这个代码输入用例为：drop table if exists login; CREATE TABLE `login` ( `id` int(4) NOT NULL, `user_id` int(4) NOT NULL, `client_id` int(4) NOT NULL, `date` date NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`)); INSERT INTO login VALUES (1,2,1,'2020-10-12'), (2,3,2,'2020-10-12'), (3,1,2,'2020-10-12'), (4,2,2,'2020-10-13'), (5,4,1,'2020-10-13'), (6,1,2,'2020-10-13'), (7,1,2,'2020-10-14');时，预期输出为0.500，实际输出为1.000

出现输出结果不一致的原因是因为第一天登录的用户中，有两个用户（user_id=1和user_id=2）在第二天（2020-10-13）也登录了牛客网，但是这两个用户中只有user_id=2是新登录的用户，因为user_id=1在2020-10-12也登录了牛客网，所以不能将它视为新登录的用户。

因此，需要在计算留存率时，只统计新登录用户中次日登录的用户数。可以修改 SQL 语句如下：

SELECT ROUND(COUNT(DISTINCT t1.user_id, t2.date) / COUNT(DISTINCT t3.user_id), 3) AS p
FROM login t1
JOIN login t2 ON t1.user_id = t2.user_id AND DATE_ADD(t1.date, INTERVAL 1 DAY) = t2.date
JOIN (SELECT user_id, MIN(date) AS min_date FROM login GROUP BY user_id) t3 ON t1.user_id = t3.user_id AND t1.date = t3.min_date;

该 SQL 语句中，首先使用子查询找出每个用户最早的登录记录日期；然后通过连接操作，将第一天登录的新用户与第二天登录的用户进行匹配，找出次日成功的留存用户；最后根据留存率的计算公式，计算留存率并保留三位小数。

需要注意的是，该 SQL 语句中使用了 DATE_ADD 函数来计算日期相加后的日期，可以根据实际情况修改该函数的参数。同时，也需要注意保留小数位数的精度问题，可以根据需要修改 ROUND 函数的参数来指定精度。