写一段sql代码：求role_id的次日留存率

假设我们有一张名为 user_login 的表，包含以下字段：

- user_id: 用户ID
- role_id: 角色ID
- login_date: 登录日期

则求role_id的次日留存率的 SQL 代码如下：

SELECT
  COUNT(DISTINCT ul1.user_id) / COUNT(DISTINCT ul2.user_id) AS retention_rate
FROM
  user_login ul1
INNER JOIN
  user_login ul2 ON ul1.user_id = ul2.user_id
WHERE
  ul1.login_date = DATE_SUB(ul2.login_date, INTERVAL 1 DAY)
  AND ul1.role_id = [role_id]
  AND ul2.role_id = [role_id]
  AND ul2.login_date >= [start_date]
  AND ul2.login_date <= [end_date];

其中 [role_id] 是要计算的角色ID，[start_date] 和 [end_date] 是留存计算的起始和结束日期。这段 SQL 代码会先找到所有在 [start_date] 至 [end_date] 之间登录过的用户，然后计算这些用户在次日仍然登录的人数，最终除以总登录人数得到留存率。

相关问题

写一段sql代码：求role_id的三日留存率

假设有一个名为 user_log 的表，其中包含了用户的登录记录，该表的结构如下：

user_log
- user_id
- role_id
- login_time

则可以使用以下 SQL 代码计算 role_id 的三日留存率：

SELECT COUNT(DISTINCT a.user_id) / COUNT(DISTINCT b.user_id) AS retention_rate
FROM user_log a
JOIN user_log b ON a.user_id = b.user_id AND DATEDIFF(a.login_time, b.login_time) = 3
WHERE a.role_id = 'your_role_id'
AND b.login_time >= 'start_date'
AND b.login_time < 'end_date'

其中，your_role_id 是你要计算留存率的 role_id，start_date 和 end_date 是你要计算的时间范围，例如 2021-01-01 和 2021-01-03。

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。