通过窗口函数ROW_NUMBER()与日期差计算分组键，可识别用户连续登录周期；基于group_key分组后，取MIN(login_date)和MAX(login_date)即得起止日期；当登录中断时，分组键变化自动划分独立周期；除天数外，“连续”还可按小时、操作序列或设备定义；“无效”记录可根据连续长度、活跃度、行为或异常模式等业务规则过滤。
计算和过滤sql中的连续登录记录，核心在于巧妙地利用窗口函数来识别时间序列中的连续性，并通过聚合或条件判断来剔除那些不符合我们“有效”定义的序列。这不仅仅是简单的按日期分组，更像是给时间线上的点串联成线，然后审视这些线的长度和完整性。
要处理这类问题，我们通常会用到一些SQL的高级特性，比如窗口函数（
ROW_NUMBER()
、
LAG()
、
LEAD()
）以及日期函数。关键在于如何将连续的日期记录“分组”起来，让它们在逻辑上属于同一个连续登录周期。一种非常经典的思路是，如果一个用户每天都登录，那么他登录日期减去他在这个用户登录序列中的行号（按日期排序）会得到一个常数。这个常数就可以作为我们识别连续登录的“分组键”。至于“过滤无效”，这取决于你如何定义“无效”——是连续天数不够长？还是中间有不符合条件的登录？
解决方案
假设我们有一个
user_logins
表，包含
user_id
（用户ID）和
login_date
（登录日期，
DATE
类型，不含时间部分）。
-- 示例数据 WITH user_logins AS ( SELECT 1 AS user_id, '2023-01-01'::DATE AS login_date UNION ALL SELECT 1, '2023-01-02'::DATE UNION ALL SELECT 1, '2023-01-03'::DATE UNION ALL SELECT 1, '2023-01-05'::DATE UNION ALL -- 中断一天 SELECT 1, '2023-01-06'::DATE UNION ALL SELECT 2, '2023-01-01'::DATE UNION ALL SELECT 2, '2023-01-02'::DATE UNION ALL SELECT 3, '2023-01-01'::DATE UNION ALL -- 单次登录 SELECT 4, '2023-01-10'::DATE UNION ALL SELECT 4, '2023-01-11'::DATE UNION ALL SELECT 4, '2023-01-12'::DATE ) , -- 步骤1: 为每个用户的登录记录生成一个序列号，并计算一个“连续分组键” -- 这个分组键的核心思想是：如果日期是连续的，那么 login_date - 序列号 的结果会保持不变 -- 例如： -- 2023-01-01 (seq 1) -> 2023-01-01 - 1天 = 2022-12-31 -- 2023-01-02 (seq 2) -> 2023-01-02 - 2天 = 2022-12-31 -- 2023-01-03 (seq 3) -> 2023-01-03 - 3天 = 2022-12-31 -- 如果中间断开，比如 2023-01-05 (seq 4) -> 2023-01-05 - 4天 = 2023-01-01，分组键就变了 grouped_logins AS ( SELECT user_id, login_date, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS rn, (login_date - (ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) || ' day')::INTERVAL) AS group_key -- PostgreSQL语法 -- 对于mysql/SQL Server等，可能需要 datediff(day, '1900-01-01', login_date) - ROW_NUMBER() ... 或者 DATE_SUB(login_date, INTERVAL ROW_NUMBER() ... DAY) FROM user_logins ) -- 步骤2: 根据group_key和user_id进行分组，计算每个连续登录区间的起始、结束日期和总天数 , streak_summary AS ( SELECT user_id, group_key, MIN(login_date) AS streak_start_date, MAX(login_date) AS streak_end_date, count(login_date) AS streak_length FROM grouped_logins GROUP BY user_id, group_key ) -- 步骤3: 过滤“无效”的连续登录记录。 -- 这里的“无效”定义为：连续登录天数少于3天的记录。 SELECT user_id, streak_start_date, streak_end_date, streak_length FROM streak_summary WHERE streak_length >= 3 ORDER BY user_id, streak_start_date;
如何识别用户连续登录的起始日期与结束日期？
识别连续登录的起始和结束日期，其实就是我们上面解决方案的第二步，它建立在“连续分组键”的基础上。一旦我们通过
login_date - ROW_NUMBER()
这样的技巧，为每个用户的连续登录序列分配了一个唯一的
group_key
，那么这个任务就变得非常直接了。
你可以这样理解：对于同一个
user_id
和同一个
group_key
下的所有
login_date
，它们天然就构成了一个连续的日期序列。在这个序列里，最早的日期自然就是这个连续登录周期的起始日期，最晚的日期就是结束日期。
所以，具体的SQL实现就是：
-- 沿用上面的 grouped_logins CTE WITH user_logins AS ( SELECT 1 AS user_id, '2023-01-01'::DATE AS login_date UNION ALL SELECT 1, '2023-01-02'::DATE UNION ALL SELECT 1, '2023-01-03'::DATE UNION ALL SELECT 1, '2023-01-05'::DATE UNION ALL SELECT 1, '2023-01-06'::DATE UNION ALL SELECT 2, '2023-01-01'::DATE UNION ALL SELECT 2, '2023-01-02'::DATE UNION ALL SELECT 3, '2023-01-01'::DATE UNION ALL SELECT 4, '2023-01-10'::DATE UNION ALL SELECT 4, '2023-01-11'::DATE UNION ALL SELECT 4, '2023-01-12'::DATE ) , grouped_logins AS ( SELECT user_id, login_date, (login_date - (ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) || ' day')::INTERVAL) AS group_key FROM user_logins ) SELECT user_id, MIN(login_date) AS streak_start_date, MAX(login_date) AS streak_end_date, COUNT(login_date) AS streak_length -- 同时也能得到连续天数 FROM grouped_logins GROUP BY user_id, group_key ORDER BY user_id, streak_start_date;
这样，我们就能清晰地看到每个用户每次连续登录的起止日期，以及这次连续登录持续了多少天。这个方法既简洁又高效，是处理这类时间序列问题的利器。它避免了复杂的游标或者循环逻辑，完全利用了SQL的集合特性和窗口函数的能力。
当用户登录记录存在中断，如何精确计算每个独立连续登录周期？
用户登录记录存在中断，这正是
login_date - ROW_NUMBER()
技巧的用武之地。这个方法天生就能处理中断，并自动将中断前后的登录视为不同的独立连续登录周期。它之所以能做到这一点，是因为一旦日期序列中断（比如
2023-01-03
之后是
2023-01-05
），那么
login_date - ROW_NUMBER()
计算出来的
group_key
就会发生变化。
让我们再详细地拆解一下这个过程，并思考一下它的逻辑：
-
为每个用户的登录按日期排序并编号：
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date)
这一步是基础。它给每个用户的每一次登录赋予了一个基于其登录顺序的唯一序号。例如，用户A的第一次登录是1，第二次是2，以此类推。
-
创建“连续分组键”：
login_date - (ROW_NUMBER() OVER (...) || ' day')::INTERVAL
这一步是核心。
- 如果用户在
D
日登录，这是他的第
N
次登录，那么
group_key
就是
D - N
天。
- 如果第二天
D+1
他又登录了，这是他的第
N+1
次登录，那么
group_key
就是
(D+1) - (N+1)
天，结果仍然是
D - N
天。
- 只要日期是连续的，
login_date
和
ROW_NUMBER()
都会同步递增1，它们的差值（或者说，日期减去天数间隔后的结果）就会保持不变。
- 但如果日期中断了，比如
D
日之后是
D+2
日，而
ROW_NUMBER()
依然是
N+1
，那么
(D+2) - (N+1)
天的结果就和之前的
D - N
天不一样了。这个
group_key
的变化，就明确地标记了一个新的连续登录周期的开始。
- 如果用户在
-
聚合每个独立周期： 一旦有了
group_key
，我们就可以用
GROUP BY user_id, group_key
来聚合。在每个这样的组内，
MIN(login_date)
就是该周期的起始日期，
MAX(login_date)
就是结束日期，而
COUNT(*)
则给出了该周期的连续天数。
这个方法的好处在于它非常“自动化”和“声明式”。你不需要写复杂的条件去判断“前一天是否登录了”，SQL的窗口函数和日期运算会帮你完成这一切。它能精准地将用户的所有登录历史切分成一个个独立的连续登录周期，无论这些周期之间间隔了多久。
除了天数，还有哪些维度可以定义“连续”？以及如何处理“无效”的定义？
“连续”的定义远不止于“连续天数”，这其实是一个非常灵活的概念，完全取决于业务场景和我们想要分析的用户行为。当我们谈论“无效”时，更是充满了主观判断，需要结合实际需求来量化。
除了天数，其他定义“连续”的维度：
-
连续小时/分钟登录：如果你的登录记录包含时间戳（
DATETIME
或
），你可以定义在特定时间窗口内（比如1小时内）的多次登录为“连续”。
- 实现思路：可以使用
EXTRACT(EPOCH FROM login_timestamp) / (60 * 60)
（按小时）或
DATEDIFF(minute, '2000-01-01', login_timestamp)
这样的方式，将时间戳转换为一个可以进行整数运算的单位，然后套用
(converted_time_unit - ROW_NUMBER())
的思路。
- 挑战：需要处理跨天、跨月的情况，确保时间单位转换的准确性。
- 实现思路：可以使用
-
连续操作/事件：用户在网站或应用中的连续操作，比如连续浏览了三个商品页面，或者连续完成了某个任务的几个步骤。
- 实现思路：这通常需要一个
event_timestamp
和一个
event_type
字段。同样可以利用
event_timestamp - ROW_NUMBER()
结合
PARTITION BY user_id, event_type
来分组。
- 挑战：定义“连续操作”可能需要更复杂的逻辑，例如，中间不能有其他类型的操作插入。这可能需要
LAG()
或
LEAD()
来检查前后事件的类型。
- 实现思路：这通常需要一个
-
连续登录设备：用户连续几天都使用同一个设备登录。
- 实现思路：在
PARTITION BY user_id
的基础上，再加入
device_id
进行分组。或者使用
LAG(device_id) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date)
来比较当前登录的设备是否与前一天相同。
- 实现思路：在
如何处理“无效”的定义？
“无效”是一个非常主观的业务概念，没有标准答案，它完全取决于你分析的目的。
-
基于连续时长：
- 定义：连续登录天数过短，比如少于2天或3天，被认为是无效的（可能只是误点或者测试）。
- 处理：这是最常见的过滤方式，如我们在解决方案中展示的
WHERE streak_length >= 3
。
-
基于活跃度/会话时长：
- 定义：虽然用户登录了，但如果会话时长极短（比如少于5分钟），或者登录后没有任何实际操作（页面浏览量为0），则视为无效登录。
- 处理：这需要更丰富的日志数据，比如
Session_start_time
,
session_end_time
,
page_views
等。在计算出连续登录周期后，可以进一步关联会话数据，对每个周期的平均会话时长或总活跃度进行筛选。
-
基于特定行为：
- 定义：在连续登录期间，用户没有完成某个关键行为（例如，没有下单、没有发帖），则该连续登录周期对特定分析目标来说是无效的。
- 处理：这会涉及更复杂的关联查询。你可能需要将连续登录周期与用户的行为日志表进行
LEFT JOIN
，然后通过
COUNT(DISTINCT action_type)
或
SUM(CASE WHEN action = 'purchase' THEN 1 ELSE 0 END)
来判断是否满足条件。
-
基于异常检测：
- 定义：登录IP异常跳变、登录时间异常（比如半夜三点连续登录，但用户通常白天活跃），或者短时间内登录失败次数过多后成功登录，这些可能被视为“无效”或“可疑”的连续登录。
- 处理：这通常需要结合更复杂的分析模型，可能涉及机器学习或规则引擎。在SQL层面，可以通过
LAG(ip_address)
来检测IP变化，或者通过
AVG(login_hour)
来识别异常登录时间。
总的来说，处理“无效”记录，就是在识别出所有可能的“连续”序列后，再根据业务需求，增加一层或多层过滤条件。这个过程是迭代的，你可能会先定义一个初步的“有效”标准，然后根据分析结果和业务反馈，逐步细化和调整你的过滤逻辑。SQL的灵活性和强大功能，使得这些复杂的定义和过滤都能在数据层面得到很好的实现。
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