SQL语句实现用户连续登录最长天数
在上篇连续 N 天登录用户中,我们其实埋下了一个有趣的引子 —— 如何计算每个用户的连续登录最长天数?这个看似简单的需求,实则蕴含着 SQL 窗口函数与日期处理的巧妙结合。今天我们就来深入拆解这个问题,从技术实现到业务价值,带你全方位理解这一经典数据分析场景。
一、核心查询:用户连续登录最长天数
原理: 通过窗口函数和日期运算识别连续登录记录,并找出每个用户的最长连续登录天数、起始日期、终止日期。
1.多层嵌套子查询—抽丝剥茧看逻辑
-- 方法1:嵌套查询
-- 取rn=1每个用户连续登录最长的天数
-- 同一用户可能有多个连续登录周期,若存在最长周期相同,取距今最近的起始日期和终止日期
SELECT
user_id,
consecutive_days AS '连续登录最长天数',
start_date AS '起始日期',
end_date AS '终止日期'
FROM
(
-- 用户连续登录天数降序排列,加序号
SELECT
*,
ROW_NUMBER ( ) OVER ( PARTITION BY user_id ORDER BY consecutive_days DESC, nd_date DESC) AS rn
FROM
(
-- 用户连续登录天数:可能有多个,只要断开就重新计算,最小为1
-- 起始日期、终止日期
SELECT
user_id,
COUNT( DISTINCT login_date ) AS consecutive_days,
MIN( login_date ) AS start_date,
MAX( login_date ) AS end_date
FROM
(
SELECT
user_id,
login_date,
DATE_SUB( login_date, INTERVAL ROW_NUMBER ( ) OVER ( PARTITION BY user_id ORDER BY login_date ) DAY ) AS grp
FROM
t_login_records
) t
GROUP BY ser_id,grp
) a
) b
WHERE
rn = 1;- 计算每个用户的连续登录天数
consecutive_days- 同一用户登录周期可能有多个,只要中间有断开就重新计算,最小周期为1天
- 取周期内的起始日期和终止日期

- 对每个用户的多个连续登录周期进行排序
- 先按连续天数
consecutive_days降序,为查询最长连续登录天数做准备 - 再按截止日期
end_date降序,最长登录天数相同时,选取距今最近的周期
- 先按连续天数

- 保留每个用户最大连续天数的记录
rn=1

2.WITH 语句(CTE)—更优雅的语法结构
WITH ConsecutiveCTE AS (
SELECT
user_id,
COUNT(DISTINCT login_date) AS consecutive_days,
MIN(login_date) AS start_date,
MAX(login_date) AS end_date
FROM (
SELECT
user_id,
login_date,
DATE_SUB(login_date, INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) DAY) AS grp
FROM t_login_records
) t
GROUP BY user_id, grp
)
SELECT
user_id,
consecutive_days AS '连续登录最长天数',
start_date AS '起始日期',
end_date AS '终止日期'
FROM (
SELECT
*,
-- 对每个用户,标记其最大连续天数的记录
ROW_NUMBER ( ) OVER ( PARTITION BY user_id ORDER BY consecutive_days DESC, nd_date DESC) AS rn
FROM ConsecutiveCTE
) ranked
WHERE rn = 1; -- 只保留每个用户最大连续天数的记录WITH 语句(CTE)查询其实和上面的逻辑是一样的,只是在SQL语法结构上不同,创建了临时命名结果集ConsecutiveCTE,再标记了每个用户连续天数的记录命名为ranked表,最后通过rn=1只保留每个用户最大连续天数的记录。
相较而言CTE查询逻辑更简单,嵌套层级不深,且代码更具可读性。下面我们来介绍这个新函数。
- 在 SQL 中,
WITH语句用于定义公共表表达式(Common Table Expression,简称 CTE),它允许你创建一个临时的命名结果集,这个结果集可以在后续的SELECT、INSERT、UPDATE或DELETE语句中使用。
WITH [recursive] cte_name [(column_alias1, column_alias2,...)] AS (
-- CTE的查询语句,通常是一个SELECT查询
SELECT_statement
)
-- 使用CTE的主查询语句
SELECT * FROM cte_name;- 基本语法
recursive(可选):表示该CTE是递归的,用于处理递归数据结构,比如树形结构的数据cte_name:给CTE起的名字,在后续查询中引用这个名字来使用该CTEcolumn_alias1,column_alias2,…(可选):为CTE查询结果中的列指定别名SELECT_statement:具体的查询逻辑,用于生成CTE的结果集
二、业务价值:最长登录天数的打开方式
SQL查询用户连续最长登录天数,其实是分析用户黏性的重要指标,主要体现在以下几方面:
- 用户分层管理: 通过连续登录时长将用户划分为高、中、低黏性群体,比如连续登录超15天的用户可重点维护,低于7天的则需针对性唤醒。
- 产品优化参考: 若发现多数用户连续登录天数集中在某区间(如3 - 5天),可分析该阶段产品功能是否存在断层,比如是否在第4天缺乏引导用户继续登录的激励机制。
- 运营活动评估: 对比活动前后用户连续最长登录天数的变化,能直观判断活动对提升用户黏性的效果。例如某签到活动后,用户平均连续登录天数从7天提升至15天,说明活动有效。
- 预测流失风险: 当用户连续登录天数明显缩短或中断时,可能是流失预警信号,可及时推送召回消息。
- 商业价值挖掘: 高连续登录天数的用户通常对产品依赖度高,更可能转化为付费用户,或成为品牌传播的种子用户。
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