• 更新履歴
  1. 新規作成
     1. December 1, 2022
     2. @Taro Yamada
  2. 〇〇機能追加に伴う、詳細設計の修正
     1. December 2, 2022
     2. @Taro Yamada

(Title)設計書 〇〇クエリ

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1.機能概要

本機能は顧客ランクごとに○○カテゴリ商品が購買された数を抽出するクエリである

2.処理フロー

2.1.DF図

flowchart LR
  in_1[("1 BigQuery")]-- in --> p_1
  in_2[("2 BigQuery")]-- in --> p_1
  in_3[("3 BigQuery")]-- in --> p_1
  in_4[("4 BigQuery")]-- in --> p_1
  p_1[処理1]
  -- out -->
  out_1[("5 BigQuery")]

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2.2.テーブル一覧

#	論理名	物理名	備考
1	最新購買データ	pos.realtime_buy_{yyyyMMdd}	当日のデータを使用
2	過去購買データ	pos.buy_{yyyyMMdd}	1日前から30日前のデータを使用
3	商品マスタ	master.item	-
4	顧客マスタ	master.customer	-
5	〇〇販売量	out_data.xxx_count	-

2.3.関数一覧

#	関数名	引数	戻り値	備考
1	date_days_ago	数値	現在日を基準とした[数値]日前の日にち	-

2.4.処理一覧

#	処理名	詳細	処理順序
1	顧客ランクごと○○カテゴリ商品購買数算出	顧客ランクごとに○○カテゴリ商品が購買された数を取得する	1

処理1詳細

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flowchart
  in_1[(pos.realtime_buy_yyyyMMdd)]
  -->|ammount > 0|inner_join[1 INNER JOIN]
  in_2[(master.item)]
  -->|category = `xxx`|inner_join

  in_3[(pos.buy_yyyyMMdd)]
  -->|ammount > 0|inner_join2[2 INNER JOIN]
  in_4[(master.item)]
  -->|category = `xxx`|inner_join2

  inner_join-->union[3 UNION ALL]
  inner_join2-->union
  -->tmp[(tmp)]

  -->group_by[4 GROUP BY]

  group_by-->inner_join3[5 INNER JOIN]
  id_mapping[(master.customer)]
  -->inner_join3

  -->group_by2[6 GROUP BY]

  -->xxx_pv[(out_data.xxx_count)]

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#	処理名	処理内容	条件	処理後カラム	備考
1	INNER JOIN	内部結合	商品IDが一致しているものを結合 抽出条件 ammount > 0 and item.group = 'XXX’	pos_id customer_id timestamp ammount count	date_days_agoを使用する
2	INNER JOIN	内部結合	商品IDが一致しているものを結合 抽出条件 ammount > 0 and item.group = 'XXX’	pos_id customer_id timestamp ammount count	date_days_agoを使用する
3	UNION ALL	縦結合	-	pos_id customer_id timestamp ammount count	-
4	GROUP BY	customer_idごとに集計	タイムスタンプの最大値を算出 amountの合計を算出 countの合計を算出	customer_id timestamp ammount count	-
5	INNER JOIN	内部結合	customer_id = master.customer_id	customer_id customer_rank timestamp ammount count	-
6	GROUP BY	customer_rankごとに集計	タイムスタンプの最大値を算出 amountの合計を算出 countの合計を算出	customer_rank timestamp ammount count	-