Sql如何统计连续打卡天数
总第208篇/张俊红
今天来解一道题面试中可能经常会被一些面试官拿来“刁难”的题,就是《如何统计连续打卡天数》,当然了这里面的打卡可以换成任意其他行为,比如连续登陆天数,连续学习天数,连续购买天数,这里的天数也是可以换成小时或者别的时间单位的。这个问题的逻辑还是有点复杂,如果要是之前没遇到过这种问题,当场被问到的时候,肯定会一脸懵。
直接来看实战,现在有一张表t,这张表存储了每个员工每天的打卡情况,现在需要统计截止目前每个员工的连续打卡天数,表t如下表所示:
uid | tdate | is_flag |
---|---|---|
1 | 2020/2/1 | 1 |
1 | 2020/2/2 | 0 |
1 | 2020/2/3 | 1 |
1 | 2020/2/4 | 1 |
1 | 2020/2/5 | 0 |
1 | 2020/2/6 | 1 |
1 | 2020/2/7 | 1 |
1 | 2020/2/8 | 1 |
2 | 2020/2/1 | 1 |
2 | 2020/2/2 | 0 |
2 | 2020/2/3 | 0 |
2 | 2020/2/4 | 1 |
2 | 2020/2/5 | 1 |
2 | 2020/2/6 | 1 |
2 | 2020/2/7 | 1 |
2 | 2020/2/8 | 1 |
上表中uid是用户id,tdate是日期,is_flag是记录用户当天是否打卡,1为打卡,0为未打卡。
我们希望得到的结果为:
uid | flag_days |
---|---|
1 | 3 |
2 | 5 |
这个逻辑还是挺难想的,第一个想法就是通过前后数据偏移来实现,就是将is_flag向前移动一行或者向后移动一行,然后和原来的is_flag标签做差,如果结果为0,说明前后两天的值是相同的,要么都是0,要么都是1。但是还是不能够得出我们想要的结果。
再换一种思路:如果是连续打卡,那么打卡日期与一个递增的数字依次做差的结果值应该是相等的,不理解这句话没关系,看具体结果你就明白了。
我们先获取每个用户在这一段时间内所有打卡的排名,是所有打卡的排名哦,利用的是窗口函数的row_number(),代码如下:
select uid,tdate,row_number() over(partition by uid order by tdate) date_rank
fromt
where is_flag=1
运行上面的代码,可以得到如下结果:
uid | tdate | date_rank |
---|---|---|
1 | 2020/2/1 | 1 |
1 | 2020/2/3 | 2 |
1 | 2020/2/4 | 3 |
1 | 2020/2/6 | 4 |
1 | 2020/2/7 | 5 |
1 | 2020/2/8 | 6 |
2 | 2020/2/1 | 1 |
2 | 2020/2/4 | 2 |
2 | 2020/2/5 | 3 |
2 | 2020/2/6 | 4 |
2 | 2020/2/7 | 5 |
2 | 2020/2/8 | 6 |
接着再获取每个打卡日期(tdate)中的日与其打卡日期排名(date_rank)之间的差,比如uid=1的2020/2/3的打卡日期中的3号与其排名(date_rank)2做差等于1,实现代码如下:
select uid,tdate,date_rank,(date_format(tdate,"%e") - date_rank) as day_cha
from (select uid,tdate,row_number() over(partition by uid order by tdate) date_rankfromdemo.newtablewhere is_flag=1)t1
运行上面的代码,最后可以得到如下结果:
uid | tdate | date_rank | day_cha |
---|---|---|---|
1 | 2020/2/1 | 1 | 0 |
1 | 2020/2/3 | 2 | 1 |
1 | 2020/2/4 | 3 | 1 |
1 | 2020/2/6 | 4 | 2 |
1 | 2020/2/7 | 5 | 2 |
1 | 2020/2/8 | 6 | 2 |
2 | 2020/2/1 | 1 | 0 |
2 | 2020/2/4 | 2 | 2 |
2 | 2020/2/5 | 3 | 2 |
2 | 2020/2/6 | 4 | 2 |
2 | 2020/2/7 | 5 | 2 |
2 | 2020/2/8 | 6 | 2 |
看上面的结果表,有没有看出点意思来,连续打卡日期的day_cha都是相等的,比如uid=1的2020/2/3和2020/2/4是连续的,他们的day_cha都是1。到这里,如果我们要获取连续打卡天数是不是就很容易了。
不过这里面还有一个问题,就是连续打卡天数是截止目前最近的一个 连续打卡天数还是历史坚持最长的打卡天数,这就是传说中的口径问题哈。虽然在我们这个例子里面,这两种打卡天数的出来的结果是一样的,但是有的时候会是不一样的,比如下面这样的例子:
uid | tdate | is_flag |
---|---|---|
1 | 2020/2/1 | 1 |
1 | 2020/2/2 | 0 |
1 | 2020/2/3 | 1 |
1 | 2020/2/4 | 1 |
1 | 2020/2/5 | 1 |
1 | 2020/2/6 | 0 |
1 | 2020/2/7 | 1 |
1 | 2020/2/8 | 1 |
上面这个例子中,最近连续打卡天数是2,历史最长的连续打卡天数却是3。
好了,我们继续回到解题上,我们先获取每个用户历史所有连续过得的打卡情况,实现代码如下:
select uid,day_cha,count(tdate) flag_days
from (select uid,tdate,date_rank,(date_format(tdate,"%e") - date_rank) as day_cha
from (select uid,tdate,row_number() over(partition by uid order by tdate) date_rankfromdemo.newtablewhere is_flag=1)t1)t2
group by uid,day_cha
运行上面的代码,得到如下结果:
uid | day_cha | flag_days |
---|---|---|
1 | 0 | 1 |
1 | 1 | 2 |
1 | 2 | 3 |
2 | 0 | 1 |
2 | 2 | 5 |
要获取最近的连续打卡天数,我们只需要把上表中day_cha这一列最大的值对应的flag_days取出来就可以;要获取历史最久的连续打卡天数,我们只需要把上表中flag_days的最大值取出来就可以。直接再来个子查询就好了。
类似的需求可能还有获取过去连续打卡天数大于某个值得人,只需要筛选上表中的flag_days即可达到目的。只要能够生成上面这样每个人历史所有连续打卡的情况表,那么大部分连续打卡相关的需求都可以通过上表来获得。
很经典的一道题,或者是一种业务场景,大家各自多多练习。
你还可以看:
讲讲你不知道的窗口函数
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