SQL166 每天的日活数及新用户占比

SQL166 每天的日活数及新用户占比

题目理解

本SQL查询旨在分析用户活跃数据,计算两个关键指标:

  1. 每日活跃用户数(DAU)
  2. 每日新增用户占比(新用户占活跃用户的比例)

解题思路

1. 数据准备阶段

首先我们需要获取所有用户的活跃记录,包括:

  • 用户进入时间(in_time)
  • 用户离开时间(out_time)

由于一个用户在同一天可能有多次活跃记录,我们需要对数据进行去重处理。


2. 核心计算逻辑

通过三个CTE(Common Table Expressions)分步处理数据:

  1. user_activity_records​:合并所有活跃记录

    • 从in_time和out_time中提取日期
    • 使用UNION合并结果并自动去重
  2. user_first_activity​:计算每个用户的首次活跃日期

    • 按用户分组
    • 使用MIN函数找出每个用户的最早活跃日期
  3. user_activity_with_first_date​:关联活跃记录与首次活跃日期

    • 将活跃记录与用户首次活跃日期关联
    • 为后续计算准备完整数据集

3. 最终指标计算

基于准备好的数据,计算两个核心指标:

  1. daily_active_users​:每日活跃用户数

    • 按日期分组
    • 使用COUNT(*)计算每日不重复用户数
  2. new_user_ratio​:新增用户占比

    • 判断当前活跃日期是否为用户的首次活跃日期
    • 计算新增用户数占总活跃用户数的比例
    • 使用ROUND保留两位小数

技术亮点

  1. UNION自动去重:高效处理用户可能在同一天多次活跃的情况
  2. CTE分步处理:使复杂查询逻辑清晰易读
  3. IF条件计数:优雅地实现条件计数功能
  4. JOIN USING语法:简化相同列名的连接操作

最终代码

sql 复制代码
WITH
    -- 获取用户活跃日期(合并in_time和out_time)
    user_activity_records AS (
        SELECT
            uid,
            DATE(in_time) AS activity_date
        FROM
            tb_user_log
        UNION
        SELECT
            uid,
            DATE(out_time) AS activity_date
        FROM
            tb_user_log
    ),
    
    -- 计算每个用户的首次活跃日期
    user_first_activity AS (
        SELECT
            uid,
            MIN(activity_date) AS first_activity_date
        FROM
            user_activity_records
        GROUP BY
            uid
    ),
    
    -- 合并活跃记录和首次活跃日期
    user_activity_with_first_date AS (
        SELECT
            uar.uid,
            uar.activity_date,
            ufa.first_activity_date
        FROM
            user_activity_records uar
        JOIN
            user_first_activity ufa USING (uid)
    )

-- 计算每日活跃用户数和新增用户占比
SELECT
    activity_date,
    COUNT(*) AS daily_active_users,
    ROUND(
        COUNT(IF(first_activity_date = activity_date, 1, NULL)) / COUNT(*),
        2
    ) AS new_user_ratio
FROM
    user_activity_with_first_date
GROUP BY
    activity_date
ORDER BY
    activity_date;
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