活动介绍：
「数据仓库技术交流群」已经正式启动每日SQL打卡，帮助大家扎实基础，努力工作之余，别忘了自我提升。另有超多CSDN 周边礼物相送。欢迎报名和邀请小伙伴参与，一个人可能走得很快，但一群人会走得很远。
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难度中等
SQL架构
Traffic 表：
+---------------+---------+
| Column Name | Type |
+---------------+---------+
| user_id | int |
| activity | enum |
| activity_date | date |
+---------------+---------+
该表没有主键，它可能有重复的行。
activity 列是 ENUM 类型，可能取 ('login', 'logout', 'jobs', 'groups', 'homepage') 几个值之一。
编写一个 SQL 查询，以查询从今天起最多 90 天内，每个日期该日期首次登录的用户数。假设今天是 2019-06-30.
查询结果格式如下例所示：
Traffic 表：
+---------+----------+---------------+
| user_id | activity | activity_date |
+---------+----------+---------------+
| 1 | login | 2019-05-01 |
| 1 | homepage | 2019-05-01 |
| 1 | logout | 2019-05-01 |
| 2 | login | 2019-06-21 |
| 2 | logout | 2019-06-21 |
| 3 | login | 2019-01-01 |
| 3 | jobs | 2019-01-01 |
| 3 | logout | 2019-01-01 |
| 4 | login | 2019-06-21 |
| 4 | groups | 2019-06-21 |
| 4 | logout | 2019-06-21 |
| 5 | login | 2019-03-01 |
| 5 | logout | 2019-03-01 |
| 5 | login | 2019-06-21 |
| 5 | logout | 2019-06-21 |
+---------+----------+---------------+Result 表：
+------------+-------------+
| login_date | user_count |
+------------+-------------+
| 2019-05-01 | 1 |
| 2019-06-21 | 2 |
+------------+-------------+
请注意，我们只关心用户数非零的日期.
ID 为 5 的用户第一次登陆于 2019-03-01，因此他不算在 2019-06-21 的的统计内。已经有思路？开始打卡吧！
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