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还原试题

首先新建一张表来还原一下试题：

CREATE TABLE last_3_day_test_table
(
     user_id     varchar(300),
     login_date     date
);

INSERT INTO last_3_day_test_table ( user_id , login_date )
VALUES
    ('A', '2019/9/2'),
    ('A', '2019/9/3'),
    ('A', '2019/9/4'),
    ('B', '2018/11/25'),
    ('B', '2018/12/31'),
    ('C', '2019/1/1'),
    ('C', '2019/4/4'),
    ('C', '2019/9/3'),
    ('C', '2019/9/4'),
    ('C', '2019/9/5');

表中数据如下所示：

+──────────+─────────────+
| user_id  | login_date  |
+──────────+─────────────+
| A        | 2019-09-02  |
| A        | 2019-09-03  |
| A        | 2019-09-04  |
| B        | 2018-11-25  |
| B        | 2018-12-31  |
| C        | 2019-01-01  |
| C        | 2019-04-04  |
| C        | 2019-09-03  |
| C        | 2019-09-04  |
| C        | 2019-09-05  |
+──────────+─────────────+

现在需要找出这张表中所有的连续3天登录用户

这个问题虽然说难不难，但说易也不简单，而且，偏受大小厂喜欢。其实，不管是数仓/ETL/BI/数据分析/大数据等方向，都会经常被面试/笔试考察到。而解决这个问题的核心在于窗口函数的使用，因此先来看一下什么是窗口函数

SQL窗口函数

一.窗口函数有什么用

在日常工作中，经常会遇到需要在每组内排名，比如下面的业务需求：

• 排名问题：每个部门按业绩来排名
• topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励
• 汇总问题：需要加总每个部门的业绩加总，但是需要按照按照最细的维度呈现而非一张汇总表呈现

面对这类需求，就需要使用sql的高级功能窗口函数了。

二.什么是窗口函数

窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。

窗口函数的基本语法如下：

<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
                order by <用于排序的列名>)

那么语法中的<窗口函数>都有哪些呢？

<窗口函数>的位置，可以放以下两种函数：

1） 专用窗口函数，包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。
2） 聚合函数，如sum. avg, count, max, min等

因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作，所以窗口函数原则上只能写在select子句中。

三.如何使用

接下来，就结合实例，给大家介绍几种窗口函数的用法。

1.专用窗口函数rank

例如下图，是班级表中的内容

如果我们想在每个班级内按成绩排名，得到下面的结果。

以班级“1”为例，这个班级的成绩“95”排在第1位，这个班级的“83”排在第4位。上面这个结果确实按我们的要求在每个班级内，按成绩排名了。

得到上面结果的sql语句代码如下：

select *,
   rank() over (partition by 班级
                 order by 成绩 desc) as ranking
from 班级表

我们来解释下这个sql语句里的select子句。rank是排序的函数。要求是“每个班级内按成绩排名”，这句话可以分为两部分：

1）每个班级内：按班级分组

partition by用来对表分组。在这个例子中，所以我们指定了按“班级”分组（partition by 班级）
2）按成绩排名

order by子句的功能是对分组后的结果进行排序，默认是按照升序（asc）排列。在本例中（order by 成绩 desc）是按成绩这一列排序，加了desc关键词表示降序排列。

通过下图，我们就可以理解partiition by（分组）和order by（在组内排序）的作用了。

窗口函数具备了我们之前学过的group by子句分组的功能和order by子句排序的功能。那么，为什么还要用窗口函数呢？

这是因为，group by分组汇总后改变了表的行数，一行只有一个类别。而partiition by和rank函数不会减少原表中的行数。例如下面统计每个班级的人数。

相信通过这个例子，你已经明白了这个窗口函数的使用：

现在我们说回来，为什么叫“窗口”函数呢？这是因为partition by分组后的结果称为“窗口”，这里的窗口不是我们家里的门窗，而是表示“范围”的意思。

简单来说，窗口函数有以下功能：

1. 同时具有分组和排序的功能
2. 不减少原表的行数
3. 语法如下:```<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>

            order by <用于排序的列名>)```
   

2.其他专业窗口函数

专用窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢？

它们的区别我举个例子，你们一下就能看懂：

select *,
   rank() over (order by 成绩 desc) as ranking,
   dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank,
   row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num
from 班级表

得到结果：

从上面的结果可以看出：

rank函数: 这个例子中是5位，5位，5位，8位，也就是如果有并列名次的行，会占用下一名次的位置。比如正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，结果是：1，1，1，4。

dense_rank函数: 这个例子中是5位，5位，5位，6位，也就是如果有并列名次的行，不占用下一名次的位置。比如正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，结果是：1，1，1，2。

row_number函数: 这个例子中是5位，6位，7位，8位，也就是不考虑并列名次的情况。比如前3名是并列的名次，排名是正常的1，2，3，4。

这三个函数的区别如下：

最后，需要强调的一点是：在上述的这三个专用窗口函数中，函数后面的括号不需要任何参数，保持()空着就可以。

现在，大家对窗口函数有一个基本了解了吗？

3.聚合函数作为窗口函数

聚和窗口函数和上面提到的专用窗口函数用法完全相同，只需要把聚合函数写在窗口函数的位置即可，但是函数后面括号里面不能为空，需要指定聚合的列名。

我们来看一下窗口函数是聚合函数时，会出来什么结果：

select *,
   sum(成绩) over (order by 学号) as current_sum,
   avg(成绩) over (order by 学号) as current_avg,
   count(成绩) over (order by 学号) as current_count,
   max(成绩) over (order by 学号) as current_max,
   min(成绩) over (order by 学号) as current_min
from 班级表

得到结果：

有发现什么吗？我单独用sum举个例子：

如上图，聚合函数sum在窗口函数中，是对自身记录、及位于自身记录以上的数据进行求和的结果。比如0004号，在使用sum窗口函数后的结果，是对0001，0002，0003，0004号的成绩求和，若是0005号，则结果是0001号~0005号成绩的求和，以此类推。

不仅是sum求和，平均、计数、最大最小值，也是同理，都是针对自身记录、以及自身记录之上的所有数据进行计算，现在再结合刚才得到的结果（下图），是不是理解起来容易多了？

比如0005号后面的聚合窗口函数结果是：学号0001~0005五人成绩的总和、平均、计数及最大最小值。

如果想要知道所有人成绩的总和、平均等聚合结果，看最后一行即可。

这样使用窗口函数有什么用呢？

聚合函数作为窗口函数，可以在每一行的数据里直观的看到，截止到本行数据，统计数据是多少（最大值、最小值等）。同时可以看出每一行数据，对整体统计数据的影响。

4.注意事项

partition子句可是省略，省略就是不指定分组，结果如下，只是按成绩由高到低进行了排序：

select *,
   rank() over (order by 成绩 desc) as ranking
from 班级表

得到结果：

但是，这就失去了窗口函数的功能，所以一般不要这么使用。

四.总结

1.窗口函数语法

<窗口函数> over (partition by <用于分组的列名>
                order by <用于排序的列名>)

<窗口函数>的位置，可以放以下两种函数：

1） 专用窗口函数，比如rank, dense_rank, row_number等

2） 聚合函数，如sum. avg, count, max, min等

2.窗口函数有以下功能：

1）同时具有分组（partition by）和排序（order by）的功能

2）不减少原表的行数，所以经常用来在每组内排名

3.注意事项

窗口函数原则上只能写在select子句中

解题思路

通过上述解释，我们知道了什么是窗口函数，接下来就是如何利用窗口函数来解决这个问题.解决问题的关键是：如何判断每个用户连续

思路是先通过窗口函数对user_id分组排序后（rn），用登录日期减去序号m,如果连续的话，则得到的这个日期（flag_date）会相同
即： flag_date=login_date-rn

+──────────+─────────────+─────+────────────+
| user_id  | login_date  | rn  | flag_date  |
+──────────+─────────────+─────+────────────+
| A        | 2019-09-02  | 1   | 2019-09-01 |
| A        | 2019-09-03  | 2   | 2019-09-01 |
| A        | 2019-09-04  | 3   | 2019-09-01 |
| B        | 2018-11-25  | 1   | 2018-11-24 |
| B        | 2018-12-31  | 2   | 2018-12-29 |
| C        | 2019-01-01  | 1   | 2018-12-31 |
| C        | 2019-04-04  | 2   | 2019-04-02 |
| C        | 2019-09-03  | 3   | 2019-08-31 |
| C        | 2019-09-04  | 4   | 2019-08-31 |
| C        | 2019-09-05  | 5   | 2019-08-31 |
+──────────+─────────────+─────+────────────+

然后我们只需要通过筛选出所有相同flag_date个数大于3即可得到结果。如果实现筛选出连续n天登录用户,这里相应的改成n就可以了

代码实现

在SQL Server中：

select user_id
from (
  select user_id,login_date,
    row_number() over(partition by user_id order by login_date) as
rn
  from last_3_day_test_table
) t
group by user_id,DATEADD(D,-t.rn,login_date)
having count(1)>=3;

在Mysql中：

select user_id
from (
  select user_id,login_date,
   1 as rn
  from last_3_day_test_table
) as t
group by user_id,date_sub(login_date,interval t.rn day)
having count(1)>=3

两者的区别就是在计算login_date-t.rn时，SQL Server中要使用DATEADD函数，且语法为：DATEADD(D,-t.rn,login_date)，而Mysql中直接使用date_sub(login_date,t.rn)即可实现日期减去指定的时间间隔

其他解法与延展

附上另外的一种解法供参考，基于SQL server:

select
    b.user_id
from
(
    select
    user_id,login_date,lead(login_date,2,'1900/1/1') over(partition by user_id order by login_date desc) as date1
    from
    last_3_day_test_table a
    group by
    user_id,login_date
) as b
where
    DATEADD(D,-2,cast(b.login_date as date))
    =cast(b.date1 as date);

在这个解法中使用了另一个窗口函数： LEAD()函数。它提供对当前行之后的指定物理偏移量的行的访问。简单来说就是通过使用LEAD()函数，可以返回当前行的下一行的数据或下n行的数据。

LEAD()函数对于将当前行的值与后续行的值进行比较非常有用。

LEAD()函数的语法为：

LEAD(return_value ,offset [,default]) 
over (partition by <用于分组的列名>
                order by <用于排序的列名>)

在上面语法中，

return_value： 基于指定偏移量的后续行的返回值，返回值必须求值为单个值。简单来说就是偏移行后去哪一列的值返回
offset： 是从当前行所需偏移的行数，用于访问数据。offset可以是表达式，子查询或列，其值为正整数。如果未明确指定，则offset的默认值为1。如果offset超出分区范围，则该函数返回default。
default： 偏移超出分区范围后的默认值，如果未指定，则默认为NULL。

本文参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/92654574