写一段sql代码：求role_id在20230401到20230430每一天的次日留存率

假设我们有一个名为 user_login_log 的表，其中记录了用户的登录情况，包括用户id、登录时间和登录日期等信息。另外还有一个名为 user_info 的表，其中记录了用户的基本信息，包括用户id和用户角色信息（role_id）等。

以下是实现求解每一天的次日留存率的 SQL 代码：

SELECT
    login_date,
    COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(login_date, next_login_date) = 1 THEN user_id END) / COUNT(DISTINCT user_id) AS retention_rate
FROM
    (
        SELECT
            user_id,
            DATE(login_time) AS login_date,
            LEAD(DATE(login_time), 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_time) AS next_login_date
        FROM
            user_login_log
        WHERE
            DATE(login_time) BETWEEN '2023-04-01' AND '2023-04-30'
    ) AS login_info
    INNER JOIN user_info ON login_info.user_id = user_info.user_id
WHERE
    user_info.role_id IS NOT NULL
GROUP BY
    login_date;

解释：

1. 首先，我们使用子查询从 user_login_log 表中筛选出日期在 '2023-04-01' 和 '2023-04-30' 之间的登录信息，并通过 LEAD 函数计算出用户的下一次登录日期。

2. 接下来，我们将上一步得到的结果与 user_info 表进行联接，过滤出具有有效角色信息的用户。

3. 最后，我们按照登录日期进行分组，并计算每一天的次日留存率，即当日登录后第二天再次登录的用户占当日登录用户数的比例。

需要注意的是，该 SQL 代码仅是一种实现方式，具体实现还需要根据实际情况进行调整。