第一步建表：

create table test_analysis (created_at DateTime, dt Date,  user String,  page_id String ) ENGINE=MergeTree(dt, (user, dt), 8192);

插入测试数据：

insert into table test_analysis Format Values
('2018-4-24 18:45','2018-4-24','A','首页'),
('2018-4-24 18:46','2018-4-24','A','购物车'),
('2018-4-24 18:45','2018-4-24,'B','首页'),
('2018-4-24 18:48','2018-4-24','B','商品详情'),
('2018-4-24 18:49','2018-4-24','B','购物车'),
('2018-4-24 18:46','2018-4-24','C','商品详情');

第二步，建立模型：

SELECT `user`,
       created_at,
       page_id,
       gap1/60 AS "与第一个动作的间隔时间",
       if(gap1 == 0, 0, runningDifference(gap1)/60) AS "与上一个动作的间隔时间"
FROM
  (SELECT `user`,
          created_at,
          fist_created_at,
          page_id,
          created_at-fist_created_at AS gap1
   FROM test_analysis ANY
   LEFT JOIN
     (SELECT `user` ,
             min(created_at) AS fist_created_at
      FROM test_analysis
      GROUP BY `user`) using(`user`)) AS t

获得的结果： 大致上可以获取了时间间隔，只是没有按照楼主的要求把路径标注的很清楚。这一点，使用clickhouse的groupArray（）很容易实现，我就不搞了。在这个结果上变化形式可以做很多事情。

第三步，应用该SQL，配合Redash 可视化工具做桑基图（热力学中，一种描述能量流动的图）。PS:不一定有实际的业务意义。 sql ：

SELECT 
user as stage0,
groupArray(stage1)[1] as stage1, groupArray(stage2)[1] as stage2, groupArray(stage3)[1] AS stage3,
      count(value) AS value
FROM
  (SELECT `user`,
    if(page_id=='首页', page_id, NULL) AS stage1 ,
          if(page_id =='商品详情', page_id, NULL) AS stage2,
          if(page_id == '购物车', page_id, NULL) AS stage3,
          count(*) AS value
   FROM
     (SELECT `user`,
             created_at,
             page_id,
             gap1/60 AS "与第一个动作的间隔时间",
             if(gap1 == 0, 0, runningDifference(gap1)/60) AS "与上一个动作的间隔时间"
      FROM
        (SELECT `user`,
                created_at,
                fist_created_at,
                page_id,
                created_at-fist_created_at AS gap1
         FROM test_analysis ANY
         LEFT JOIN
           (SELECT `user` ,
                   min(created_at) AS fist_created_at
            FROM test_analysis
            GROUP BY `user`) using(`user`)) AS tt) AS test
   GROUP BY `user`, page_id) AS test1
   group by `user`

获得的结果：

事情搞完了，说下感受：

1. 上述场景在Hive里很容易搞，用开窗函数实现比较easy，但是clickhouse不支持开窗函数，比较蛋疼。
2. 建模的SQL用到了join，在需要处理的数据集规模超过128G(标配的物理机内存)时，可能会引起问题，当然是可以通过限制时间范围来解决，个人觉得不够优雅。
3. 习惯了Hadoop生态的用户们有学习代价，需要重新再学一些好用的SQL函数（同时，必须放弃最好用的开窗函数。。噩耗）。