HiveSQL题——用户连续登陆

一、连续登陆

1.1 连续登陆3天以上的用户

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1 数据准备

2 数据分析

3 小结

1.2 每个用户历史至今连续登录的最大天数

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1 数据准备

2 数据分析

3 小结

1.3 每个用户连续登录的最大天数(间断也算)

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1 数据准备

2 数据分析

3 小结

一、连续登陆

1.1 连续登陆3天以上的用户

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查询连续登陆3天以上的用户（字节面试题）

1 数据准备

create table if not exists  table1  (id int comment '用户id', `date` string comment'用户登录时间');insert overwrite table table1 values
(1,'2019-01-01 19:28:00'),
(1,'2019-01-02 19:53:00'),
(1,'2019-01-03 22:00:00'),
(1,'2019-01-05 20:55:00'),
(1,'2019-01-06 21:58:00'),
(2,'2019-02-01 19:25:00'),
(2,'2019-02-02 21:00:00'),
(2,'2019-02-04 22:05:00'),
(2,'2019-02-05 20:59:00'),
(2,'2019-02-06 19:05:00'),
(3,'2019-03-04 21:05:00'),
(3,'2019-03-05 19:10:00'),
(3,'2019-03-06 19:55:00'),
(3,'2019-03-07 21:05:00');

2 数据分析

selectdistinct id
from (selectid,difffrom (selectid,date_sub(dt, row_number()over (partition by id order by dt)) difffrom (  --- 同一个用户一天可能登陆多次,所以,先去重selectid,date_format(`date`,'yyyy-MM-dd') as dtfrom table1-- current_date() 获取当前的年月日where date_format(`date`,'yyyy-MM-dd') between date_sub(current_date(),7) and current_date()group by id, date_format(`date`,'yyyy-MM-dd')) tmp1) tmp2group by id, diffhaving count(1) >= 3) tmp3;

3 小结

“连续登陆”类型的解题思路：

（1）计算 date_sub(login_date,row_number() over (user_id oder by login_date)) diff;

（2）group by user_id,diff 分组；

（3）count(1) >= 3天的用户就是连续登陆3天及以上的用户

1.2 每个用户历史至今连续登录的最大天数

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查询每个用户历史至今连续登录的最大天数

1 数据准备

create table if not exists  table1  (id int comment '用户id', `date` string comment'用户登录时间');insert overwrite table table1 values
(1,'2019-01-01 19:28:00'),
(1,'2019-01-02 19:53:00'),
(1,'2019-01-03 22:00:00'),
(1,'2019-01-05 20:55:00'),
(1,'2019-01-06 21:58:00'),
(2,'2019-02-01 19:25:00'),
(2,'2019-02-02 21:00:00'),
(2,'2019-02-04 22:05:00'),
(2,'2019-02-05 20:59:00'),
(2,'2019-02-06 19:05:00'),
(3,'2019-03-04 21:05:00'),
(3,'2019-03-05 19:10:00'),
(3,'2019-03-06 19:55:00'),
(3,'2019-03-07 21:05:00');

2 数据分析

selectid,max(cnt) as days
from (selectid,count(1) as cntfrom (selectid,`date`,date_sub(`date`, row_number() over (partition by id order by `date`)) difffrom (--用户在同一天可能登录多次，需要去重selectid,date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd') as `date`from table1group by id, date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd')) tmp1) tmp2group by id, diff) tmp3
group by id;

3 小结

“连续登陆”类型的解题思路：

（1）计算 date_sub(login_date,row_number() over (user_id oder by login_date)) diff;

（2）group by user_id,diff 分组；

（3）max(cnt)得到就是每个用户历史至今连续登陆的最大天数。

1.3 每个用户连续登录的最大天数(间断也算)

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统计各用户最长的连续登录天数，间断一天也算作连续。例如：一个用户在1,3,5,6号登录，则视为连续6天登录。

1 数据准备

create table if not exists  table1  (id int comment '用户id', `date` string comment'用户登录时间');insert overwrite table table1 values
(1,'2019-01-01 19:28:00'),
(1,'2019-01-02 19:53:00'),
(1,'2019-01-03 22:00:00'),
(1,'2019-01-05 20:55:00'),
(1,'2019-01-06 21:58:00'),
(2,'2019-02-01 19:25:00'),
(2,'2019-02-02 21:00:00'),
(2,'2019-02-04 22:05:00'),
(2,'2019-02-05 20:59:00'),
(2,'2019-02-06 19:05:00'),
(3,'2019-03-04 21:05:00'),
(3,'2019-03-05 19:10:00'),
(3,'2019-03-06 19:55:00'),
(3,'2019-03-07 21:05:00');

2 数据分析

方式一：间断的那一天，构造array数组，利用炸裂函数进行补全，然后按照“用户连续登陆”的思路来做。

selectid,max(cnt) as days
from (selectid,diff,count(1) as cntfrom (selectid,login_date,next_login_date,arr,new_login_date,date_sub(new_login_date, row_number() over (partition by id order by new_login_date)) difffrom (selectid,login_date,next_login_date,arr,new_login_datefrom (selectid,login_date,next_login_date,--间断的那一天，构造array数组，利用炸裂函数进行补全if(datediff(next_login_date, login_date) = 2,array(login_date, date_add(login_date, 1)),array(login_date)) as arrfrom (selectid,login_date,--窗口函数 lead(向后取n行)--lead(column1,n,val)over(partition by column2 order by column3) 查询当前行的后边第n行数据，如果没有就为nulllead(login_date, 1, '9999-12-31')over (partition by id order by login_date) next_login_datefrom (--用户在同一天可能登录多次，需要去重selectid,date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd') as login_datefrom table1group by id, date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd')) tmp1) tmp2) tmp3lateral view explode(arr) tmp as new_login_date) tmp4) tmp5group by id, diff) tmp6
group by id;

方式二：对用户多段stage的连续登陆进行划分,思路类似:会话划分

selectid,max(diff) as days
from (selectid,stage,datediff(max(login_date), min(login_date)) + 1 as difffrom (selectid,login_date,-- 思路类似：会话划分，字符串拼接得到stageconcat(id, '-', sum(start_point)over (partition by id order by login_date rows between unbounded preceding and current row )) stagefrom (selectid,login_date,--间隔一天也算连续，所以差值大于2的数据打上标签if(datediff(login_date, last_login_date) > 2, 1, 0) start_pointfrom (selectid,login_date,--窗口函数 lag(向前取n行)--lag(column1,n,val)over(partition by column2 order by column3) 查询当前行的前边第n行数据，如果没有就为nulllag(login_date, 1, '1970-01-01')over (partition by id order by login_date) as last_login_datefrom (selectid,date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd') as login_datefrom table1group by id, date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd')) tmp1) tmp2) tmp3) tmp4group by id, stage) tmp5
group by id;