拿捏SQL：用连续登录天数3天为范例轻松搞定同类SQL需求

后端

2023-06-19 13:34:32

剖析连续登录SQL难题：两种高效解决方案

在数据分析和处理领域，连续登录统计问题可谓是司空见惯的难题，尤其是当它出现在ETL任务或大数据面试中时，更是让不少人头疼不已。本文将深入探究两种巧妙的SQL解决方案，帮助你轻松应对这类挑战，展示出你的非凡实力。

问题场景

连续登录统计问题通常要求我们找出在一个给定时间段内连续登录特定次数的用户。例如，统计在过去3天内连续登录超过3天的用户。

方案一：临时表法（清晰易懂）

该方案分三步进行：

创建临时表 daily_logins： 按天对用户登录数据进行汇总，记录每个用户每天的登录次数。

CREATE TEMPORARY TABLE daily_logins AS
SELECT user_id, DATE(login_time) AS login_date, COUNT(*) AS login_count
FROM login_records
GROUP BY user_id, login_date;

创建临时表 consecutive_logins： 计算每个用户的连续登录天数。

CREATE TEMPORARY TABLE consecutive_logins AS
SELECT
user_id,
login_date,
login_count,
@consecutive_logins :=
IF(
@prev_user_id = user_id AND @prev_login_date + INTERVAL 1 DAY = login_date,
@consecutive_logins + 1,
1
) AS consecutive_login_days,
@prev_user_id := user_id,
@prev_login_date := login_date
FROM (
SELECT
user_id,
login_date,
login_count,
@consecutive_logins := 0,
@prev_user_id := NULL,
@prev_login_date := NULL
FROM daily_logins
ORDER BY user_id, login_date
) AS subquery;

筛选符合条件的用户： 从 consecutive_logins 临时表中找出连续登录天数满足要求的用户。

SELECT user_id, consecutive_login_days
FROM consecutive_logins
WHERE consecutive_login_days >= 3;

方案二：GROUP BY和HAVING法（简洁明了）

SELECT user_id, COUNT(DISTINCT login_date) AS consecutive_login_days
FROM login_records
WHERE login_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 DAY)
GROUP BY user_id
HAVING COUNT(DISTINCT login_date) >= 3;