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物联网平台是什么/优化大师是什么

admin2025/4/29 7:21:52news

简介物联网平台是什么,优化大师是什么,自己做的网站百度搜不到,聊城网站设计咨询180.1.连续登录N天(数据库)原表使用lag&leaddatediff窗口函数一个计算有误的例子SQL代码使用date_sub函数原表 使用lag&leaddatediff窗口函数 一个计算有误的例子 SELECT a.user_id, a.login_date AS day1, LEAD(a.login_date,1)OVER(ORDER B…

物联网平台是什么,优化大师是什么,自己做的网站百度搜不到,聊城网站设计咨询180.1.连续登录N天(数据库)原表使用lag&leaddatediff窗口函数一个计算有误的例子SQL代码使用date_sub函数原表 使用lag&leaddatediff窗口函数 一个计算有误的例子 SELECT a.user_id, a.login_date AS day1, LEAD(a.login_date,1)OVER(ORDER B…

180.1.连续登录N天(数据库)

  • 原表
  • 使用lag&lead+datediff窗口函数
    • 一个计算有误的例子
    • SQL代码
  • 使用date_sub函数

原表

在这里插入图片描述

使用lag&lead+datediff窗口函数

一个计算有误的例子

SELECT a.user_id, a.login_date AS day1,
LEAD(a.login_date,1)OVER(ORDER BY a.user_id) AS day2,
LEAD(a.login_date,2)OVER(ORDER BY a.user_id) AS day3
FROM login_log a
SELECT a.user_id, a.login_date AS day1,
LEAD(a.login_date,1)OVER(PARTITION BY a.user_id ORDER BY a.user_id) AS day2,
LEAD(a.login_date,2)OVER(PARTITION BY a.user_id ORDER BY a.user_id) AS day3
FROM login_log a

上次是求连续出现的数字,变换一下就能求连续的日期,只需要多用一个datediff函数就行。
但这次不一样的是,每一个日期都有与之对应的用户。虽然日期是连续的,倘若日期不属于同一个用户,那么就不能计算在内。
图1就是因为没分组,直接order by,导致输出结果将id为2的用户也计算在内

SQL代码

连续登录三天,输出结果是1

SELECT DISTINCT t.user_id FROM 
(
SELECT a.user_id, 
a.login_date AS day1,
LEAD(a.login_date,1)OVER(PARTITION BY a.user_id ORDER BY a.user_id) AS day2,
LEAD(a.login_date,2)OVER(PARTITION BY a.user_id ORDER BY a.user_id) AS day3 
FROM login_log a
) t 
WHERE DATEDIFF(t.day2,t.day1)=1 AND DATEDIFF(t.day3,t.day2)=1 -- 来个混合型的SELECT DISTINCT user_idFROM(SELECT user_id,LAG(login_date,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS lag_login_date,login_date,LEAD(login_date,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS lead_login_dateFROM dwd.login_log)t1WHERE DATEDIFF(login_date,lag_login_date)=1 AND DATEDIFF(lead_login_date,login_date)=1 

SELECT user_id,
LAG(login_date,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS lag_login_date,
login_date,
LEAD(login_date,1) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS lead_login_date
FROM login_log
在这里插入图片描述

连续登录两天,输出结果是1和3

SELECT DISTINCT t.user_id FROM 
(
SELECT a.user_id, 
a.login_date AS day1,
LEAD(a.login_date,1)OVER(PARTITION BY a.user_id ORDER BY a.user_id) AS day2,
LEAD(a.login_date,2)OVER(PARTITION BY a.user_id ORDER BY a.user_id) AS day3 
FROM login_log a
) t 
WHERE DATEDIFF(t.day2,t.day1)=1 

使用date_sub函数

我用的是msql,不同数据库之间语法会有差异

SELECT DATE_ADD('2022-02-21', INTERVAL 12 DAY),   DATE_SUB('2022-02-23', INTERVAL 13 DAY)
>>输出结果
2022-03-05			2022-02-10
SELECT user_id, login_date,
RANK()OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) rk
FROM login_log
SELECT user_id,login_date,rk-1,
DATE_SUB(login_date, INTERVAL t1.rk-1 DAY) AS con_login_date
FROM (SELECT user_id,login_date,
RANK()OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) rk
FROM login_log) t1
SELECT user_id,con_login_date,COUNT(*) nums
FROM(SELECT user_id,login_date,rk-1, DATE_SUB(login_date, INTERVAL t1.rk-1 DAY) AS con_login_dateFROM (SELECT user_id,login_date,RANK()OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) rkFROM login_log) t1)t2
GROUP BY user_id,con_login_date
HAVING COUNT(*) >= 3;