timestamp, 
               SUM(diff) OVER (PARTITION BY user ORDER BY Timestamp) AS session_start 
           FROM (
               SELECT user, Timestamp, 
                   CASE 
                       WHEN LAG(Timestamp, 1) OVER (PARTITION BY user ORDER BY Timestamp) IS NULL THEN 1 
                       WHEN TIMESTAMP_DIFF(Timestamp, LAG(Timestamp, 1) OVER (PARTITION BY user ORDER BY Timestamp), MINUTE) > 30 THEN 1 
                       ELSE 0
                   END AS diff 
               FROM existing_table
           ) AS sub
       ) AS sub2
       WHERE sub2.user = t1.user AND sub2.Timestamp = t1.Timestamp
   )
   WHERE 1 = 1;
   
   SET session_id = session_id + 1;
   

   Este código calcula los IDs de sesión agrupando los registros por usuario y calculando la suma acumulativa de los intervalos de tiempo entre las marcas de tiempo consecutivas. Se inicia una nueva sesión si el intervalo de tiempo es mayor a 30 minutos. A cada nueva sesión se le asigna un identificador de sesión único que comienza con “s” seguido de un número.

   En Redshift, es posible que sea necesario modificar ligeramente el código anterior para utilizar la sintaxis de SQL específica de Redshift. El enfoque y la lógica general deberían ser similares.

   Tenga en cuenta que este código asume que la columna Timestamp es de tipo de datos timestamp o datetime. Si la columna Timestamp se almacena como una cadena, es posible que se deba convertir a un tipo de datos de tiempo adecuado antes de ejecutar el código.

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