【LeetCode-SQL】1097. 游戏玩法分析 V

一、题目

Activity 活动记录表

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| player_id    | int     |
| device_id    | int     |
| event_date   | date    |
| games_played | int     |
+--------------+---------+
（player_id，event_date）是此表的主键
这张表显示了某些游戏的玩家的活动情况
每一行表示一个玩家的记录，在某一天使用某个设备注销之前，登录并玩了很多游戏（可能是 0）

玩家的 安装日期 定义为该玩家的第一个登录日。

玩家的 第一天留存率 定义为：假定安装日期为 X 的玩家的数量为 N ，其中在 X 之后的一天重新登录的玩家数量为 M ，M/N 就是第一天留存率，四舍五入到小数点后两位。

编写一个 SQL 查询，报告所有安装日期、当天安装游戏的玩家数量和玩家的第一天留存率。

查询结果格式如下所示：

Activity 表：
+-----------+-----------+------------+--------------+
| player_id | device_id | event_date | games_played |
+-----------+-----------+------------+--------------+
| 1         | 2         | 2016-03-01 | 5            |
| 1         | 2         | 2016-03-02 | 6            |
| 2         | 3         | 2017-06-25 | 1            |
| 3         | 1         | 2016-03-01 | 0            |
| 3         | 4         | 2016-07-03 | 5            |
+-----------+-----------+------------+--------------+

Result 表：
+------------+----------+----------------+
| install_dt | installs | Day1_retention |
+------------+----------+----------------+
| 2016-03-01 | 2        | 0.50           |
| 2017-06-25 | 1        | 0.00           |
+------------+----------+----------------+
玩家 1 和 3 在 2016-03-01 安装了游戏，但只有玩家 1 在 2016-03-02 重新登录，所以 2016-03-01 的第一天留存率是 1/2=0.50
玩家 2 在 2017-06-25 安装了游戏，但在 2017-06-26 没有重新登录，因此 2017-06-25 的第一天留存率为 0/1=0.00

二、解决

几个关键值：

1. 每个玩家第一个登录日
2. 第一个登陆日之后有没有登录
3. 第一个登录日的玩家的数量，第一个登录日的第二天登录玩家的数量

1、子查询+left join

思路：

S1：每个玩家第一个登录日，作为 t1 表；

select 
	player_id,
	min(event_date) as first_date
from activity 
group by player_id;

S2：得到每个玩家第一个登陆日之后第二天有没有登录；

- 将 t1 表和 activity 左连
- 注意输出的字段 event_date 是第一天登录之后第二天又登录的玩家日期

select * from t1 
left join activity 
on t1.player_id = activity.player_id 
and datediff(activity.event_date, t1.first_date) = 1;

S3：查询 t1 和 activity 左连后的表，按照第一个登陆日进行分组 first_date。

1. count(*) 第一个登陆日的总人数
2. count(activity.event_date) 第二个登录日的人数
3. a/b 是第一天玩家的留存率

代码：

select
	t1.first_date as install_dt,