用sql实现连续购买天数最大的用户

可以使用以下 SQL 语句实现：

SELECT user_id, MAX(consecutive_days) AS max_consecutive_days
FROM (
SELECT user_id, COUNT(*) AS consecutive_days
FROM (
SELECT user_id, DATE(date_column) AS date
FROM table_name
ORDER BY user_id, date
) AS t1
GROUP BY user_id, DATE_SUB(date, INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY date) DAY)
) AS t2
GROUP BY user_id
ORDER BY max_consecutive_days DESC
LIMIT 1;

该语句会返回连续购买天数最多的用户的 ID 和连续购买天数。

相关问题

sql实现连续登录天数的开始日期是用户第一次登录的日期。例如，如果用户第一次登录是2021年8月1日，那么连续登录天数的开始日期就是2021年8月1日。如果用户在接下来的几天里每天都登录，那么连续登录天数就会逐渐增加。如果用户中途一天没有登录，那么连续登录天数就会重新开始计算，以下一次登录的日期为开始日期。

假设我们有一个名为`user_login`的表，它包含以下列：

| 列名 | 数据类型 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| id | int | 用户ID |
| login_time | datetime | 登录时间 |

我们可以使用以下SQL语句实现按照用户第一次登录日期计算连续登录天数，并记录开始日期：

SELECT 
    id, 
    MIN(login_time) AS first_login_time, 
    COUNT(*) AS consecutive_days
FROM (
    SELECT 
        id, 
        login_time, 
        DATE_SUB(login_time, INTERVAL @rownum := @rownum + 1 DAY) AS rank
    FROM 
        user_login
    CROSS JOIN 
        (SELECT @rownum := -1) r
    ORDER BY 
        id, 
        login_time DESC
) AS t
GROUP BY 
    id, 
    rank
ORDER BY 
    id, 
    consecutive_days DESC;

解释一下上述SQL语句：
1. 内部查询中，我们使用`DATE_SUB`函数将每个登录日期向前推一天，并为每个用户分配一个排名，排名为-1表示用户第一次登录的日期。
2. 外部查询中，我们按照id和排名分组，并使用`MIN`函数计算出每个用户的第一次登录日期（排名为-1的日期），并使用`COUNT`函数计算出每个用户的连续登录天数。
3. 最后，我们按照id和连续登录天数降序排序结果。

这样，我们就可以得到每个用户的连续登录天数，并记录开始日期为第一次登录日期。

sql：求用户的最大连续活跃天数

假设有一张名为user_activity的表，其中存储了用户的活动记录，包括用户ID和活动日期。

可以使用如下的SQL语句来求出每个用户的最大连续活跃天数：

SELECT
    user_id,
    MAX(DATEDIFF(activity_date, @prev_date)) AS max_consecutive_days
FROM
    (
        SELECT
            user_id,
            activity_date,
            @prev_date := IF(user_id = @prev_user, IF(activity_date = DATE_SUB(@prev_date, INTERVAL 1 DAY), @prev_date, activity_date), activity_date) AS consec_date,
            @prev_user := user_id
        FROM
            user_activity
            JOIN (SELECT @prev_date := NULL, @prev_user := NULL) AS init
        ORDER BY
            user_id,
            activity_date
    ) AS consecutive_activity
GROUP BY
    user_id;

这里使用了一个变量prev_date来记录上一个活动日期，如果当前活动日期和上一个活动日期相差1天，则认为是连续的活动天数。同时，使用了一个变量prev_user来记录上一个用户ID，用于在计算连续活跃天数时切换用户。最终通过对每个用户的连续活跃天数求最大值来得到结果。