求连续操作（登录）数量（次数）最大的记录（用户）

昨晚上老同事聚会，一个同事说道一个面试问题没有一个人做出来，就是求连续日期登录次数最大的用户，同事说借助 rownumber即可求解，由于是喝酒聊天，也没有说详细的解决过程。今天早上想了下，终于想到了具体的解决思路。

登录时间里面有详细的时分秒数据，而我们的题目只要求连续的天数，所以使用DATEDIFF函数可以解决，

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

有多个用户都在登录，因此应该以用户名为分区，登录时间为顺序来计算rownumber，因此，就是下面的表达式：

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

关键问题来了，如何求得连续的登录情况？

如果是连续的记录，那么 diffDate- rn 肯定是相同的！

OK，果然这种方式很巧妙，那么我们最终的SQL写出来也不难了。

开始动手，先构造一个表，插入初始数据：

/*
  求连续登录次数最多的用户
*/
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得到结果：

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

 

如果注释掉 top 1，我们就知道这个结果的由来了：

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

 

这个问题也可以衍生出 求连续登录的用户，或者求连续登录15天的用户（比如QQ的签到功能），是不是很熟悉呢？

 

实际上，上面这个查询，遇到一天登录多次的情况下，统计是不准确的，例如，构造下面的测试数据：

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')
    ;

View Code

这时应该先去除某天的重复数据，才是正确的，所以查询应该做如下改进：

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;

结果是：

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

结果符合我们的预期，算是完整的答案了。

不知道别的同学还没有更好的解决方案？

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