牛客每天有很多人登录，请你统计一下牛客新登录用户的次日成功的留存率， 有一个登录(login)记录表，简况如下: id user_id client_id date 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 第1行表示user_id为2的用户在2020-10-12使用了客户端id为1的设备第一次新登录了牛客网 。。。 第4行表示user_id为2的用户在2020-10-12使用了客户端id为2的设备登录了牛客网 。。。 最后1行表示user_id为1的用户在2020-10-14使用了客户端id为2的设备登录了牛客网 请你写出一个sql语句查询新登录用户次日成功的留存率，即第1天登陆之后，第2天再次登陆的概率,保存小数点后面3位(3位之后的四舍五入)，上面的例子查询结果如下: p 0.500 查询结果表明: user_id为1的用户在2020-10-12第一次新登录了，在2020-10-13又登录了，算是成功的留存 user_id为2的用户在2020-10-12第一次新登录了，在2020-10-13又登录了，算是成功的留存 user_id为3的用户在2020-10-12第一次新登录了，在2020-10-13没登录了，算是失败的留存 user_id为4的用户在2020-10-13第一次新登录了，在2020-10-14没登录了，算是失败的留存 故次日成功的留存率为 2/4=0.5 (sqlite里查找某一天的后一天的用法是:date(yyyy-mm-dd, '+1 day')，四舍五入的函数为round，sqlite 1/2得到的不是0.5，得到的是0，只有1*1.0/2才会得到0.5 mysql里查找某一天的后一天的用法是:DATE_ADD(yyyy-mm-dd,INTERVAL 1 DAY)，四舍五入的函数为round)

SELECT 
    round(count(DISTINCT t1.user_id, t1.date)*1.0/count(DISTINCT t2.user_id), 3) as p 
FROM 
    login t1 
    JOIN login t2 on t1.user_id = t2.user_id and date(t1.date, '+1 day') = date(t2.date) 
WHERE 
    t1.date = (SELECT min(date) from login) ;

解析：首先我们要找到第一天登录的记录，所以在login表中找到date最早的记录，然后将其作为初始登录记录，接下来我们需要找到这些用户在第一天登录之后的第二天是否再次登录了，我们在login表中自连接，t1表示第一天登录的记录，t2表示第二天登录的记录，通过user_id来连接，而且第二天的日期是第一天日期加上1天，然后通过count函数统计次日成功留存率，count(DISTINCT t1.user_id, t1.date) 表示第一天登录的用户数，count(DISTINCT t2.user_id) 表示第二天登录的用户数，两者的比值就是次日成功留存率，最后通过round函数保留三位小数。

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牛客每天有很多人登录，请你统计一下牛客新登录用户的次日成功的留存率， 有一个登录(login)记录表，简况如下: id user_id client_id date 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 例如：第1行表示user_id为2的用户在2020-10-12使用了客户端id为1的设备第一次新登录了牛客网

好的，这是一个统计留存率的问题，留存率的定义是指在某个时间段内，用户继续使用产品的比例。对于这个问题，我们需要计算新登录用户在第二天仍然登录的比例。具体步骤如下：

1. 找到所有新登录用户
新登录用户的定义是第一次登录牛客网的用户，因此我们需要找到第一次登录的记录，可以按日期升序排序，然后按用户分组，取每个用户的第一条记录即可。

2. 计算次日留存率
对于每个新登录用户，找到其第二天的登录记录，如果存在，则认为该用户次日成功留存，否则认为该用户次日未留存。最后将留存用户数除以总登录用户数即可得到留存率。

下面是具体的 SQL 语句实现：

SELECT 
    COUNT(DISTINCT t1.user_id) AS login_users, 
    COUNT(DISTINCT t2.user_id) AS retained_users, 
    COUNT(DISTINCT t2.user_id) / COUNT(DISTINCT t1.user_id) AS retention_rate
FROM 
    login_records t1
LEFT JOIN 
    login_records t2 
ON 
    t1.user_id = t2.user_id AND DATEDIFF(t2.date, t1.date) = 1
WHERE 
    t1.date = (SELECT MIN(date) FROM login_records WHERE user_id = t1.user_id)

解释一下这个 SQL 语句。首先，我们使用左连接将每个新登录用户的记录和其第二天的记录连接起来，连接条件是用户相同且日期相差1天。然后，我们使用 WHERE 子句过滤出每个用户的第一条记录，并计算总登录用户数、留存用户数和留存率。其中，COUNT(DISTINCT t1.user_id) 表示总登录用户数，COUNT(DISTINCT t2.user_id) 表示留存用户数，COUNT(DISTINCT t2.user_id) / COUNT(DISTINCT t1.user_id) 表示留存率。

注意，这里使用了子查询来找到每个用户的第一条记录，具体做法是在 WHERE 子句中使用了一个标量子查询，该子查询返回每个用户的最早登录日期。

牛客每天有很多人登录，请你统计一下牛客每个日期登录新用户个数， 有一个登录(login)记录表，简况如下: id user_id client_id date 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 1 2 2020-10-13 6 3 1 2020-10-14 7 4 1 2020-10-14 8 4 1 2020-10-15 例如：第1行表示user_id为2的用户在2020-10-12使用了客户端id为1的设备登录了牛客网，因为是第1次登录，所以是新用户。请你写出一个sql语句查询每个日期登录新用户个数，并且查询结果按照日期升序排序，上面的例子查询结果如下: date new 2020-10-12 3 2020-10-13 0 2020-10-14 1 2020-10-15 0

可以使用子查询和LEFT JOIN来实现：

SELECT login.date, COUNT(DISTINCT login.user) AS new
FROM login
LEFT JOIN (
  SELECT user_id, MIN(date) AS first_login_date
  FROM login
  GROUP BY user_id
) AS first_login
ON login.user_id = first_login.user_id AND login.date = first_login.first_login_date
WHERE first_login.user_id IS NOT NULL
GROUP BY login.date
ORDER BY login.date ASC;

首先我们通过子查询找到每个用户的第一次登录日期，然后将其与原始登录表进行LEFT JOIN，筛选出新用户的登录记录。最后按日期分组计算每个日期的新用户个数，并按日期升序排序。注意，这里使用了DISTINCT关键字来避免统计重复的用户ID。