• 面试题: Hive-SQL查询连续活跃登录用户思路详解


    连续活跃登陆的用户指至少连续2天都活跃登录的用户

    解决类似场景的问题

    创造数据

    CREATE TABLE test5active(
    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);
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12

    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
    
    • 1

    在这里插入图片描述

    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
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7

    在这里插入图片描述

    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
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12

    在这里插入图片描述

    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
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20

    在这里插入图片描述

    1.4、连续登录超过两天用户

    -- 1.3基础上
    HAVING COUNT(1) > 1;
    
    • 1
    • 2

    在这里插入图片描述
    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;
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6

    在这里插入图片描述

    SELECT DISTINCT t2.user_id
    FROM (
        SELECT 
            user_id,
            t1.dt,
            LEAD(t1.dt, 2) OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY t1.dt) AS last_date_id
        FROM 
            (SELECT DISTINCT dt, user_id FROM test5active) t1
    ) t2
    WHERE datediff(last_date_id,t2.dt)=1;
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10

    这个方法有个弊端,就是 不能找到 超过连续登录xx天的用户,只能通过 LEAD(col, n, default)中的 n 找到确定的 连续登录xx天用户。

  • 相关阅读:
    TensorRT基础笔记
    Day13-Linux系统用户管理知识精讲2
    C# void 关键字学习
    [SpringMVC笔记] SpringMVC-09-REST风格简介
    全媒体整合营销时代,如何做好网络营销?
    5G消息.
    【综合类型第 39 篇】HTTP 状态码详解
    ubuntu软件安装和管理(apt-get)
    Erlang入门——将字符串去““转为普通类型
    安全学习DAY23_Cookie&Session&Token
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/wuxintdrh/article/details/128196304