使用MySQL窗口函数解决用户连续登录天数等问题
我们在工作中或者面试时,可能会遇到求出用户连续登录天数、连续签到天数等问题,这篇文章就是用窗口函数比较巧妙的解决这个问题的。文章比较长,建议先收藏后观看+_+
数据准备和处理:
如下代码是创建用户登录表,插入用户登录数据
create table user_login(
user_id varchar(100),
login_time datetime);
insert into user_login values
(1,'2016-11-25 13:30:45'),
(1,'2016-11-24 13:30:45'),
(1,'2016-11-24 10:30:45'),
(1,'2016-11-24 09:30:45'),
(1,'2016-11-23 09:30:45'),
(1,'2016-11-10 09:30:45'),
(1,'2016-11-09 09:30:45'),
(1,'2016-11-01 09:30:45'),
(1,'2016-10-31 09:30:45'),
(2,'2016-11-25 13:30:45'),
(2,'2016-11-24 13:30:45'),
(2,'2016-11-23 10:30:45'),
(2,'2016-11-22 09:30:45'),
(2,'2016-11-21 09:30:45'),
(2,'2016-11-20 09:30:45'),
(2,'2016-11-19 09:30:45'),
(2,'2016-11-02 09:30:45'),
(2,'2016-11-01 09:30:45'),
(2,'2016-10-31 09:30:45'),
(2,'2016-10-30 09:30:45'),
(2,'2016-10-29 09:30:45');
create table user_login_date(
select distinct user_id,
date(login_time) login_date
from user_login);
#处理后的数据如下:
select * from user_login_date;
第一种问题:查看每位用户连续登陆的情况
没有具体需求,用户在某一段日期内可能出现多次连续登录,比如出现这周连续登录三天,上周连续登录四天的情况,需要将这些信息全部输出,最后结果输出四个字段,分别是用户ID、首次登录日期、结束登录日期、连续登录天数。
步骤一:首先对用户登录数据进行排序,这里使用窗口函数rank(),为了后续代码简洁,将执行的结果存到新表user_login_date_1里面,代码如下:
create table user_login_date_1(
select *,rank() over(partition by user_id order by login_date) 排序
from user_login_date);
#查看结果
select * from user_login_date_1;
代码解读:针对user_id分区,把user_id一样的分到一个窗口里,每个窗口在针对登录日期升序排列,每个窗口内进行排序后最后拼接在一起,结果如下:
步骤二:用login_date - 排序。比如1号用户第一次登录是2016-10-31,减去1天是2016-10-30,第二次登录是2016-11-01,减去2天是2016-10-30,起始日期一样,说明这两天是连续登录的;第四次登录是2016-11-10,减去4天是2016-11-6不等于2016-10-30,说明这次登录与第一次登录就不是连续的了,代码如下(结果还是存到新表user_login_date_2里):
create table user_login_date_2(
select *,date_sub(login_date, interval 排序 day) 辅助日期列
from user_login_date_1);
#查看结果
select * from user_login_date_2;
date_sub() 是个日期运算函数,第一个参数是起始日期,第二个参数是起始日期减去几天,结果如下:
步骤三:根据上面得到的结果,用user_id和辅助日期列做分组字段,user_id和辅助日期列完全一样的被分到一个组,这个组是连续登录的,针对login_date取最小值就是起始登陆日期,取最大值就是连续登录的最后一天日期,每个组进行计数得到的是连续登录的天数。代码如下:
select user_id,
min(login_date) 起始登录日期,
max(login_date) 结束登录日期,
count(login_date) 连续登录天数
from user_login_date_2
group by user_id,辅助日期列;
最后结果如下:
把所有代码整合在一起,不需要创建临时表的代码如下:
select user_id,
min(login_date) 起始登录日期,
max(login_date) 结束登录日期,
count(login_date) 连续登录天数
from (select *,date_sub(login_date, interval 排序 day) 辅助日期列
from (select *,rank() over(partition by user_id order by login_date) 排序
from (select distinct user_id, date(login_time) login_date
from user_login) as a) as b) as c
group by user_id,辅助日期列;
第二种问题:查出在某个时间段内连续登录天数>=5天的用户
这个需求可以用第一种问题查询的结果进行筛选,但是仅针对这个需求,用上面的代码就特别麻烦,下面介绍一个简单的办法,引用一个新的静态窗口函数lead()。
步骤一:使用lead()函数求出用户第五次登录的日期,代码如下:
select *,
lead(login_date,4)
over(partition by user_id order by login_date) 第五次登录日期
from user_login_date;
代码解读:lead函数有三个参数,第一个参数是指定的列(这里用登陆日期),第二个参数是当前行向后几行的值,这里用的是4,也就是第五次登录的日期,第三个参数是如果返回的空值可以用指定值替代,这里没有使用第三个参数。over语句里面是针对user_id分窗,每个窗口针对登录日期升序。代码得到结果如下,可以看到新列的第四行为空值,因为在user_id为1的窗口里,第四行是不能往后移动四行的,数据行数不够,所以返回空值。结果如下:
步骤二:用第五次登录日期 - login_date+1,如果等于5,说明是连续登录五天的,如果得到空值或者大于5,说明没有连续登录五天,代码和结果如下:
select *,datediff(第五次登录日期,login_date) 相差天数
from (select *,
lead(login_date,4)
over(partition by user_id order by login_date) 第五次登录日期
from user_login_date) as a;
步骤三:筛选相差天数=5的,针对user_id去重,完成需求
select distinct user_id
from (select *,
datediff(第五次登录日期,login_date)+1 相差天数
from (select *,
lead(login_date,4)
over(partition by user_id order by login_date) 第五次登录日期
from user_login_date) as a) as b
where 相差天数=5;
结果如下:
END
连续登录的相关问题就写到这里了,主要是用到rank()和lead()两个窗口函数,大家如果之前被此类问题困扰,可以详细看看。如果在数据分析上有任何疑问,欢迎交流讨论,下方扫码进群~