求連續操作（登錄）數量（次數）最大的記錄（用戶）

昨晚上老同事聚會，一個同事說道一個面試問題沒有一個人做出來，就是求連續日期登錄次數最大的用戶，同事說借助 rownumber即可求解，由於是喝酒聊天，也沒有說詳細的解決過程。今天早上想了下，終於想到了具體的解決思路。

登錄時間里面有詳細的時分秒數據，而我們的題目只要求連續的天數，所以使用DATEDIFF函數可以解決，

DATEDIFF(d,LoginTime,getdate()) as diffDate ,

有多個用戶都在登錄，因此應該以用戶名為分區，登錄時間為順序來計算rownumber，因此，就是下面的表達式：

ROW_NUMBER() over(partition by Name order by LoginTime desc) as rn

關鍵問題來了，如何求得連續的登錄情況？

如果是連續的記錄，那么 diffDate- rn 肯定是相同的！

OK，果然這種方式很巧妙，那么我們最終的SQL寫出來也不難了。

開始動手，先構造一個表，插入初始數據：

/*
  求連續登錄次數最多的用戶
*/
create table UserLoginInfo(
  ID int IDENTITY primary key,
  Name varchar(50) not null,
  LoginTime datetime not null
  )
  go
  
  insert UserLoginInfo (Name,LoginTime)
  values('zhang','2015-11-10 12:01:50')
  ,('li','2015-11-11 11:01:50')
  ,('wang','2015-11-9 11:01:50');
  go
  
  insert UserLoginInfo (Name,LoginTime) values 
  ('zhang','2015-11-11 12:01:50'),
  ('li','2015-11-11 12:01:50'),
  ('wang','2015-11-11 11:01:50'),
  
  ('zhang','2015-11-12 12:01:50'),
  ('li','2015-11-13 13:01:50'),
  ('wang','2015-11-12 11:01:50'),
  
  ('zhang','2015-11-13 12:01:50'),
  ('li','2015-11-14 11:01:50'),
  ('wang','2015-11-14 11:01:50');
  go

然后用下面的SQL得到結果：

select top 1 
       Name,diffRn,COUNT(diffRn)as LoginCount 
from(
    select Name,diffDate,rn, (diffDate-rn) as diffRn 
    from(      
          select  ID,Name, 
                  DATEDIFF(d,LoginTime,getdate()) as diffDate , 
                  ROW_NUMBER() over(partition by Name order by LoginTime desc) as rn
          from UserLoginInfo
    ) t1
) t2
group by diffRn,Name 
order by LoginCount desc

答案是：

Name    diffRn    LoginCount
zhang    14    4

 

如果注釋掉 top 1，我們就知道這個結果的由來了：

Name    diffRn    LoginCount
zhang    14    4
li    13    3
wang    14    2
wang    15    1
li    14    1
wang    13    1

 

這個問題也可以衍生出 求連續登錄的用戶，或者求連續登錄15天的用戶（比如QQ的簽到功能），是不是很熟悉呢？

 

實際上，上面這個查詢，遇到一天登錄多次的情況下，統計是不准確的，例如，構造下面的測試數據：

insert UserLoginInfo (Name,LoginTime) values 
     ('zhang'    ,'2015-11-10 12:01:50')
    ,('li'            ,'2013-10-05 11:01:50')
    ,('li'            ,'2013-10-06 11:01:50')
    ,('li'            ,'2014-10-05 11:01:50')
    ,('li'            ,'2014-10-06 11:01:50')
    ,('li'            ,'2015-10-05 11:01:50')
    ,('li'            ,'2015-10-06 11:01:50')
    ,('li'            ,'2015-11-10 11:01:50')
    ,('li'            ,'2015-11-11 11:01:50')
    ,('wang'        ,'2015-11-09 11:01:50')
    ,('zhang'        ,'2015-11-11 12:01:50')
    ,('li'            ,'2015-11-11 12:01:50')
    ,('wang'        ,'2015-11-11 11:01:50')
    ,('zhang'        ,'2015-11-12 12:01:50')
    ,('li'            ,'2015-11-13 13:01:50')
    ,('wang'        ,'2015-11-12 11:01:50')
    ,('zhang'        ,'2015-11-13 12:01:50')
    ,('li'            ,'2015-11-14 11:01:50')
    ,('wang'        ,'2015-11-14 11:01:50')
    ;

這時應該先去除某天的重復數據，才是正確的，所以查詢應該做如下改進：

select --top 1 
       Name,diffRn,COUNT(diffRn)as LoginCount 
from(
    select Name,diffDate,rn, (diffDate-rn) as diffRn 
    from(      
          select  Name, 
                  diffDate,
                  ROW_NUMBER() over(partition by Name order by diffDate asc) rn
          from ( 
                select distinct Name,DATEDIFF(d,LoginTime,getdate()) as diffDate 
                from  UserLoginInfo 
          ) t0
    ) t1
) t2
group by diffRn,Name 
order by LoginCount desc;

結果是：

Name    diffRn    LoginCount
zhang    14    4
wang    14    2
li    13    2
li    14    2
li    48    2
li    411    2
li    774    2
wang    13    1
wang    15    1

結果符合我們的預期，算是完整的答案了。

不知道別的同學還沒有更好的解決方案？

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