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MongoDb 用 mapreduce 統計留存率

MongoDb 用 mapreduce 統計留存率

(金慶的專欄)

留存的定義采用的是
新增賬號第X日：某日新增的賬號中，在新增日后第X日有登錄行為記為留存

輸出如下：（類同友盟的留存率顯示）
留存用戶
注冊時間    新增用戶留存率
                      1天后   2天后   3天后   4天后   5天后 6天后 7天后 14天后 30天后
2015-09-17 2300      20.7 % 15.6 % 13 %    11.3 % 9.9 %
2015-09-18 2694      21.8 % 14.8 % 11.5 % 10.5 %
2015-09-19 3325      19 %    11.4 % 10.3 %
2015-09-20 3093      16.2 % 11.9 %
2015-09-21 2303      20.5 %

服務器記錄新建帳號到 retention.register 集合，
每日記錄帳號登錄到 retention.login 集合，
每日運行統計腳本，統計前一天的留存率。

以下為 mongoDB 留存率相關的集合,
除了 retention.register 和 retention.login 由服務器代碼寫入，
其他集合都是由統計腳本生成。

retention.register
========================
留存率統計用，新建帳號。
記錄新建帳號的創建日期。
有以下字段：
platform, 平臺名
account_id, 帳號
date, 注冊日期，字符串，格式：“2015-01-01”
例如： {platform: "baidu", account_id: "jinqing", date: "2015-09-20"}
索引 (platform, account_id), (date)
用于統計每日新增帳號數。

retention.login
==================
留存率統計用，帳號登錄記錄。
有以下字段：
date, 登錄日期
platform, 平臺名
account_id, 帳號
register_date, 帳號注冊日期
例如：{date: "2015-09-23", platform: "baidu", account_id: "jinqing", register_date: "2015-09-20"}
索引 (date, platform, account_id).

retention.result
===================
留存率結果。例如：
{date : "2015-09-01", register : 3344, 1 : 91.1, 2 : 82.2, 3 : 73.3, 4 : 64.4, 5 : 55.5, 6 : 46.6, 7 : 37.7, 14 : 14.0, 30 : 3.33}
{date : "2015-09-02", register : 3344, 1 : 91.1, 2 : 82.2, 3 : 73.3, 4 : 64.4, 5 : 55.5, 6 : 46.6, 7 : 37.7, 14 : 14.0, 30 : 3.33}
可用 mongoexport 導出為 csv 表格文件。
例如：
D:\mongodb\bin>mongoexport -h localhost -d mydb -c retention.result -f date,register,1,2,3,4,5,6,7,14,30 --csv -o d:\temp\retention.csv
其中
date: 注冊日期
register: 新注冊個數
1,2,...7,14,30: 第1日，2日，... 7日，14日，30日留存百分率

留存率統計腳本
--------------
linux下用crontab,
windows下用定時任務,
每日凌晨 00:30 運行統計腳本。

允許隔了幾天沒運行，運行時將從上次運行處一直統計到當天。
如果是首次運行，則從 retention.register 集合的最早日期開始統計。
一天運行多次也不會影響結果。
但是不能同時運行多個實例。

需 mongo 客戶端。
可在 mongo 主機上運行。

mongo my.mongo.host retention.js
生成結果在 mydb.retention.result 集合中，可用 mongoexport 導出為 csv 文件。

#!/bin/sh
# retention.sh
# 每日凌晨定時執行，統計留存率。
# 需 mongo 客戶端。

# 以下需更改為實際目錄, 將在該目錄下運行。
cd /home/jinq/retention/

# 以下地址應該改為 mongod 服務器地址。
MONGODB=192.168.8.9

mongo ${MONGODB} retention.js >> log.txt

echo Mongo export retention result

mongoexport -h ${MONGODB} -d mydb -c retention.result \
  --sort '{"value.date" : 1}' \
  -f value.date,value.register,value.1,value.2,value.3,value.4,value.5,value.6,value.7,value.14,value.30 \
  --type=csv -o retention_tmp.csv

DATE=`date +%Y%m%d`
FILE=retention_${DATE}.csv

# csv替換列頭
echo 日期,注冊數,1日,2日,3日,4日,5日,6日,7日,14日,30日 > ${FILE}
tail -n +2 retention_tmp.csv >> ${FILE}

echo Done ${FILE}!

// 留存率統計腳本
// 參考文檔：留存率統計.txt
// Usage:
// mongo my.mongo.host retention.js

print(Date());
db = db.getSisterDB("mydb"); // use mydb

var startDate = getStartDate();
var endDate = formatDate(new Date());
print("Calculating retention rate of [" + startDate + ", " + endDate + ")

");
if (startDate < endDate) {
    insertDefaultResult(startDate);
    calcRegisterCount(startDate);
    calcRetention(startDate);
    print(Date());
    print("Done.");
} else {
    print("Do nothing.");
}

// Internal functions.

// 獲取統計開始日期，之前的已經統計完成，無需重做。
// 返回字符串，格式："2015-01-01"
// 獲取 retention.result 的最大 date + 1天, 僅須處理該天及以后的數據。
// 如果是初次運行，retention.result 為空，須讀取 retention.register 的最早日期作為開始。
function getStartDate() {
    var lastResultDate = getLastResultDate();
    if (null == lastResultDate) {
        return getFirstRegisterDate();
    }

    // 加一天
    return getNextDate(lastResultDate);
}

// 獲取最早的 retention.register 日期。
function getFirstRegisterDate() {
    var cursor = db.retention.register.find(
        {date : {$gt : "2015-09-01"}},  // 除去 null
        {_id : 0, date : 1}
    ).sort({date : 1}).limit(1);
    if (cursor.hasNext()) {
        return cursor.next().date;
    }
    return formatDate(new Date());
}

// 獲取 retention.result 中最后的 date 字段。
// 無date字段則返回null。
// 正常返回如："2015-01-01"
function getLastResultDate() {
    // _id 為日期串
    var cursor = db.retention.result.find(
        {}, {_id : 1}).sort({_id : -1}).limit(1);
    if (cursor.hasNext()) {
        return cursor.next()._id;
    }
    return null;
}

function add0(m) {
    return m < 10 ? '0' + m : m;
}

// Return likes: "2015-01-02"
function formatDate(date)
{
    var y = date.getFullYear();
    var m = date.getMonth() + 1;  // 1..12
    var d = date.getDate();
    return  y + '-' + add0(m) + '-' + add0(d);
}

// "2015-12-31" -> "2016-01-01"
function getNextDate(dateStr) {
    var dateObj = new Date(dateStr + " 00:00:00");
    var nextDayTime = dateObj.getTime() + 24 * 3600 * 1000;
    var nextDate = new Date(nextDayTime);
    return formatDate(nextDate);
}

assert(getNextDate("2015-12-31") == "2016-01-01");
assert(getNextDate("2015-01-01") == "2015-01-02");
assert(getNextDate("2015-01-31") == "2015-02-01");

// 插入缺省結果。
// 某些天無新注冊，mapreduce就不會生成該條結果，須強制插入。
function insertDefaultResult(startDateStr) {
    var docs = new Array();
    var endDateStr = formatDate(new Date());
    for (var dateStr = startDateStr;
        dateStr < endDateStr;
        dateStr = getNextDate(dateStr)) {
        docs.push({_id : dateStr, value : {date : dateStr, register : 0}});
    }  // for
    db.retention.result.insert(docs);
}

// 讀取 retention.register 集合，
// 計算每日新注冊量, 記錄于 retention.result.value.register 字段
// startDate is like: "2015-01-01"
function calcRegisterCount(startDate) {
    var mapFunction = function() {
        var key = this.date;
        var value = {date : key, register : 1};
        emit(key, value);
    };  // mapFunction

    var reduceFunction = function(key, values) {
        var reducedObject = {date : key, register : 0};
        values.forEach(
            function(value) {
                reducedObject.register += value.register;
            }
        )
        return reducedObject;
    };  // reduceFunction

    var endDate = formatDate(new Date());
    db.retention.register.mapReduce(mapFunction, reduceFunction,
        {
            query: {date: {$gte: startDate, $lt: endDate}},
            out: {merge: "retention.result"}
        }
    );  // mapReduce()
}  // function calcRegisterCount()

// 讀取 retention.login 集合，
// 計算留存率，保存于 retention.result 集合。
// startDate is like: "2015-01-01"
function calcRetention(startDate) {
    var mapFunction = function() {
        var key = this.register_date;
        var registerDateObj = new Date(this.register_date + " 00:00:00");
        var loginDateObj = new Date(this.date + " 00:00:00");
        var days = (loginDateObj - registerDateObj) / (24 * 3600 * 1000);
        var value = {date : key, register : 0};
        var field = days + "_count";  // like: 1_count
        value[field] = 1;
        emit(key, value);
    };  // mapFunction

    var reduceFunction = function(key, values) {
        var reducedObject = {date : key, register : 0};
        for (var i = 1; i <= 60; i++) {
            var field = i + "_count";
            reducedObject[field] = 0;
        }

        values.forEach(
            function(value) {
                reducedObject.register += value.register;
                for (var i = 1; i <= 60; i++) {
                    var field = i + "_count";  // like: 1_count
                    var count = value[field];
                    if (null != count) {
                        reducedObject[field] += count;
                    }  // if
                }  // for
            }  // function
        )  // values.forEach()
        return reducedObject;
    };  // reduceFunction()

    var finalizeFunction = function(key, reducedVal) {
        if (0 == reducedVal.register)
            return reducedVal;
        for (var i = 1; i <= 60; i++) {
            var field = i + "_count";  // 1_count
            var count = reducedVal[field];
            reducedVal[String(i)] = count * 100 / reducedVal.register;
        }
        return reducedVal;
    };  // finalizeFunction

    var endDate = formatDate(new Date());
    db.retention.login.mapReduce(mapFunction, reduceFunction,
        {
            query: {date: {$gte: startDate, $lt: endDate}},
            out: {reduce: "retention.result"},
            finalize: finalizeFunction,
        }
    );  // mapReduce()
}  // function calcRetention()

參考
-----

用戶留存率_百度百科
http://baike.baidu.com/link?url=28-agScaamT__jLEBdn5VW-a6CHRlf53bDUrVezkeaHd6TMhO0ULm_9JMmcOu541taQjWGe0JypERg2hIwJCAa

游戲玩家的留存率統計實現 - 流子的專欄 - 博客頻道 - CSDN.NET
http://blog.csdn.net/jiangguilong2000/article/details/16119119

在Mongo數據庫里怎么統計留存率呢? - SegmentFault
http://segmentfault.com/q/1010000000652638

posted on 2015-11-10 17:22 金慶閱讀(632) 評論(0) 編輯收藏引用所屬分類: 2. 網游開發

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