无埋点事件字段
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三张数据表分别代表GIO定义的三种数据级别，访问级别（visit），页面级别（page）与标签级别（action）。visit代表访问级别的数据，按照session定义访问，page代表页面级别数据，打开的浏览页面就是一条记录，一条访问级别数据对应多条页面级别，action级别数据代表标签数据，定义页面元素标签的显示，点击，提交等事件，三者形成整个用户行为数据层级。目前导出的数据类型除了action下的imp(impression)类型因为数据量过大不可导出，其它数据都已经导出。
sendTime与eventTime的区别在于前者相当于是GIO平台接收到的时间，而eventTime是事件在客户端真正发生的时间，客户可以根据eventTime重现用户操作时间线。
在refer中可以提取utm（广告链接关键字）或者搜索关键字等信息，用于分析访问来源。也可在visit表的query字段中提取utm信息。
appVersion，model，manufacturer，channel，osVersion仅在mobile端提供，更多信息可以从userAgent中提取。
三张数据表可以根据“外键”join，分别是page_id与page表的id，visit_id与visit表的id，action_id单独提供。因为标签事件并不导出impression（显示级别）的数据（数据量太大的缘故），所以建议通过action full outer join page，visit与page基本保持对应，若是在小时级别page数据无法join到对应的visit记录，visit记录可能存在于之前的小时单位中。
所有数据已经根据userId, sessionId, sendTime进行排序，基本能够做到具体用户行为跟踪。
mobile端浏览器打开页面访问，默认platform类型为Web，若是需要区分则建议根据osVersion。
action数据中index，info为补充字段，参考changelog说明。
在基础部分数据导出（visit, page, action)之外，提供圈选数据与action级别数据的映射部分。
通过action数据中的action_id与action_tag中的action_id聚合，绑定对应的rule_id（映射的规则名称）到action数据上。
rules代表了客户在GrowingIO平台上圈选的标签，rule_id即其唯一标识符。
通过rules表将名称绑定到上述的action_tag表中，便于通过名称进行数据分析，识别导出数据中圈选部分的数据情况。
action_tag与rules表均是关联信息表，用于更进一步分析导出的部分数据，在导出数据中定位圈选数据。建议规则建立时保持名称的唯一性，GrowingIO平台不保证规则名称唯一性。
相同的规则名称下可能有多个规则类型，规则名称＋规则类型才能区分，此处的规则类型与基础数据action中的事件类型保持一致。