sql求游戏用户流失天数

要求游戏用户流失天数，需要先确定用户的流失时间节点。一般情况下，可以通过用户最后一次登录时间来判断用户是否流失。具体的 SQL 查询语句如下：

SELECT user_id, DATEDIFF(NOW(), MAX(login_time)) as days_since_last_login
FROM user_login_history
GROUP BY user_id
HAVING days_since_last_login >= 30

以上 SQL 查询语句中，我们首先从用户登录历史表 `user_login_history` 中获取每个用户的最后一次登录时间，然后使用 `MAX()` 函数获取最近的登录时间。接着，我们使用 `DATEDIFF()` 函数来计算当前时间与最后一次登录时间的时间差，即为用户流失的天数。最后，我们使用 `GROUP BY` 子句按照用户 ID 进行分组，并使用 `HAVING` 子句筛选出流失天数大于等于 30 天的用户。

需要注意的是，这里的 `user_login_history` 表需要包含用户 ID 和登录时间两个字段，且登录时间需要按照时间顺序排列。如果表中存在多条相同时间的登录记录，可以使用 `MAX()` 函数获取最近的登录时间。

相关问题

sql求最大连续登录天数

假设我们有一个名为`login_records`的表，其中包含用户的登录记录，包括`user_id`(用户ID)和`login_date`(登录日期)两个字段。我们可以使用以下SQL查询语句来计算每个用户的最大连续登录天数：

SELECT user_id, MAX(consecutive_days) AS max_consecutive_days
FROM (
  SELECT user_id, login_date,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) - 
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id, DATEADD(day, -DATEDIFF(day, 0, login_date), 0) ORDER BY login_date) AS consecutive_days
  FROM login_records
) AS subquery
GROUP BY user_id

这个查询语句使用了窗口函数`ROW_NUMBER()`和日期函数`DATEADD()`，以及子查询和分组操作。

具体而言，子查询部分计算了每个用户每天的登录次数，并为每个登录日期分配了一个排名。然后，通过将每个用户每个日期的排名减去该用户在该日期之前登录日期的排名，可以计算出用户每个连续登录日期段的天数。最后，外部查询语句将每个用户的最大连续登录天数计算出来并进行分组。

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。