select '2023-07-04', concat(date_add(next_day('2023-07-04','MO'),-7*3),'_',date_add(next_day('2023-07-04','MO'),-1)), count(*) from ( select mid_id from ( select mid_id from gmall.dws_uv_detail_daycount where dt>=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-7) and dt<=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-1) group by mid_id union all select mid_id from gmall.dws_uv_detail_daycount where dt>=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-7*2) and dt<=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-7-1) group by mid_id union all select mid_id from gmall.dws_uv_detail_daycount where dt>=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-7*3) and dt<=date_add(next_day('2023-07-04','monday'),-7*2-1) group by mid_id )t1 group by mid_id having count(*)=3 )t2;

时间: 2024-02-14 21:26:10 浏览: 60
您的SQL查询语句是正确的,它的作用是统计在指定日期范围内连续三周都有访问的用户数量。 该查询语句中使用了子查询,首先从 `gmall.dws_uv_detail_daycount` 表中获取满足条件的用户 `mid_id`,然后在子查询中对这些用户进行分组,通过 `having count(*)=3` 条件筛选出连续三周都有访问的用户。 最终结果包括了三个字段:选择的日期 `'2023-07-04'`、连续三周的起始日期和结束日期、以及满足条件的用户数量。 如果您有任何进一步的问题,请随时提问。
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