网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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dt string, user_id string, age int) ROW format delimited fields terminated BY ',';
INSERT INTO TABLE test5active VALUES ('2019-02-11','user_1',23),('2019-02-12','user_1',23),('2019-02-11','user_2',19), ('2019-02-11','user_3',39),('2019-02-11','user_1',23), ('2019-02-11','user_3',39),('2019-02-11','user_1',23), ('2019-02-12','user_2',19),('2019-02-13','user_1',23), ('2019-02-15','user_2',19),('2019-02-16','user_2',19);
### 登录日志去重
因为每天用户登录次数可能不止一次，所以需要先将用户每天的登录日期去重。
select distinct user_id,dt from test5active
## 一、思路一
1、再用row\_number() over(partition by \_ order by \_)函数将用户id分组，按照登陆时间进行排序。
2、计算登录日期减去第二步骤得到的结果值，用户连续登陆情况下，每次相减的结果都相同。
3、按照id和日期分组并求和，筛选大于等于2的即为连续活跃登陆的用户。
### 1.1、分组排序
SELECT t1.user_id, t1.dt, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY t1.user_id ORDER BY t1.dt) day_rank FROM ( SELECT DISTINCT dt,user_id FROM test5active )t1;
### 1.2、日期减去计数值得到结果, 用户连续登陆情况下，每次相减的结果都相同
SELECT t2.user_id, t2.dt, date_sub(t2.dt, t2.day_rank) AS dis FROM ( SELECT t1.user_id, t1.dt, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY t1.user_id ORDER BY t1.dt) day_rank FROM (SELECT DISTINCT dt, user_id FROM test5active) t1 )t2;
### 1.3、根据 user\_id 和 dis 分组，得到用户的 开始、结束时间、连续登录天数
SELECT t3.user_id, MIN(t3.dt), MAX(t3.dt), COUNT(1) FROM (SELECT t2.user_id, t2.dt, DATE_SUB(t2.dt, t2.day_rank) AS dis FROM (SELECT t1.user_id, t1.dt, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY t1.user_id ORDER BY t1.dt) day_rank FROM (SELECT DISTINCT dt, user_id FROM test5active) t1 ) t2 ) t3 GROUP BY t3.user_id,t3.dis
### 1.4、连续登录超过两天用户
-- 1.3基础上 HAVING COUNT(1) > 1;
接下来就是用户去重
## 二、思路二： 使用 LAG(向后)或者 LEAD(向前)
`LEAD(col, n, default) OVER()`
* 说明： 用于统计窗口内向下第n行的值
* 参数1： 为要取值的列名
* 参数2： 为向下第n行，默认值为1，这个值是固定的，不能动态的变化
* 参数3： 为默认值，当向下第n行的值为NULL时，取默认值，如果不指定，则默认值为NULL
SELECT user_id, t1.dt, LEAD(t1.dt) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY t1.dt) AS last_date_id FROM (SELECT DISTINCT dt, user_id FROM test5active) t1;
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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