经典 SQL 面试题：连续登录问题的两种经典解法

连续登录（连续交易、连续打卡、连续逾期）是 SQL 面试的高频经典题型，核心考察窗口函数与分组聚合的组合运用，本质是通过构造统一分组标记，将连续的记录归为同一组，再做聚合统计。常见分为两个核心变形：严格连续登录次数统计、允许间隔 1 天的连续天数统计，下面分别拆解思路与实现。

5.1 连续登录次数最大的用户（严格连续）

题目描述

给定用户登录表，每条记录代表一次登录行为，找出连续登录次数最多的用户。连续定义为：登录日期严格连续，中间没有任何中断。

核心思路：日期 - 序号分组法

这是严格连续问题的标准解法，核心逻辑：对同一用户的登录日期按升序依次编号，连续的日期减去递增的序号，得到的差值必然完全相同。将 "用户 + 差值" 作为分组键，每组内的记录就是一段完整的连续登录，统计每组长度即可得到连续次数。

分步拆解

窗口排序编号 按用户分区，登录日期升序排列，用 ROW_NUMBER() 生成每个用户内部的连续序号。
构造分组标记 用登录日期减去对应序号，得到差值 sn1。同一段连续登录的日期，减去对应序号后结果完全一致。
分组统计次数 按 用户 + 差值sn1 分组，统计每组的登录次数。
排序取最大值 按次数降序排序，取排名第一的记录，即为连续登录次数最多的用户。

完整 SQL 实现

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SELECT *
FROM (
    SELECT 
        id, 
        sn1, 
        COUNT(*) AS login_cnt
    FROM (
        SELECT 
            id,
            dt,
            ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY id ORDER BY dt ASC) AS sn,
            -- 日期减序号，构造连续分组标记
            TO_DATE(dt, 'yyyy-mm-dd') - ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY id ORDER BY dt ASC) AS sn1
        FROM TEST11 t
    )
    GROUP BY id, sn1
    ORDER BY login_cnt DESC
)
WHERE ROWNUM = 1;

语法说明：以上为 Oracle 语法；MySQL 中可使用 DATE_SUB(dt, INTERVAL sn DAY) 实现日期减序号。

易错点与扩展

单日去重 ：若用户同一天多次登录，需先通过 DISTINCT id,dt 去重，避免序号膨胀导致分组错误。
并列第一处理 ：ROWNUM=1 仅取一条结果；若需返回所有并列最多的用户，改用 RANK() OVER(ORDER BY login_cnt DESC)=1。
场景复用：该方法可直接扩展到连续交易、连续打卡、连续逾期等所有严格连续场景。

5.2 最大连续登录天数（允许间隔一天）

题目描述

允许登录中间间隔 1 天，仍视为连续。例如：1 月 1 日登录、1 月 2 日未登录、1 月 3 日登录，认定为连续登录 3 天。求每个用户的最大连续登录天数。

核心思路：双层分组法

相比严格连续，允许间隔 1 天的场景需要两次分组递进：

先按严格连续规则，把无中断的登录归为多个小段；
再对这些小段做二次分组，把间隔 1 天的小段合并为一个大段，最终计算大段的天数跨度。核心技巧：用 DENSE_RANK() 给严格连续段编号，再用日期减去排名，间隔 1 天的段会得到相同的分组标记，自动合并。

分步拆解

第一层：严格连续分段 同 5.1 逻辑，用 日期 - ROW_NUMBER() 得到 sub1，将严格连续的登录归为一组。
给连续段排名 按用户分区，对 sub1 升序做 DENSE_RANK() 得到 rk，每个严格连续段对应一个固定排名。
第二层：构造合并分组标记 用原始日期减去 rk 天，得到 sub2。间隔 1 天的两个严格连续段，减去对应排名后，差值会相同，从而被归为同一大组。
计算连续天数 按 用户 + sub2 分组，用 最大日期 - 最小日期 + 1 计算该段连续天数。
取用户最大值 按用户分组，取最大的连续天数。

完整 SQL 实现

复制代码

SELECT 
    id, 
    MAX(days) AS max_continuous_days
FROM (
    SELECT 
        id, 
        DATEDIFF(MAX(dt), MIN(dt)) + 1 AS days
    FROM (
        SELECT 
            id, 
            dt, 
            rn, 
            sub1, 
            rk,
            -- 二次构造分组标记，合并间隔1天的连续段
            DATE_SUB(sub1, INTERVAL rk DAY) AS sub2
        FROM (
            SELECT 
                id, 
                dt, 
                rn, 
                sub1,
                -- 给严格连续段排名
                DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY id ORDER BY sub1) AS rk
            FROM (
                SELECT 
                    id, 
                    dt, 
                    rn,
                    -- 第一层：严格连续分组标记
                    DATE_SUB(dt, INTERVAL rn DAY) AS sub1
                FROM (
                    SELECT 
                        id, 
                        dt,
                        ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY id ORDER BY dt) AS rn
                    FROM test1
                ) t1
            ) t2
        ) t3
    ) t4
    GROUP BY id, sub2
) t5
GROUP BY id;

语法说明：日期函数可根据数据库适配：Oracle 可直接用日期加减运算，MySQL 使用 DATE_SUB、DATEDIFF。

易错点与扩展

间隔定义澄清：本题 "允许间隔一天" 指中间空 1 天（日期差 2 天）仍算连续；若允许间隔 N 天，只需调整二次分组的偏移量。
为什么用 DENSE_RANK 不用 ROW_NUMBER ：DENSE_RANK 保证每个严格连续段排名唯一且连续，避免间隔导致排名跳号，二次分组才会准确。
业务扩展：可扩展到连续逾期、连续缴存、连续活跃等允许短期间断的业务场景。

总结

连续类问题的通用解题范式是**"窗口排序 → 构造分组标记 → 分组聚合"**：

严格连续场景：一次分组即可，日期 - 序号 是核心公式；
允许间隔场景：多次分组递进，通过多层排名与差值计算，合并符合间隔要求的分段。掌握这套思路，可以覆盖绝大多数连续出现、连续交易、连续打卡类 SQL 面试题。

经典 SQL 面试题：连续登录问题的两种经典解法

5.1 连续登录次数最大的用户（严格连续）

题目描述

核心思路：日期 - 序号 分组法

分步拆解

完整 SQL 实现

易错点与扩展

5.2 最大连续登录天数（允许间隔一天）

题目描述

核心思路：双层分组法

分步拆解

完整 SQL 实现

易错点与扩展

总结

核心思路：日期 - 序号分组法