在面試和實際項目中，我們經常會遇到這樣兩類問題，即以時間為軸線，沿著時間軸分析過去一段時間的用戶特征或者行為。

一類是根據用戶第一次訪問的時間統計最近N天的行為特征，稱之為近X天問題；另一類是根據用戶第一次訪問的時間統計連續N天的行為特征，稱之為連續X天問題。

下面，先講下近X天問題的解決方法。一般在BI報表里面，關于用戶分析時，用戶留存是個不可缺少的分析，而業界比較成熟的判斷標準就是計算一些具體的指標，包括計算用戶次日、3日、7日、30日和90日的留存率。

這些指標的通俗定義如下：

• 次日留存：當日登錄后，第二天也登錄了，比如2021.2.10登錄過，2021.2.11登錄的算作次日留存 。
• 三日留存：當日登錄后，第三天也登錄了，比如2021.2.10登錄過，2021.2.12登錄的算作3日留存 。
• 七日留存：當日登錄后，第七天也登錄了，比如2021.2.10登錄過，2021.2.16登錄的算作7日留存 。
• 以此類推···

現假設，有一張用戶登錄表t_user_login，字段user_id和login_time分別表示新增用戶id和登陸時間。接下來，我們計算用戶次日、3日、7日、30日和90日的留存率。

一般解決此類近X天問題的思路如下：

• 第一步，獲取新增用戶最早的登陸時間，標記為新的一列first_login_time；
• 第二步，計算最早登陸時間和所有登陸時間之前的天數差值，即login_time -
  first_login_time，標記為新的一列login_by_day

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的SQL实战篇：SQL解决近X天的问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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