举例怎么使用sql查看当前日期与昨天的时间差

在SQL中，你可以使用内置的日期函数来获取当前日期和前一天的日期，然后通过减法操作计算它们之间的差距。这里是一个基本的例子，假设你正在使用MySQL：

SELECT DATEDIFF(CURDATE(), DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY)) AS DateDifference

在这个例子中，
- `CURDATE()` 函数返回当前日期。
- `DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY)` 函数表示当前日期减去一天，得到昨天的日期。
- `DATEDIFF()` 函数计算两个日期之间的差值，返回的是天数。

如果你想要获取小时差，可以使用 `TIMESTAMPDIFF(HOUR, ...)` 函数替换 `DATEDIFF()`:

SELECT TIMESTAMPDIFF(HOUR, CURTIME(), LAST_DAY(DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY))) AS HourDifference;

这会返回当前时间（包括日期）与昨日同一时间点之间相差的小时数。

请注意，实际的函数名称和语法可能会因你使用的数据库系统而略有不同，上述示例适用于MySQL。

相关问题

举例说明上面sql中的hour_diff，在后续sql中调用

假设你有一个名为`orders`的表，其中包含`created_time`和`COMPLETE_TIME`两列，你可以使用以下查询语句来计算它们之间的时间差，并将结果保存在一个名为`hour_diff`的列中：

SELECT TIMESTAMPDIFF(HOUR, created_time, COMPLETE_TIME) AS hour_diff
FROM orders;

这个查询语句会返回一个包含`hour_diff`列的结果集，其中每一行代表一个订单，`hour_diff`列的值表示相应订单的`created_time`和`COMPLETE_TIME`之间的时间差，单位为小时。

如果你想在后续的查询中使用`hour_diff`列，可以将上面的查询语句作为子查询，并在外部查询中引用`hour_diff`列。例如，假设你想找到所有时间差大于24小时的订单，可以使用以下查询语句：

SELECT *
FROM (
  SELECT TIMESTAMPDIFF(HOUR, created_time, COMPLETE_TIME) AS hour_diff
  FROM orders
) subquery
WHERE hour_diff > 24;

这个查询语句会先执行子查询，计算出每个订单的时间差，并将结果保存在一个名为`subquery`的临时表中。然后，在外部查询中，我们可以引用`subquery`中的`hour_diff`列，并筛选出时间差大于24小时的订单。

用户的3日留存数，7日留存数，14日留存数该咋算，能举例sql写一下吗

3日留存数指的是在用户第一次使用应用后，连续三天内仍然使用该应用的用户数。7日留存数指的是在用户第一次使用应用后，连续七天内仍然使用该应用的用户数。14日留存数指的是在用户第一次使用应用后，连续十四天内仍然使用该应用的用户数。

下面是一个简单的 SQL 代码示例：

-- 计算3日留存数
SELECT COUNT(DISTINCT user_id)
FROM user_behavior_table a
JOIN user_behavior_table b ON a.user_id = b.user_id
WHERE a.behavior_type = 'open_app'
  AND b.behavior_type = 'open_app'
  AND DATE_DIFF(b.date, a.date) = 3;

-- 计算7日留存数
SELECT COUNT(DISTINCT user_id)
FROM user_behavior_table a
JOIN user_behavior_table b ON a.user_id = b.user_id
WHERE a.behavior_type = 'open_app'
  AND b.behavior_type = 'open_app'
  AND DATE_DIFF(b.date, a.date) = 7;

-- 计算14日留存数
SELECT COUNT(DISTINCT user_id)
FROM user_behavior_table a
JOIN user_behavior_table b ON a.user_id = b.user_id
WHERE a.behavior_type = 'open_app'
  AND b.behavior_type = 'open_app'
  AND DATE_DIFF(b.date, a.date) = 14;

其中，`user_behavior_table` 表是用户行为记录表，包含 `user_id` 用户ID、`behavior_type` 行为类型、`date` 行为时间等字段。在上述 SQL 语句中，我们通过自连接查询同一用户在不同时间的行为记录，然后根据日期差计算出用户的留存天数，最后根据留存天数筛选出对应的留存用户数。