Hive SQL必刷练习题:留存率问题(*****)

留存率:

首次登录算作当天新增,第二天也登录了算作一日留存。可以理解为,在10月1号登陆了。在10月2号也登陆了,那这个人就可以算是在1号留存

今日留存率 = (今日登录且明天也登录的用户数) / 今日登录的总用户数 * 100%

解决思路:

​ 这类问题主要借助left join,根据原表的数据,先去找到每个用户最先登录的时间,这个就是通过对用户group by,然后搜索date_format(min(login_ts),'yyyy-MM-dd')。这样就得到一个表,第一列是用户id,第二列就是每一个用户第一次登录的日期。

​ 之后用这个新表,left join原表数据,但是这个条件不仅是id相等,还要有个t1.user_id=t2.user_id and datediff(date_format(t2.login_ts,'yyyy-MM-dd'),t1.first_login)=1

说实话,这个多条件join的还确实没遇到过。这样符合条件的就会被增加到后面,不符合的赋空值。【当然也可以不多条件join,直接就是两个表的user_id一样,那这样再计算新增人数和留存人数的时候,就不能直接通过count(列名字)来计算了,还需要去重和判断天数关系】比如下图这样

​ 这样就可以根据first_login 分组group by 计算count(t1.id),就是每日新增人数,然后count(连接上的表的列信息),就是后续一天也登陆的人数。

代码:

sql 复制代码
select
  t3.first_login,
  t3.register,
  t3.remain_1/t3.register retention
from
  (
   select
     t1.first_login,
     count(t1.user_id) register,
     count(t2.user_id) remain_1
   from
     (
      select
        user_id,
        date_format(min(login_ts),'yyyy-MM-dd')   first_login
      from
        user_login_detail
      group by
        user_id
      )t1
   left join
     user_login_detail t2
   on
     t1.user_id=t2.user_id and datediff(date_format(t2.login_ts,'yyyy-MM-dd'),t1.first_login)=1
   group by
     t1.first_login
)t3

总结一下:

其实这类问题的关键在于,你要想办法将每个用户的最初登录时间和第二天登录时间这两个信息,放到一行中。这就是先求出来初次登陆时间后,然后借助这个表进行left join,之后再此基础上以最初登录时间进行分组group by,再用聚合函数即可。

但是还有一种思路,就是直接进行开窗排序,然后用row_number排序,找到前两名的日期,这个用where筛选,并且在查询条件里面用max,和min聚合函数可以找到首日和第二日,第一个日期就是首日,第二个就是第二次登录日期,只要看这个第二次登录日期是不是首日的第二天就行

上代码:

sql 复制代码
SELECT
	concat(round(sum(if(datediff(f2, f1) = 1, 1, 0)) / count(*) * 100, 1), '%') percentage  
	-- 注意round保留一位小数的用法
from(
select
	user_id,
    min(create_date) f1,
    max(create_date) f2
   
from(
SELECT
	user_id,
    create_date,
  	row_number() over(partition by user_id order by create_date) num
from(
  select
      user_id,
      create_date
  FROM order_info
  group by user_id,create_date
)t1
 )t2
 where num<=2
 group by user_id
)t3
相关推荐
freejackman7 分钟前
【实战三】撕开脱敏盲区:深度解析 CASE WHEN 与窗口函数血缘
大数据·数据库·sql
codigger2 小时前
线上数据库连接池打满:从应急止损到架构根治的完整方案
数据库·sql·程序员
挖掘狂人2 小时前
线上数据库连接池打满:从应急止损到架构根治的完整方案
数据库·sql·程序员
Thanks_ks3 小时前
MySQL 的索引是什么?用图书馆的目录讲明白
数据库·sql·mysql·索引·联合索引·explain·慢查询优化
freejackman18 小时前
【实战二】字段级血缘追踪:拆解 AST 迷局,精准穿透函数链与子查询
大数据·数据库·sql
骑着蜗牛撵大象3272 天前
MySQL 8.0 迁移后 SQL 变慢:执行计划里 3 类被忽略的成本差异
android·数据库·sql·mysql·优化器·执行计划
zhengfei6112 天前
Go-fastdfs /reload 未授权访问: 有效PoC
数据库·sql
大维2 天前
DBX 实测:从 SQLite 查询到 MiniMax-M3 自然语言生成 SQL
数据库·sql·sqlite
skywalk81632 天前
hive 常驻集群:像 OSPF 一样在线,像 git 一样可信
运维·人工智能·hive
景煜拾年2 天前
InnoAI SQL 助手
运维·数据库·笔记·sql