前言

就一直向前走吧，沿途的花終將綻放~

題目：找出連續活躍3天及以上的用戶

create table t_useractive(uid   string,dt    string
);insert into t_useractive
values('A','2023-10-01'),('A','2023-10-02'),('A','2023-10-03'),('A','2023-10-04'),('B','2023-10-01'),('B','2023-10-03'),('B','2023-10-04'),('B','2023-10-05'),('C','2023-10-01'),('C','2023-10-03'),('C','2023-10-05'),('C','2023-10-06'),('D','2023-10-02'),('D','2023-10-03'),('D','2023-10-05'),('D','2023-10-06');

hsql：

select uid
from (
select  uid
from(select uid,dt,row_number() over (partition by uid order by dt)  rn,date_sub(dt, row_number() over (partition by uid order by dt)) c1from t_useractive
) t1 group by uid,c1
having count(*) >= 3
)
t2 group by uid;

hsql分析：

1. 子查詢 t1:

   • 從t_useractive表中選擇uid、dt。
   • 使用row_number() over (partition by uid order by dt)為每個用戶的活動記錄分配一個行號（按照日期排序）。這個行號被命名為rn。
   • 接下來，計算一個名為c1的字段，該字段是日期dt減去行號rn的結果。這樣做的目的是為了標記連續的日期，因為對于連續的日期，date_sub(dt, rn)的結果將是相同的。

2. 子查詢 t1 的分組:

   • 使用group by uid, c1對子查詢t1的結果進行分組。由于c1字段對于連續的日期是相同的，因此這將把連續的日期記錄分組在一起。

3. having count(*) >= 3:

   • 篩選出那些組中記錄數大于或等于3的組，這意味著這些組代表了連續3天或更多的活動。

4. 外部查詢 t2:

   • 由于內部查詢已經篩選出了連續3天或更多的活動組，外部查詢只需簡單地按uid進行分組，并選擇uid字段。這一步是為了確保每個用戶只被列出一次，即使他們在不同的時間段內有多個連續的3天或更多天的活動。

最終，這個查詢將返回所有在t_useractive表中至少有連續3天活動的用戶的uid。