As instruções JOIN combinam fontes ao corresponder um campo em comum:

• Pode ser usado para combinar quaisquer fontes: tabelas de dados de atribuição e/ou fontes personalizadas
• Pode ser usado para combinar um número ilimitado de fontes
• Normalmente usado para enriquecer dados de fontes personalizadas com dados de atribuição

As instruções UNION anexam tabelas com esquema correspondente (com as mesmas colunas e tipos de dados):

• Pode ser usado para combinar tabelas de dados de atribuição ou fontes personalizadas; não pode ser usado para combinar tabelas de dados de atribuição com fontes personalizadas
• Pode ser usado para combinar um número ilimitado de fontes
• Normalmente usado para executar consultas em múltiplas tabelas de dados de atribuição

Os dados de atribuição no sistema AppsFlyer existem em 8 tabelas diferentes:

• Cada tabela inclui diferentes tipos de eventos de atribuição.
• O período para o qual os dados da consulta estão disponíveis varia de acordo com a tabela.
  • Ao construir sua consulta no console Dynamic Query, passe o cursor sobre o nome de uma tabela no painel de seleção para ver as datas exatas de disponibilidade dos dados dessa tabela.
• As tabelas em cada um dos grupos abaixo têm schema correspondente, o que significa que você pode usar instruções UNION para consultar facilmente várias tabelas de uma só vez.

Grupo 1: Instalações de aplicativos e eventos de retargeting

Grupo 2: Eventos in-app

Grupo 3: Impressões

Esta consulta recupera informações sobre os 3 aplicativos com mais reinstalações no Snapchat nos últimos 3 dias.

SELECT app_id, COUNT(*) AS reinstall_count
FROM re_installs
WHERE media_source = 'snapchat_int' AND dt BETWEEN DATE_SUB(current_date(), 3) AND current_date()
GROUP BY app_id
ORDER BY reinstall_count DESC
LIMIT 3;

Para ajudar você a avaliar a integridade de dados, esta consulta calcula a taxa de valores nulos de IDFA para os 10 canais de mídia com o maior número de instalações nos últimos 7 dias.

SELECT media_source, COUNT(*) AS total_installs, ROUND((SUM(CASE WHEN idfa IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*)) * 100, 2) AS null_idfa_rate
FROM installs
WHERE dt BETWEEN DATE_SUB(current_date(), 3) AND current_date()
GROUP BY media_source
ORDER BY total_installs DESC
LIMIT 10;

Ao calcular a média geométrica da diferença de tempo (em segundos) entre o horário de instalação e o horário do toque atribuído para cada canal de mídia e campanha, os dados resultantes fornecem insights sobre a eficiência de vários canais de mídia no que diz respeito às conversões de usuários e aos cronogramas de atribuição.

SELECT media_source,campaign,geo_mean(GREATEST(1, unix_timestamp(install_time, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") - unix_timestamp(attributed_touch_time, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")))
FROM installs
GROUP BY 1,2

Esta consulta usa dados de atribuição para agrupar uma pontuação da fonte personalizada C (c.score) por canal de mídia, permitindo que você use sua métrica personalizada para avaliar a performance relativa de vários canais de mídia.

SELECT media_source, sum(c.score)
FROM client_input c JOIN install i on i.appsflyer_id = c.appsflyer_id
GROUP BY media_source;

Esta consulta usa um processo mais complexo de junção de dados, permitindo a geração de insights avançados. Primeiro, ela recupera e unifica dados de 2 tabelas distintas de atribuição ("install" e "installRetarget"). Em seguida, ela combina esses dados com 2 fontes personalizadas first-party para fornecer insights sobre vários tipos de conversão, incluindo uma métrica de performance personalizada agregada (score) e a idade máxima de cada tipo.

SELECT conversion_type, SUM(sum_score), MAX(max_age)
FROM (SELECT media_source, conversion_type, SUM(score) as sum_score, MAX(age) as max_age
FROM (SELECT * from install union all select * FROM installRetarget) af
JOIN client_input c on c.appsflyer_id = af.appsflyer_id
JOIN client_age ca on ca.appsflyer_id = c.appsflyer_id
GROUP BY media_source, conversion_type)
GROUP BY conversion_type

Cada uma das consultas a seguir é inválida porque usa dados de atribuição, mas não inclui uma instrução GROUP BY:

SELECT *
FROM install;

-----------------------------------------------------

SELECT media_source, appId
FROM client_input c
JOIN install af on af.appsflyer_id = c.appsflyer_id;

A consulta a seguir é inválida porque agrupa por um campo de dados de atribuição não permitido (appsflyer_id):

SELECT appsflyer_id, count(*)
FROM install
GROUP BY appsflyer_id

-----------------------------------------------------

A consulta a seguir é inválida porque agrupa por um campo de dados de atribuição não permitido (appsflyer_id). Isso não é permitido, mesmo quando o campo está dentro de uma função:

SELECT substr(appsflyer_id, 0, 5), count(*)
FROM install
GROUP BY substr(appsflyer_id, 0, 5)

-----------------------------------------------------

A consulta a seguir é inválida porque agrupa por um campo de dados de atribuição não permitido (appsflyer_id). Isso não é permitido, mesmo quando o campo está dentro de um índice:

SELECT appsflyer_id, count(*)
FROM install
GROUP BY 1

A consulta a seguir é inválida porque agrupa por um campo de fonte personalizada (my_id) vinculado a um campo de dados de atribuição não permitido (appsflyer_id); portanto, a mesma restrição de agrupamento se aplica a my_id.

SELECT my_id, count(*)
FROM installs
JOIN my_source on my_source.my_id = installs.appsflyer_id
GROUP BY my_id

A consulta a seguir é inválida porque tenta executar a função collect_list em dados de atribuição não agregados:

SELECT App_id, collect_list(appsflyer_id)
FROM install
GROUP BY app_id

-----------------------------------------------------

Compare com a consulta válida a seguir, que executa a função collect_list em dados de atribuição agregados:

SELECT app_id, collect_list(campaign)
FROM (select app_id, campaign
  FROM Install
  GROUP BY 1, 2)
GROUP BY app_id

-----------------------------------------------------

Compare com a consulta válida a seguir, que executa a função collect_list em dados de origem personalizados:

SELECT app_id, collect_list(c.score)
FROM client_input c
GROUP BY app_id