Hsql每日一题 | day01

前言

就一直向前走吧,沿途的花终将绽放~

题目:找出连续活跃3天及以上的用户

sql 复制代码
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:

sql 复制代码
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)) c1
      from t_useractive
) t1 group by uid,c1
having count(*) >= 3
)
t2 group by uid;

hsql分析:

  1. 子查询 t1:

    • t_useractive表中选择uiddt
    • 使用row_number() over (partition by uid order by dt)为每个用户的活动记录分配一个行号(按照日期排序)。这个行号被命名为rn
    • 接下来,计算一个名为c1的字段,该字段是日期dt减去行号rn的结果。这样做的目的是为了标记连续的日期,因为对于连续的日期,date_sub(dt, rn)的结果将是相同的。
  2. 子查询 t1 的分组:

    • 使用group by uid, c1对子查询t1的结果进行分组。由于c1字段对于连续的日期是相同的,因此这将把连续的日期记录分组在一起。
  3. having count(*) >= 3:

    • 筛选出那些组中记录数大于或等于3的组,这意味着这些组代表了连续3天或更多的活动。
  4. 外部查询 t2:

    • 由于内部查询已经筛选出了连续3天或更多的活动组,外部查询只需简单地按uid进行分组,并选择uid字段。这一步是为了确保每个用户只被列出一次,即使他们在不同的时间段内有多个连续的3天或更多天的活动。

最终,这个查询将返回所有在t_useractive表中至少有连续3天活动的用户的uid

相关推荐
外域速览3 小时前
智谱50亿美元押注AI自训练
大数据·人工智能
人工智能培训3 小时前
孪生不止在工厂:能源、医疗与农业
大数据·人工智能
bosins3 小时前
彻底解决 WSL 2.7+ 空闲自动关闭/内存回收导致 Docker 中断的问题
linux·docker·wsl·dashboard
LongRunning3 小时前
【Linux】H3网络(二)
linux
QYRdata3 小时前
隐私合规技术迎来拐点:数据主体请求自动化年复合增长率14.0%(2026-2032)
大数据·服务发现
xx~t4 小时前
嵌入式学习——ARM1
linux·arm开发·嵌入式硬件·arm
xx~t4 小时前
嵌入式——ARM1(详细篇)
linux·arm开发·嵌入式硬件·arm
xcLeigh6 小时前
聊聊国产化替换:好用数据迁移工具KDMS怎么帮咱们搞定评估难
数据库·sql·数据迁移·kes·kdms
Elastic 中国社区官方博客6 小时前
列式存储并不等同于列式数据库。Columnar 模式为 Elasticsearch 带来了什么
大数据·运维·数据库·elasticsearch·搜索引擎
weixin199701080166 小时前
[特殊字符]️《二手ERP对接电商平台的总体方案:统一数据模型 + 事件驱动 + 灰度上线6原则》(附Python源码)
大数据·python