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MySQL求連續登陸天數-鵝廠面試題

2020-12-30 13:00:23 資料庫

文章目錄

  • 一.需求
  • 二.解決方案
    • 2.1 同一天多次登陸去重
    • 2.2 求上一次的登陸日期
    • 2.3 打標記判斷是否間隔天數<=3
    • 2.4 打分組的標記
    • 2.5 分組求最大的間隔天數
  • 三.MySQL 8.0寫法

一.需求

求每個用戶的最長連續登錄天數,兩個日期的間隔小于或等于 3 均視為連續登錄,比如 01-01 號登錄,最近的下一次登錄是 01-04 號,兩個日期的間隔等于 3 天,因此這兩個日期之間的天數都算作活躍天數,一共 4 天,

因為考慮MySQL版本問題,暫時不能使用分析函式,

二.解決方案

測驗資料:

create table test_login(user_id int,login_date timestamp);

insert into test_login values (1,'2020-01-01 00:01:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-01 00:02:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-01 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-02 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-05 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-07 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-11 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-12 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-13 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-14 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-17 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-18 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-19 00:03:00');
insert into test_login values (1,'2020-01-22 00:03:00');

insert into test_login values (2,'2020-01-01 00:04:00');
insert into test_login values (2,'2020-01-01 00:05:00');
insert into test_login values (2,'2020-01-01 00:06:00');
insert into test_login values (2,'2020-01-02 00:06:00');
insert into test_login values (2,'2020-01-07 00:06:00');
insert into test_login values (2,'2020-01-11 00:06:00');
insert into test_login values (2,'2020-01-12 00:06:00');
insert into test_login values (2,'2020-01-14 00:06:00');
insert into test_login values (2,'2020-01-18 00:06:00');
insert into test_login values (2,'2020-01-19 00:06:00');
insert into test_login values (2,'2020-01-22 00:06:00');

代碼

SELECT user_id,
       max(diff_days) + 1 max_diff_days
  from 
(
SELECT user_id,
       flag2,
       min(login_date) min_login_date,
       max(login_date) max_login_date,
       datediff(max(login_date),min(login_date)) diff_days
  from 
(
SELECT tmp3.user_id,
       tmp3.login_date,
       tmp3.flag1,
       sum(tmp4.flag1) flag2
  from 
(
SELECT user_id,
       login_date,
       case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
  from 
(
SELECT  user_id,
        login_date,
        (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
from 
(
SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
  from test_login 
 group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
) tmp3  -- 打標記 如上下間隔<=3 則為1  否則為0
left join 
(
SELECT user_id,
       login_date,
       case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
  from 
(
SELECT  user_id,
        login_date,
        (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
from 
(
SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
  from test_login 
 group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
) tmp4  -- 功能同tmp3 
on  tmp3.user_id = tmp4.user_id
and tmp4.login_date <= tmp3.login_date
group by tmp3.user_id,tmp3.login_date,tmp3.flag1
) tmp5 -- 每一個用戶  每一個連續區間設定為不同的flag  標記為flag2
group by user_id,flag2
) tmp6 -- 計算出每個連續區間 最大值和最小值  以及連續間隔天數
group by user_id

這樣看起來是不是覺得非常的復雜,下面我們拆解開

2.1 同一天多次登陸去重

考慮同一天會有多次登陸的,此處用group by陳述句進行去重,同一天只保留一條記錄

代碼:

SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
  from test_login 
 group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')

測驗記錄:

mysql> SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
    ->   from test_login 
    ->  group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d');
+---------+------------+
| user_id | login_date |
+---------+------------+
|       1 | 2020-01-01 |
|       1 | 2020-01-02 |
|       1 | 2020-01-05 |
|       1 | 2020-01-07 |
|       1 | 2020-01-11 |
|       1 | 2020-01-12 |
|       1 | 2020-01-13 |
|       1 | 2020-01-14 |
|       1 | 2020-01-17 |
|       1 | 2020-01-18 |
|       1 | 2020-01-19 |
|       1 | 2020-01-22 |
|       2 | 2020-01-01 |
|       2 | 2020-01-02 |
|       2 | 2020-01-07 |
|       2 | 2020-01-11 |
|       2 | 2020-01-12 |
|       2 | 2020-01-14 |
|       2 | 2020-01-18 |
|       2 | 2020-01-19 |
|       2 | 2020-01-22 |
+---------+------------+
21 rows in set (0.00 sec)

mysql> 

2.2 求上一次的登陸日期

我們需要找到上一次登陸日期,與此次的登陸日期對比,才可以判斷是否符合小于等于3天的條件
此處,我們可以使用標量子查詢來實作
需要記錄的每個用戶的第一條登陸資訊上一天為null

代碼:

SELECT  user_id,
        login_date,
        (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
from 
(
SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
  from test_login 
 group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條

測驗記錄:

mysql> SELECT  user_id,
    ->         login_date,
    ->         (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
    -> from 
    -> (
    -> SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
    ->   from test_login 
    ->  group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
    -> ) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
    -> ;
+---------+------------+---------------+
| user_id | login_date | up_login_date |
+---------+------------+---------------+
|       1 | 2020-01-01 | NULL          |
|       1 | 2020-01-02 | 2020-01-01    |
|       1 | 2020-01-05 | 2020-01-02    |
|       1 | 2020-01-07 | 2020-01-05    |
|       1 | 2020-01-11 | 2020-01-07    |
|       1 | 2020-01-12 | 2020-01-11    |
|       1 | 2020-01-13 | 2020-01-12    |
|       1 | 2020-01-14 | 2020-01-13    |
|       1 | 2020-01-17 | 2020-01-14    |
|       1 | 2020-01-18 | 2020-01-17    |
|       1 | 2020-01-19 | 2020-01-18    |
|       1 | 2020-01-22 | 2020-01-19    |
|       2 | 2020-01-01 | NULL          |
|       2 | 2020-01-02 | 2020-01-01    |
|       2 | 2020-01-07 | 2020-01-02    |
|       2 | 2020-01-11 | 2020-01-07    |
|       2 | 2020-01-12 | 2020-01-11    |
|       2 | 2020-01-14 | 2020-01-12    |
|       2 | 2020-01-18 | 2020-01-14    |
|       2 | 2020-01-19 | 2020-01-18    |
|       2 | 2020-01-22 | 2020-01-19    |
+---------+------------+---------------+
21 rows in set (0.00 sec)

2.3 打標記判斷是否間隔天數<=3

求出上一個登陸日期,與本次登陸日期比較,如果<=3,則標記為0,否則標記為1
需要注意的是上一步的空值直接標記為1
這樣通過flag1 我們就可以看到連續登陸的區間了

代碼:

SELECT user_id,
       login_date,
       case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
  from 
(
SELECT  user_id,
        login_date,
        (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
from 
(
SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
  from test_login 
 group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期

測驗記錄:

mysql> SELECT user_id,
    ->        login_date,
    ->        case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT  user_id,
    ->         login_date,
    ->         (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
    -> from 
    -> (
    -> SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
    ->   from test_login 
    ->  group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
    -> ) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
    -> ) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
    -> ;
+---------+------------+-------+
| user_id | login_date | flag1 |
+---------+------------+-------+
|       1 | 2020-01-01 |     1 |
|       1 | 2020-01-02 |     0 |
|       1 | 2020-01-05 |     0 |
|       1 | 2020-01-07 |     0 |
|       1 | 2020-01-11 |     1 |
|       1 | 2020-01-12 |     0 |
|       1 | 2020-01-13 |     0 |
|       1 | 2020-01-14 |     0 |
|       1 | 2020-01-17 |     0 |
|       1 | 2020-01-18 |     0 |
|       1 | 2020-01-19 |     0 |
|       1 | 2020-01-22 |     0 |
|       2 | 2020-01-01 |     1 |
|       2 | 2020-01-02 |     0 |
|       2 | 2020-01-07 |     1 |
|       2 | 2020-01-11 |     1 |
|       2 | 2020-01-12 |     0 |
|       2 | 2020-01-14 |     0 |
|       2 | 2020-01-18 |     1 |
|       2 | 2020-01-19 |     0 |
|       2 | 2020-01-22 |     0 |
+---------+------------+-------+
21 rows in set (0.01 sec)

2.4 打分組的標記

因為同一個用戶存在多個連續登陸的區間,根據上一個步驟的flag1沒辦法區分開,此時需要區分開同一個用戶的不同連續登陸區間,

因為MySQL版本不支持分析函式,只能通過臨時表表連接的方式實作,再考慮去除重復,需要用到分組陳述句進行去重,

其實flag2是這個解決方案核心所在,同一個用戶第一次連續登陸區間標記為1,第二次則累加為2,以此類推,

代碼:

SELECT tmp3.user_id,
       tmp3.login_date,
       tmp3.flag1,
       sum(tmp4.flag1) flag2
  from 
(
SELECT user_id,
       login_date,
       case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
  from 
(
SELECT  user_id,
        login_date,
        (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
from 
(
SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
  from test_login 
 group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
) tmp3  -- 打標記 如上下間隔<=3 則為1  否則為0
left join 
(
SELECT user_id,
       login_date,
       case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
  from 
(
SELECT  user_id,
        login_date,
        (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
from 
(
SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
  from test_login 
 group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
) tmp4  -- 功能同tmp3 
on  tmp3.user_id = tmp4.user_id
and tmp4.login_date <= tmp3.login_date
group by tmp3.user_id,tmp3.login_date,tmp3.flag1

測驗記錄:

mysql> SELECT tmp3.user_id,
    ->        tmp3.login_date,
    ->        tmp3.flag1,
    ->        sum(tmp4.flag1) flag2
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT user_id,
    ->        login_date,
    ->        case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT  user_id,
    ->         login_date,
    ->         (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
    -> from 
    -> (
    -> SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
    ->   from test_login 
    ->  group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
    -> ) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
    -> ) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
    -> ) tmp3  -- 打標記 如上下間隔<=3 則為1  否則為0
    -> left join 
    -> (
    -> SELECT user_id,
    ->        login_date,
    ->        case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT  user_id,
    ->         login_date,
    ->         (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
    -> from 
    -> (
    -> SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
    ->   from test_login 
    ->  group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
    -> ) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
    -> ) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
    -> ) tmp4  -- 功能同tmp3 
    -> on  tmp3.user_id = tmp4.user_id
    -> and tmp4.login_date <= tmp3.login_date
    -> group by tmp3.user_id,tmp3.login_date,tmp3.flag1;
+---------+------------+-------+-------+
| user_id | login_date | flag1 | flag2 |
+---------+------------+-------+-------+
|       1 | 2020-01-01 |     1 |     1 |
|       1 | 2020-01-02 |     0 |     1 |
|       1 | 2020-01-05 |     0 |     1 |
|       1 | 2020-01-07 |     0 |     1 |
|       1 | 2020-01-11 |     1 |     2 |
|       1 | 2020-01-12 |     0 |     2 |
|       1 | 2020-01-13 |     0 |     2 |
|       1 | 2020-01-14 |     0 |     2 |
|       1 | 2020-01-17 |     0 |     2 |
|       1 | 2020-01-18 |     0 |     2 |
|       1 | 2020-01-19 |     0 |     2 |
|       1 | 2020-01-22 |     0 |     2 |
|       2 | 2020-01-01 |     1 |     1 |
|       2 | 2020-01-02 |     0 |     1 |
|       2 | 2020-01-07 |     1 |     2 |
|       2 | 2020-01-11 |     1 |     3 |
|       2 | 2020-01-12 |     0 |     3 |
|       2 | 2020-01-14 |     0 |     3 |
|       2 | 2020-01-18 |     1 |     4 |
|       2 | 2020-01-19 |     0 |     4 |
|       2 | 2020-01-22 |     0 |     4 |
+---------+------------+-------+-------+
21 rows in set (0.01 sec)

2.5 分組求最大的間隔天數

其實有了上一個步驟的flag2,就可以判斷區分開每一個用戶的每一個連續登陸區間,直接進行分組就可以求出該連續區間 最大和最小的登陸日期,兩個日期差值就是間隔天數,最后根據user_id進行分組,求最大的間隔天數就是最終結果,

需要審題 01-01到01-04 間隔是3天,但是算4天連續登陸 所以datediff函式的結果要+1

代碼:

SELECT user_id,
       max(diff_days) +1 max_diff_days
  from 
(
SELECT user_id,
       flag2,
       min(login_date) min_login_date,
       max(login_date) max_login_date,
       datediff(max(login_date),min(login_date)) diff_days
  from 
(
SELECT tmp3.user_id,
       tmp3.login_date,
       tmp3.flag1,
       sum(tmp4.flag1) flag2
  from 
(
SELECT user_id,
       login_date,
       case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
  from 
(
SELECT  user_id,
        login_date,
        (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
from 
(
SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
  from test_login 
 group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
) tmp3  -- 打標記 如上下間隔<=3 則為1  否則為0
left join 
(
SELECT user_id,
       login_date,
       case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
  from 
(
SELECT  user_id,
        login_date,
        (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
from 
(
SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
  from test_login 
 group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
) tmp4  -- 功能同tmp3 
on  tmp3.user_id = tmp4.user_id
and tmp4.login_date <= tmp3.login_date
group by tmp3.user_id,tmp3.login_date,tmp3.flag1
) tmp5 -- 每一個用戶  每一個連續區間設定為不同的flag  標記為flag2
group by user_id,flag2
) tmp6 -- 計算出每個連續區間 最大值和最小值  以及連續間隔天數
group by user_id

測驗記錄:

mysql> SELECT user_id,
    ->        flag2,
    ->        min(login_date) min_login_date,
    ->        max(login_date) max_login_date,
    ->        datediff(max(login_date),min(login_date)) diff_days
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT tmp3.user_id,
    ->        tmp3.login_date,
    ->        tmp3.flag1,
    ->        sum(tmp4.flag1) flag2
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT user_id,
    ->        login_date,
    ->        case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT  user_id,
    ->         login_date,
    ->         (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
    -> from 
    -> (
    -> SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
    ->   from test_login 
    ->  group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
    -> ) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
    -> ) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
    -> ) tmp3  -- 打標記 如上下間隔<=3 則為1  否則為0
    -> left join 
    -> (
    -> SELECT user_id,
    ->        login_date,
    ->        case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT  user_id,
    ->         login_date,
    ->         (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
    -> from 
    -> (
    -> SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
    ->   from test_login 
    ->  group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
    -> ) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
    -> ) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
    -> ) tmp4  -- 功能同tmp3 
    -> on  tmp3.user_id = tmp4.user_id
    -> and tmp4.login_date <= tmp3.login_date
    -> group by tmp3.user_id,tmp3.login_date,tmp3.flag1
    -> ) tmp5 -- 每一個用戶  每一個連續區間設定為不同的flag  標記為flag2
    -> group by user_id,flag2;
+---------+-------+----------------+----------------+-----------+
| user_id | flag2 | min_login_date | max_login_date | diff_days |
+---------+-------+----------------+----------------+-----------+
|       1 |     1 | 2020-01-01     | 2020-01-07     |         6 |
|       1 |     2 | 2020-01-11     | 2020-01-22     |        11 |
|       2 |     1 | 2020-01-01     | 2020-01-02     |         1 |
|       2 |     2 | 2020-01-07     | 2020-01-07     |         0 |
|       2 |     3 | 2020-01-11     | 2020-01-14     |         3 |
|       2 |     4 | 2020-01-18     | 2020-01-22     |         4 |
+---------+-------+----------------+----------------+-----------+
6 rows in set (0.01 sec)

mysql>


mysql> SELECT user_id,
    ->        max(diff_days) +1 max_diff_days
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT user_id,
    ->        flag2,
    ->        min(login_date) min_login_date,
    ->        max(login_date) max_login_date,
    ->        datediff(max(login_date),min(login_date)) diff_days
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT tmp3.user_id,
    ->        tmp3.login_date,
    ->        tmp3.flag1,
    ->        sum(tmp4.flag1) flag2
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT user_id,
    ->        login_date,
    ->        case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT  user_id,
    ->         login_date,
    ->         (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
    -> from 
    -> (
    -> SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
    ->   from test_login 
    ->  group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
    -> ) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
    -> ) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
    -> ) tmp3  -- 打標記 如上下間隔<=3 則為1  否則為0
    -> left join 
    -> (
    -> SELECT user_id,
    ->        login_date,
    ->        case when up_login_date is null then 1 else case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1 end end as flag1
    ->   from 
    -> (
    -> SELECT  user_id,
    ->         login_date,
    ->         (select max(date_format(login_date,'%Y-%m-%d')) from test_login t2 where t2.user_id = tmp1.user_id and t2.login_date < tmp1.login_date ) as up_login_date
    -> from 
    -> (
    -> SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
    ->   from test_login 
    ->  group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
    -> ) tmp1  -- tmp1表 分組去重 一天多次登陸的算一條
    -> ) tmp2  -- 通過標量子查詢實作上一天的登陸日期
    -> ) tmp4  -- 功能同tmp3 
    -> on  tmp3.user_id = tmp4.user_id
    -> and tmp4.login_date <= tmp3.login_date
    -> group by tmp3.user_id,tmp3.login_date,tmp3.flag1
    -> ) tmp5 -- 每一個用戶  每一個連續區間設定為不同的flag  標記為flag2
    -> group by user_id,flag2
    -> ) tmp6 -- 計算出每個連續區間 最大值和最小值  以及連續間隔天數
    -> group by user_id
    -> ;
+---------+---------------+
| user_id | max_diff_days |
+---------+---------------+
|       1 |            12 |
|       2 |             5 |
+---------+---------------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> 
 

三.MySQL 8.0寫法

MySQL 8.0的with陳述句以及分析視窗函式,可以使上面的解決方案的代碼簡潔度大大提升

代碼:

with tmp1 AS
-- tmp1臨時表 一天多次登陸算一次
(
SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
  from test_login 
 group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
),
tmp2 as
-- tmp2臨時表  通過lag獲取上一次登陸時間  如是第一條給默認值
(
select user_id,
       login_date,
       lag(login_date,1,'1900-01-01') over(partition by user_id order by login_date) up_login_date
  from tmp1
),
tmp3 AS
-- 判斷是否符合3天內標準  打標記flag1
(
select  user_id,
        login_date,
        case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1  end as flag1
  from  tmp2
),
tmp4 AS
-- 通過分析函式將每個用戶 每一個連續登陸期間進行標記 flag2
(
select  user_id,
        login_date,
        flag1,
        sum(flag1) over(partition by user_id order by login_date) as flag2
  from tmp3
),
tmp5 AS
-- 通過user_id flag2進行分組
(
SELECT user_id,
       flag2,
       min(login_date) min_login_date,
       max(login_date) max_login_date,
       datediff(max(login_date),min(login_date)) diff_days
  from tmp4
 group by user_id,flag2
)
SELECT user_id,
       max(diff_days) + 1 as diff_days
  from tmp5
 group by user_id;

測驗記錄:

mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 8.0.19    |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> with tmp1 AS
    -> -- tmp1臨時表 一天多次登陸算一次
    -> (
    -> SELECT user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d') login_date
    ->   from test_login
    ->  group by user_id,date_format(login_date,'%Y-%m-%d')
    -> ),
    -> tmp2 as
    -> -- tmp2臨時表  通過lag獲取上一次登陸時間  如是第一條給默認值
    -> (
    -> select user_id,
    ->        login_date,
    ->        lag(login_date,1,'1900-01-01') over(partition by user_id order by login_date) up_login_d
    ->   from tmp1
    -> ),
    -> tmp3 AS
    -> -- 判斷是否符合3天內標準  打標記flag1
    -> (
    -> select  user_id,
    ->         login_date,
    ->         case when DATEDIFF(login_date,up_login_date) <= 3 then 0 else 1  end as flag1
    ->   from  tmp2
    -> ),
    -> tmp4 AS
    -> -- 通過分析函式將每個用戶 每一個連續登陸期間進行標記 flag2
    -> (
    -> select  user_id,
    ->         login_date,
    ->         flag1,
    ->         sum(flag1) over(partition by user_id order by login_date) as flag2
    ->   from tmp3
    -> ),
    -> tmp5 AS
    -> -- 通過user_id flag2進行分組
    -> (
    -> SELECT user_id,
    ->        flag2,
    ->        min(login_date) min_login_date,
    ->        max(login_date) max_login_date,
    ->        datediff(max(login_date),min(login_date)) diff_days
    ->   from tmp4
    ->  group by user_id,flag2
    -> )
    -> SELECT user_id,
    ->        max(diff_days) + 1 as diff_days
    ->   from tmp5
    ->  group by user_id;
+---------+-----------+
| user_id | diff_days |
+---------+-----------+
|       1 |        12 |
|       2 |         5 |
+---------+-----------+
2 rows in set (0.00 sec)

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    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:03 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

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