为了找到连续登录超过 3 天的用户，我们可以使用 SQL 窗口函数和递归查询来实现。假设有一个 user_logins 表，包含以下字段：
user_id（用户ID）login_date（登录日期）
假设 login_date 是 DATE 类型，下面是实现该需求的 SQL 查询：
1. 数据库表结构与样本数据
CREATE TABLE user_logins (user_id INT,login_date DATE
);INSERT INTO user_logins (user_id, login_date) VALUES
(1, '2023-07-01'), (1, '2023-07-02'), (1, '2023-07-03'),(1, '2023-07-05'),
(2, '2023-07-01'), (2, '2023-07-03'), (2, '2023-07-04'),(2, '2023-07-05');
2. SQL 查询
WITH login_streaks AS (SELECTuser_id,login_date,login_date - INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) DAY AS streak_idFROMuser_logins
),
streak_groups AS (SELECTuser_id,COUNT(*) AS streak_lengthFROMlogin_streaksGROUP BYuser_id, streak_id
)
SELECT DISTINCTuser_id
FROMstreak_groups
WHEREstreak_length > 3;解析：
这段SQL代码通过使用公用表表达式（CTE）计算用户的连续登录天数，并筛选出连续登录天数大于等于3天的用户。我们将逐步解析这段SQL代码的每个部分。
1. WITH子句和CTE
SQL代码使用了两个CTE：login_streaks 和 streak_groups。
CTE 1：login_streaks
WITH login_streaks AS (SELECTuser_id,login_date,login_date - INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) DAY AS streak_idFROMuser_logins
),
目的：计算每个用户的登录日期，并为每个用户生成一个“连续登录标识符”（streak_id）。
关键点：
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date)：为每个用户按login_date排序的每一行生成一个唯一的行号。login_date - INTERVAL ROW_NUMBER() DAY：通过减去行号的天数来生成一个“连续登录标识符”。如果用户在连续的日期登录，减去行号后得到的结果将是相同的。
例如：
- 假设用户在
2024-07-01和2024-07-02登录，那么：2024-07-01 - INTERVAL 1 DAY=2024-06-302024-07-02 - INTERVAL 2 DAY=2024-06-30- 这两个记录的“连续登录标识符”将是相同的
2024-06-30，表明它们是连续登录的。
CTE 2：streak_groups
streak_groups AS (SELECTuser_id,COUNT(*) AS streak_lengthFROMlogin_streaksGROUP BYuser_id, streak_id
)
目的：计算每个用户的每个“连续登录标识符”对应的连续登录天数。
关键点：
GROUP BY user_id, streak_id：按用户和“连续登录标识符”分组。COUNT(*) AS streak_length：计算每个分组的记录数量，即连续登录的天数。
最终查询
SELECTuser_id
FROMstreak_groups
WHEREstreak_length >= 3;
目的：筛选出连续登录天数大于等于3天的用户。
关键点：
WHERE streak_length >= 3：只选择连续登录天数（streak_length）大于等于3的用户。
完整解析
-
login_streaksCTE：- 为每个用户生成一个包含
user_id、login_date和streak_id的临时表。 streak_id标识用户的连续登录，具有相同streak_id的记录表示用户的连续登录序列。
- 为每个用户生成一个包含
-
streak_groupsCTE：- 计算每个用户的每个
streak_id对应的连续登录天数。 - 结果表包含
user_id和streak_length。
- 计算每个用户的每个
-
最终查询：
- 从
streak_groups中筛选出streak_length大于等于3的用户。
- 从
示例数据和结果
假设user_logins表包含以下数据：
| user_id | login_date |
|---|---|
| 1 | 2024-07-01 |
| 1 | 2024-07-02 |
| 1 | 2024-07-03 |
| 1 | 2024-07-05 |
| 2 | 2024-07-01 |
| 2 | 2024-07-03 |
| 2 | 2024-07-04 |
| 2 | 2024-07-05 |
Step 1: login_streaks CTE结果：
| user_id | login_date | streak_id |
|---|---|---|
| 1 | 2024-07-01 | 2024-06-30 |
| 1 | 2024-07-02 | 2024-06-30 |
| 1 | 2024-07-03 | 2024-06-30 |
| 1 | 2024-07-05 | 2024-07-02 |
| 2 | 2024-07-01 | 2024-06-30 |
| 2 | 2024-07-03 | 2024-07-01 |
| 2 | 2024-07-04 | 2024-07-01 |
| 2 | 2024-07-05 | 2024-07-01 |
Step 2: streak_groups CTE结果：
| user_id | streak_length |
|---|---|
| 1 | 3 |
| 1 | 1 |
| 2 | 1 |
| 2 | 3 |
Step 3: 最终查询结果：
| user_id |
|---|
| 1 |
| 2 |
总结
这段SQL代码通过使用两个CTE，先计算每个用户的连续登录天数，然后筛选出连续登录天数大于等于3天的用户，非常适合于分析用户的活跃度和粘性。
)
