1107. 每日新用户统计

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Traffic 表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| activity      | enum    |
| activity_date | date    |
+---------------+---------+
该表可能有重复的行。
activity 列是 ENUM 类型，可能取 ('login', 'logout', 'jobs', 'groups', 'homepage') 几个值之一。

 题目要求：

编写解决方案，找出从今天起最多 90 天内，每个日期该日期首次登录的用户数。假设今天是 2019-06-30 。

以 任意顺序 返回结果表。

结果格式如下所示。

示例 1：

输入：
Traffic 表：
+---------+----------+---------------+
| user_id | activity | activity_date |
+---------+----------+---------------+
| 1       | login    | 2019-05-01    |
| 1       | homepage | 2019-05-01    |
| 1       | logout   | 2019-05-01    |
| 2       | login    | 2019-06-21    |
| 2       | logout   | 2019-06-21    |
| 3       | login    | 2019-01-01    |
| 3       | jobs     | 2019-01-01    |
| 3       | logout   | 2019-01-01    |
| 4       | login    | 2019-06-21    |
| 4       | groups   | 2019-06-21    |
| 4       | logout   | 2019-06-21    |
| 5       | login    | 2019-03-01    |
| 5       | logout   | 2019-03-01    |
| 5       | login    | 2019-06-21    |
| 5       | logout   | 2019-06-21    |
+---------+----------+---------------+
输出：
+------------+-------------+
| login_date | user_count  |
+------------+-------------+
| 2019-05-01 | 1           |
| 2019-06-21 | 2           |
+------------+-------------+
解释：
请注意，我们只关心用户数非零的日期.
ID 为 5 的用户第一次登陆于 2019-03-01，因此他不算在 2019-06-21 的的统计内。

case 1 的建表语句。

Create table If Not Exists Traffic (user_id int, activity ENUM('login', 'logout', 'jobs', 'groups', 'homepage'), activity_date date)

Truncate table Traffic

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('1', 'login', '2019-05-01')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('1', 'homepage', '2019-05-01')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('1', 'logout', '2019-05-01')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('2', 'login', '2019-06-21')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('2', 'logout', '2019-06-21')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('3', 'login', '2019-01-01')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('3', 'jobs', '2019-01-01')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('3', 'logout', '2019-01-01')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('4', 'login', '2019-06-21')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('4', 'groups', '2019-06-21')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('4', 'logout', '2019-06-21')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('5', 'login', '2019-03-01')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('5', 'logout', '2019-03-01')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('5', 'login', '2019-06-21')

insert into Traffic (user_id, activity, activity_date) values ('5', 'logout', '2019-06-21')

一     我们增加一列按照 user_id 分组，按照 activity_date 排序的排名，来判断该用户第一次注册的日期是哪天，并删选出登录的数据。

select
    *,
    row_number() over (partition by user_id order by activity_date) as rn
from Traffic
where activity = 'login';

输出如下

二    很明显 rn = 1 的时候是注册日期 ，那我们提出 rn = 1的数据，并判断是否在归档时间呢，按照 activity_date进行分组并计算每组内的个数即可。

with tmp as
(select
    *,
    row_number() over (partition by user_id order by activity_date) as rn
from Traffic
where activity = 'login')
select activity_date as login_date,
       count(*) as user_count
from tmp
where datediff('2019-06-30',activity_date) <= 90 and rn = 1
group by activity_date;

输出如下

以上就是全部答案，如果对你有帮助请点个赞，谢谢。

来源：力扣（leecode）

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