sql计算最长连续登录天数

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前文：

我们hive里常会遇到类似的sql逻辑，也是我们面试的时候常被问到的如:

• A：连续登陆3天的用户

• B：最长连续登陆天数

那么我们来学习一下这种hql 思路吧

数据案例

ods 初始表

案例

1.清洗数据

现象：

如果原表给出的是登陆时间是时分秒的话，用户一天可能多次登陆,同一天多次登陆的情况
  	 因此我们需要进行数据清洗

方案：

• 可以使用日期转型，时分秒—>yyyymmdd
• 按uid和login_time 分组去重

我们这里使用 data() 进行清洗就可以，然后groupby分组去重
这种表一般dwd层之后，就不存在了。一般存在于ods的用户登陆日志表。

-- 把ods的原始表 清洗后 刷到dwd表 dwd_user_login_d
INSERT OVERWRITE TABLE  dwd_user_login_d PARTITION ('${event_day}') 
-- event_day 为今天的日期分区 
select
    uid
    ,data(login_time) -- 转成日期
from ods_user_log
where dt='${event_day}' 
group by id,login_time

我们假设把清洗后的数据存成了dwd层的用户登陆表

变成

2. 下面我们进入问题：连续登陆用户

我们可以采用 row_number()over() + date_sub ()的方式，方法如下：

1. 首先 我们对用户的登陆天数排序

这里我们用row_number()over()窗口函数

select  
    uid
    ,login_time
    ,row_number()over(partition by uid order by login_time) as rank 
from 
dwd_user_login_d 

2 然后用登陆时间减去排序号

DATE_SUB( login_time, rank )
解析：如果用户是连续登录，比如09-17 、18、19日都进行了登陆
DATE_SUB 登陆日期-排序序号 计算的逻辑就得到了
如下的连续登录的的前一天的日期

2022-09-17 -1 = 2022-09-16
2022-09-18 -2 = 2022-09-16
2022-09-19 -3 = 2022-09-16

所以如果用户连续登录那么登陆日期减去rank 得到的日期是一样的
对这个一样的日期进行计数，我们就可以得到这个用户的连续登录的的前一天
为开始的日期
的连续登录天数
字段为： login_group

3 根据日期差 login_group 字段出现的次数
按 uid 、日期差 分组groupby ，count 得到用户连续登录的天数

不过 用户可能在不同时间段都进行过登录，所以连续登录天数可能发生过几次
固我们加入 min(login_time) 连续登录开始日期/ max(login_time) 连续登录结束日期 计算同分组下的最小最大时间，标识 连续登录开始日期/连续登录结束日期

select 
	uid
	,login_time --登陆日期
	,date_sub(login_time,rank) as login_group -- 日期差 
	,min(login_time) as start   -- 连续登录开始日期
	,max(login_time) as end 	-- 连续登录结束日期
	,count(1) as continue_days  -- 连续登录天数
      ( 
--  	select  
--	    	uid
--	    	,login_time
--	    	,row_number()over(partition by uid order by login_time) as rank 
--		from dwd_user_login_d 	
      ) a
group by uid,date_sub(login_time,rank)

4 下一步清洗去重，按uid 、login_group 分组去重 orderby 保留 login_time 最大的

红框中只保留一条！！

3. 这里答案就出来了

• A: 如果我们想求连续3天登陆的用户
• • where continue_days=3
• • 就好了
• B：如果我们想求用户最大登陆天数
• • 我们直接 按uid分组
• • max(continue_days) 就得到每个用户的最大连续登陆天数了

小结

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