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:

    • 从t_useractive表中选择uid、dt。
    • 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
IT大白鼠8 分钟前
彭大帅的AI运维助手——自然语言管理 Linux 集群与网络设备——第 5 篇 · 多模态与虚拟化AI 能「看」图:多模态与虚拟化管理
linux·运维·人工智能
nvd119 分钟前
深入解构 Flink FLIP-27 数据摄取内核:从 env.execute() 到工业级 Source 运行机制
大数据·flink
微信开发api10 分钟前
基于WTAPI构建社群运营平台:自动拉群与会话承接链路设计
java·大数据·网络·数据库·微信·自动化
Andreapiki14 分钟前
数字化审计校招技术备考指南:SQL、Python、BI、RPA学习路径
python·sql·rpa
IT大白鼠34 分钟前
彭大帅的AI运维助手——自然语言管理 Linux 集群与网络设备——第 2 篇 · 安全守规矩的 AI:分级安全管控是灵魂
linux·运维·人工智能
SelectDB技术团队35 分钟前
Agent Trace 数据底座建设:宽表建模、全文检索与成本聚合的配置与验证步骤
大数据·python·clickhouse·elk·elasticsearch·全文检索·复杂查询
风华同学38 分钟前
免密SSH登录Ubuntu
linux·运维·ubuntu
꯭自꯭闭꯭39 分钟前
达梦守护集群手工切换及故障切换
linux·运维·服务器·数据库
QY_Research_41 分钟前
2026-2032年智慧病房IOT解决方案市场 CAGR9.9% 产业深度报告
大数据
Zhu75844 分钟前
快速测试-ZLMediaKit
大数据·elasticsearch·搜索引擎