CDP的核心能力就是通过用户选定的筛选规则帮助用户选出数据库中满足该规则的用户。为了实现这一目标，CDP指定制定了一套DSL（领域特定语言）来描述规则用户选定的筛选规则。如果直接使用CDP的前端界面，用户并不需要了解和学习这套DSL，前端会完成从可视化界面配置到DSL的转换工作。
然而，随着用户需求的不断变化，只从CDP用户界面进行规则配置已经不能满足所有用户。因此，CDP决定将圈选功能以openApi的形式开放出来，以满足用户的定制化需求。由于openApi给用户使用的是简化版的dsl，使用户能快速创建分群，所以通过该方式创建的分群是没办法在界面上回显的。
本文档介绍DSL的编写规范，需要调用openApi的用户需要按照文档要求编写对应的DSL，传给CDP进行圈选。

DSL最终以json的形式呈现和传递，基本格式如下：
filters字段是一个数组，里面可以嵌套基本格式的filter，也可以包含下文具体的查询如标签，分群，属性等。filters里至少应该包含一个具体的查询，否则多层基本格式的filter嵌套没有意义
operator字段表示filters之间的关系，支持And或Or两种

{
    "filters": [],
    "operator": "And"
}

3.1标签

按照标签的数据类型，可以将标签查询DSL分为以下几类

3.1.1字符串数组标签

举例，下面是一个字符串数组标签，操作符是hasAny

{
            "tagId": 104,
            "operator": "hasAny",
            "value": [
                "足球",
                "篮球，足球，乒乓球",
                "篮球"
            ]
        }

3.1.2数值数组标签

{
    "tagId": 38,
    "operator": "=",
    "value": 2
}

3.1.3数值单值标签

{
    "tagId": 218,
    "operator": "!=",
    "value": 1123
}

3.1.4字符串单值标签

{
    "tagId": 17,
    "operator": "in",
    "value": [
        "山东",
        "郑州",
        "青岛"
    ]
}

3.1.5日期单值标签

{
    "tagId": 108,
    "operator": "in",
    "value": {
        "startTime": "2023-08-02",
        "endTime": "2023-08-04",
        "type": "Range"
    }
}

3.2时间范围字段定义PeriodFilter

上述各种查询json中，都涉及到了一个可选字段时间范围*PeriodFilter。*这个字段用来指定定义的查询逻辑的时间条件。有以下几类用法

3.2.1最近时间段

表示距今天往前一段时间或者叫过去多久之内

{
    "last": 1,
    "interval": "Day",
    "type": "Last",
    "todayIncluded": false
}

3.2.2时间范围

{
    "startTime": "2023-08-01",
    "endTime": "2023-08-06",
    "type": "Range"
}

3.3分群

分群查询结构如下：
segId表示分群id
not字段表示筛选人群不属于（true）或属于（false）这个人群包

{
  "segId": 1000022,
  "not": false
}

3.4属性

按照属性的数据类型，可以将标签查询DSL分为以下几类

3.4.1数字数组属性

{
    "operator": ">=",
    "dataSourceId": 33,
    "columnId": 405,
    "field": "nianling",
    "value": 1
}

3.4.2字符串数组属性

{
    "operator": "hasAll",
    "dataSourceId": 27,
    "columnId": 289,
    "field": "array_string",
    "value": [
        "足球",
        "篮球",
        "乒乓球"
    ]
}

3.4.3字符串单值属性

{
    "operator": "in",
    "dataSourceId": 27,
    "columnId": 313,
    "field": "name",
    "value": [
        "张9929",
        "张9928"
    ]
}

3.4.4数字单值属性

{
    "operator": ">=",
    "dataSourceId": 33,
    "columnId": 405,
    "field": "nianling",
    "value": 1
}

3.4.5日期单值属性

{
    "operator": "in",
    "dataSourceId": 27,
    "columnId": 307,
    "field": "birthday",
    "value": {
        "startTime": "2023-08-01",
        "endTime": "2023-08-05",
        "type": "Range"
    }
}

3.5行为（CDP 1.21+）

行为支撑筛选出行为表中某段时间做过某件事若干次的用户，具体dsl结构如下：

{
    "operator": "Done",
    "aggregate": {
        "condition": {
            "operator": ">",
            "value": 1
        },
        "method": "Count"
    },
    "eventDatasourceId": 21,
    "eventName": "bav2b_click",
    "period": {
        "startTime": "2023-10-01",
        "endTime": "2023-10-08",
        "type": "Range"
    },
    "eventId": 228
}

{
    "operator": "NotDone",
    "eventDatasourceId": 21,
    "eventName": "bav2b_click",
    "period": {
        "startTime": "2023-10-01",
        "endTime": "2023-10-08",
        "type": "Range"
    },
    "eventId": 228
}

3.5.1行为聚合条件Aggregate

聚合条件 conditon

3.6明细（CDP 1.21+）

{
    "dataSourceId": 27,
    "paramCondition": {
        "logic": "And",
        "paramFilters": [
            {
                "paramName": "money",
                "value": 1,
                "operator": "in",
                "columnId": 321
            }
        ]
    },
    "period": {
        "dateWithTime": false,
        "interval": "Day",
        "last": 1,
        "todayIncluded": false,
        "type": "Last"
    }
}

明细参数条件 ParamCondition

参数过滤条件 ParamFilter

一层嵌套

给出如下一个例子，表示筛选出同时满足标签，分群和属性查询的人

{
    "filters": [
        {
            "tagId": 356,
            "operator": "in",
            "value": [
                "兴趣"
            ]
        },
        {
            "operator": "in",
            "dataSourceId": 24,
            "columnId": 353,
            "field": "city",
            "value": [
                "黄山",
                "青岛"
            ]
        },
        {
            "segId": 1000022,
            "not": false,
            "operator": "SegFilter"
        }
    ],
    "operator": "And"
}

两层嵌套

下面这个例子嵌套了两层，表示满足标签查询或满足分群和属性的人

{
    "filters": [
        {
            "tagId": 356,
            "operator": "in",
            "value": [
                "兴趣"
            ]
        },
        {
            "filters": [
                {
                    "operator": "in",
                    "dataSourceId": 24,
                    "columnId": 353,
                    "field": "city",
                    "value": [
                        "黄山",
                        "青岛"
                    ]
                },
                {
                    "segId": 1000022,
                    "not": false,
                    "operator": "SegFilter"
                }
            ],
            "operator": "And"
        }
    ],
    "operator": "Or"
}

三层嵌套

三层嵌套表示，但表达的逻辑和一层一致

{
    "filters": [
        {
            "tagId": 356,
            "operator": "in",
            "value": [
                "兴趣"
            ]
        },
        {
            "filters": [
                {
                    "operator": "in",
                    "dataSourceId": 24,
                    "columnId": 353,
                    "field": "city",
                    "value": [
                        "黄山",
                        "青岛"
                    ]
                },
                {
                    "filters": [
                        {
                            "segId": 1000022,
                            "not": false,
                            "operator": "SegFilter"
                        }
                    ],
                    "operator": "And"
                }
            ],
            "operator": "And"
        }
    ],
    "operator": "And"
}

为保证圈选执行效率，不建议编写过于复杂，包含过多条件的dsl，具体推荐如下配置，如果超出可能引发clickhouse集群出现问题

• 嵌套层数不大于三层
• 叶子节点（分群，标签，行为，属性）数量不要大于10个