MySQL ツールを使用して、3 日間連続する例を見てみましょう。 1. SQL テーブルを作成します。テーブルが存在しない場合は作成します order(id varchar(10),date datetime,orders varchar(10)); 順序値に挿入します('1'、'2019/1/1'、10); 順序値に挿入します('1'、'2019/1/2'、109); 順序値に挿入します('1'、'2019/1/3'、150); 順序値に挿入します('1'、'2019/1/4'、99)。 順序値に挿入します('1'、'2019/1/5'、145); 順序値に挿入します('1'、'2019/1/6'、1455); 順序値に挿入します('1'、'2019/1/7'、199)。 順序値に挿入します('1'、'2019/1/8'、188); 順序値に挿入します('4'、'2019/1/1'、10); 順序値に挿入します('2'、'2019/1/2'、109); 順序値に挿入します('3'、'2019/1/3'、150); 順序値に挿入します('4'、'2019/1/4'、99)。 順序値に挿入します('5'、'2019/1/5'、145); 順序値に挿入します('6'、'2019/1/6'、1455); 順序値に挿入します('7'、'2019/1/7'、199); 順序値に挿入します('8'、'2019/1/8'、188); 順序値に挿入します('9'、'2019/1/1'、10); 順序値に挿入します('9'、'2019/1/2'、109); 順序値に挿入します('9'、'2019/1/3'、150); 順序値に挿入します('9'、'2019/1/4'、99)。 順序値に挿入します('9'、'2019/1/6'、145); 順序値に挿入します('9'、'2019/1/9'、1455); 順序値に挿入します('9'、'2019/1/10'、199)。 順序値に挿入します('9'、'2019/1/13'、188); データシートを見る: 2. row_number() over() ソート関数を使用して、各 ID の順位を計算します。SQL は次のとおりです。select *,row_number() over(partition by id order by date ) 'rank' 順序から orders が NULL ではない場合; データシートを表示: 3. 日付フィールドからランクフィールドを減算します。SQL は次のようになります。*、DATE_SUB(a.date、interval a.rank day) 'date_sub' を選択 から( select *,row_number() over(partition by id order by date ) 'rank' 順序から 注文がNULLではない場合 )a; データを表示: 4. ID と日付でグループ化し、グループ化された項目の数 (カウント) を計算し、最も早いログイン時間と最も遅いログイン時間を計算します。SQL は次のとおりです。b.id、min(date) 'start_time'、max(date) 'end_time'、count(*) 'date_count' を選択 から( *、DATE_SUB(a.date、interval a.rank day) 'date_sub' を選択 から( select *,row_number() over(partition by id order by date ) 'rank' 順序から 注文がNULLではない場合 ) )b b.date_sub、id でグループ化 count(*) >= 3 である ; データを表示: 参考文献: 少なくとも7日間連続して注文を行ったユーザーに対するSQLクエリ 以上がこの記事の全内容です。皆様の勉強のお役に立てれば幸いです。また、123WORDPRESS.COM を応援していただければ幸いです。 以下もご興味があるかもしれません:
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