用户连续登陆

一、规定时间内用户最大连续登陆天数
二、user_login表字段(所有用户登陆信息)
三、分解步骤
- 1.where初步筛选
- 2.窗口函数分组排序
- 4.计算获得连续的字段
- 5.分组计算连续天数
- 6.求得结果
- 7.连续SQL
- 8.使用函数总结
- - (1)timestampdiff(unit, start, end)
  - (2)窗口函数排序
  - (3)date_sub()

一、规定时间内用户最大连续登陆天数

为了看有哪些忠实用户，积极使用产品，需要计算用户的连续登陆天数。

二、user_login表字段(所有用户登陆信息)

user_id	login_time
valk	‘2021-08-08 18:30:20’
zaa	‘2021-08-07 18:30:20’
zb	‘2019-09-07 18:30:20’

三、分解步骤

1.where初步筛选

首先使用timestampdiff(unit, begin, end) <= 30进行where的条件筛选，得到新表t_1

-- t_1表
select user_id, log_time
from user_login
where timestampdiff(day, login_time, now()) <= 30;

这样符合条件数据就出来了

user_id	login_time
valk	‘2021-08-08 18:30:20’
zaa	‘2021-08-07 18:30:20’

2.窗口函数分组排序

使用row_number() over(partition by order by )进行排序。

得到一个按user_id分组并有排序编号的新表t_2

-- t_2表
select user_id, date(login_time) as login_daterow_number() over(partition by user_id, order by login_time ascending) as rank
from t_1

t_2表

user_id	login_date	rank
valk	2021-08-08	1
valk	2021-08-09	2
valk	2021-08-10	3
valk	2021-08-11	4
zaa	2021-08-07	1
zaa	2021-08-20	2
zaa	2021-08-22	3

4.计算获得连续的字段

通过观察可以发现，若同组用户login_date是连续的，分别减去rank后所得到的结果是一样的，2021-08-08 - 1 = 2021-08-07，2021-08-09 - 2 = 2021-08-07等等。使用date_sub函数获得新的列gap和新表t_3

-- t_3
select user_id, login_date,date_sub(login_date, interval rank day) as gap
from t_2

t_3表

user_id	login_date	gap
valk	2021-08-08	2021-08-07
valk	2021-08-09	2021-08-07
valk	2021-08-10	2021-08-07
valk	2021-08-11	2021-08-07
zaa	2021-08-07	2021-08-06
zaa	2021-08-20	2021-08-18
zaa	2021-08-22	2021-08-19

5.分组计算连续天数

此时对t_3表按user_id、gap进行分组，并对组内的login_date进行count计数，得到表t_4

-- t_4
select user_id, gap, count(login_date) as num
from t_3
group by user_id, gap

t_4表

user_id	gap	num
valk	2021-08-07	4
zaa	2021-08-06	1
zaa	2021-08-18	1
zaa	2021-08-19	1

6.求得结果

最后按照user_id进行分组，使用max取出最大的num

select user_id, max(num) as series_login -- 按user_id分组，求最大连续登陆天数
from t_4
group by user_id

user_id	series_login
valk	4
zaa	1

终于我们求出了，近30天内，valk用户最大连续登陆4天，zaa最大连续登陆1天。

7.连续SQL

-- sql_4_start
select user_id, max(num) as series_login
from
(-- sql_3_start：按user_id, date_sub结果分组，计数求得连续登陆天数 num
select user_id, gap, count(login_time) as num
from
(-- sql_2_start：主要求出data_sub的结果，结果相同则代表连续登陆
select user_id, login_time,date_sub(login_time, interval rank day) as gap
from
(-- sql_1_start：where 筛选出30天内的数据， row_number 进行分组排序，得出t_1表
select user_id,login_time,row_number() over(partition by user_id, order by login_time ascending) as rank
from user_login
where timestampdiff(day, login_time, now()) <= 30 -- sql_1_end
) as t_1 -- sql_2_end) as t_2 group by user_id, gap -- sql_3_end) as t_3 group by user_id --sql_4_end

8.使用函数总结

(1)timestampdiff(unit, start, end)

where timestampdiff(unit, datetime_start, datetime_end) <= 30;
-- unit 包含datetime_end 减 datetiem_start 的结果的单位，有大小正负区别
-- unit主要包括 year, month, week, day, hour, minute, second

(2)窗口函数排序

例如对10，20，30，30，50 五个数字升序排序
row_number() over(partition by column, order by column ascending/descending)
partition by 指按何列进行分组，order by 指按何列进行升序/降序排序

函数名	属性	排序数字	排序结果
row_number()	连续，不重复	10，20，30，30，50	1,2,3,4,5
rank()	重复，不连续	10，20，30，30，50	1,2,3,3,5
dense_rank()	连续且重复	10，20，30，30，50	1,2,3,3,4

(3)date_sub()

date_sub(date, interval expr type)，指从相应日期date 减去 expr 的时间数量
type 可以是year, month, week, day, hour, minute, second 等

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