【干货】SQL取数学会这些，搞定90%数据分析工作

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

做数据分析的，为什么要写SQL？

没有数据的情况下，我们分析数据就像是巧妇难为无米之炊。因此，为了进行数据分析，我们必须获取数据。而大多数情况下，数据都存放在数据库中，这时候我们就必须要学会SQL取数了。

除了一部分公司专人专岗，有人帮你查好数据发你做分析,大部分情况还是需要你自己取数的。

本次我们沿用之前《极简统计学入门》的“MVP”思路，用三节的内容梳理一下SQL（基于MySQL8.0），整个系列框架如下

• 第1节 SQL简介与基础知识

  • SQL简介
  • SQL查询基础之DDL、DML、DQL
  • SQL数据类型
  • SQL查询的执行顺序
• 第2节 窗口分析函数

  • 窗口函数
  • 分析函数
• 第3节 SQL近N日登录与连续登录N日问题

  • 连续登录N天的用户数量
• 第4节 近N日留存的用户数及留存率

  • 近N日留存的用户数及留存率

1. SQL简介

我们知道，SQL（结构化查询语言）是一种数据库语言，按照功能分类，有DDL、DQL、DML、DCL、TCL 五大类型，简单了解一下它们分别是做什么用的：

（1）DDL（Data Definition Language） DDL是数据定义语言，主要用来定义或者改变表的结构。例如：create、alter、drop、truncate等语句。

（2）DQL（Data Query Language） DQL是数据查询语言，主要用来从表中检索数据。例如：select语句。

（3）DML（Data Manipulation Language） DML是数据操作语言，主要用来对数据库里表中的数据进行操作。例如：insert、delete、update等语句。

（4）DCL（Data Control Language） DCL是数据控制语言，主要用来设置或更改数据库用户或角色对数据的访问权限。例如：grant、revoke等语句。

（5）TCL（Transaction Control Language） TCL是事务控制语言，主要用来控制事务。例如：COMMIT、ROLLBACK等语句。

了解了以上分类，我们简单回顾一下其中DDL、DML、DQL的基础语法（有基础的可直接跳过看SQL查询与执行顺序）

2. SQL基础之DDL、DML、DQL

① 数据定义语言 (DDL)

定义数据库当中的对象 (库、表) 关键字: create、delete、alter、show

创建数据库

• 创建数据库 create database 数据库名
• 创建指定字符集的数据库 create database 数据库名 charset set 字符集编码
• 创建一个数据库（先判断数据库是否已存在，如果不存在则进行创建）create database if not exist数据库名

查看数据库

• 查询所有数据库名称

show database;

• 查询指定数据库的字符集 并显示创建语句

show create database 数据库名;

删除数据库

• 删除指定数据库

drop database 数据库名;

• 删除指定数据库，如果不存在则不删除

drop database 数据库名 if exist;

进入指定数据库

use 数据库名;

创建表

create table 表名(字段名 字段类型)

create table table_name
(
 column_1 int null,
 column_2 int null
);

复制表

• 只复制结构

create table 新表名 like 被复制的表名;

执行上述语句后，将创建一个名为table2的新表，其结构与table1完全相同，但不会复制table1中的任何数据。

• 复制结构和数据

create table 新表名 as select * from 被复制的表名;

上述语句将创建一个名为table2的新表，其结构和数据与table1完全相同。

查询表

• 查询库里面有哪些表

show tables;

• 查询表的结构

describe 表名;

• 查询指定表的创建语句

show create table 表名;

修改表

• 给表添加 (多个) 字段

alter table 表名 add column (字段名 字段类型,字段名 字段类型);

• 修改表字段的数据类型

alter table 表名 modify column 字段名 字段类型;

• 修改表字段的字段名

alter table 表名 change column 旧字段名 新字段名 字段类型;

• 删除一个字段

alter table 表名 drop column 字段名;

• 修改表名

alter table 表名 rename 新表名;

② 数据操作语言 (DML)

操作数据 (增、删、改) 关键字: insert、delete、update

添加数据

• 指定列名添加

insert into 表名 (字段名1,字段名2) values(数值1,数值2);

• 全部列的添加

insert into 表名 values (数值1,···,最后一个数值);

• 一次性插入多条数据

insert into 表名 values
(数值1_1,数值2_1···,最后一个数值n_1),
(数值1_2,数值2_2···,最后一个数值n_2),
(数值1_n,数值2_n···,最后一个数值n_n);

删除数据

• 删除表的指定数据

delete from 表名 where 字段名 = 字段值;

• truncate 删除全表的数据

truncate table 表名;

• drop 删除全表（包括定义和数据。）

drop table 表名;

drop、truncate、delete 三者的区别

• drop用于删除数据库对象，包括定义和数据。
• truncate用于删除表中的所有数据，但保留表的定义。
• delete用于删除表中的行，可以根据条件删除特定的数据，并且可以回滚。

修改数据

• 修改指定字段数据

update 表名 set 字段名 = 数据值 where 字段名 = 数据值;

• 同时修改多个字段

update 表名 set 字段名1=数据值1,字段名2=数据值2 where 字段名 = 数据值;

• 在基础数据上进行修改（某列的值减去3）

update 表名 set 字段名1 = 字段名1 -3;

③ 数据库查询语言 (DQL)

查询数据

• 查询表中所有数据

select * from 表名;

• 查询表的指定列

select 字段名1, 字段名2 from 表名;

• 指定别名查询

select 字段名 as 别名 from 表名;

• 常量列查询

select 字段名 as 自定义名字,临时常量 as 别名 from 表名;

• 合并列查询

select 字段名 as 自定义名字，(字段 1 + 字段2) as 别名 from 表名;

条件查询 (跟在 where 后面的关键字) 条件运算符

<             # 小于
>             # 大于
<=            # 小于等于 
>=            # 大于等于
<>            # 不等于
!=            # 不等于
between…and…  # 在……范围内
in            # 包括
like          # 模糊查询
is null       # 是否为空
and           # 且
or            # 或
not           # 非

模糊查询

select * from 表名 where 字段名 like "关键词";

select * from 表名 where 字段名 like "%hello%";

select * from 表名 where 字段名 like "%_大学%";

聚合查询

• max():获取查询后结果的最大值

select max(字段名) from 表名;

• min():获取查询后结果的最小值

select min(字段名) from 表名;

• avg():获取查询后结果的平均值

select avg(字段名) from 表名;

• sum():获取查询后结果的总和

select sum(字段名) from 表名;

• count():获取查询后结果的总记录数

select count (字段名) from 表名;

排序查询关键字: order by 默认是升序 asc，降序 desc

select *
from table_class
order by id desc;

分组查询关键字:group by

• 统计每个班级有多少人

select class_name,count(*) 
from table_class
group by class_name;

• 统计班级人数大于2个人的班级

select class_name,count(*)
from table_class
group by class_name
having count (*)>=2;

内连接查询

两张表交叉后并且过滤后的数据查询 (交集)关键字: inner join

select * 
from table_a a 
inner join table_b b 
on a.aid = b.bid;

左 (外) 连接查询

左表 (table_a) 的记录将会全部表示出来，而右表 (table_b) 只会显示符合搜索条件的记录，右表记录不足的地方均为 NULL 关键字: left join。

select * 
from table_a  a 
left join  table_b b
on a.a_id = b.b_id;

右 (外) 连接查询

左表 (a_table) 只会显示符合搜索条件的记录，而右表 (b_table) 的记录将会全部表示出来，左表记录不足的地方均为 null 关键字: right join

select * 
from  table_a a 
right join table_b b 
on a.a_id = b.b_id;

结果合并

(select colum_1,colum_2,...,colum_n 
from table_a)
union
(select colum_1,colum_2,...,colum_n
from table_b)

• 两个select语句具有相同的列数和相似的数据类型。如果列数不匹配，可以使用null或者空字符串填充缺失的列

• 使用 union 时，数据完全相同的记录，将会被合并，由于合并比较耗时，一般不直接使用 union 进行合并，而是采用 union all进行合并。

(select id,name from table_a
order by id) 
union all
(select id,name from table_b
order by id);
#没有排序效果

(select id,name from table_a ) 
union all 
(select id,name from table_b ) 
order by id;
#有排序效果

子查询

将一个 SQL 语句的查询结果 (单列数据) 作为另一个 SQL 语句的查询条件。

select *
from table_a
where id_a in 
    (select id_b
    from table_a);

好了，以上内容，我们简单回顾了一下SQL的基本函数，下面我们开始正式内容：

如果你接触过不同编程语言就会发现，任何编程语言的学习，都离不开3个最基本的核心要素，数据类型、流程控制、函数

数据类型是用来描述数据的性质和特征的，它决定了数据在计算和处理过程中的行为和规则。常见的数据类型包括整数、浮点数、字符串、日期等。简而言之，数据类型就是你将要操作的东西具有什么样的特点。

流程控制是指通过条件判断和循环等方式，控制程序按照一定的顺序执行不同的操作步骤。它决定了数据的处理流程，包括判断条件、循环次数、分支选择等。简而言之，流程控制解决的问题就是你要操作这个东西的基本流程是什么。

函数是一段预先定义好的代码，用于执行特定的操作或计算。它接受输入参数，并返回一个结果。函数可以用来对数据进行各种计算、转换、筛选等操作，以满足特定的需求。简而言之，函数解决的问题就是你要怎么样才能可复用地操作这一类东西。

SQL极简教程系列我们重点讨论数据类型与函数，下面我们先来看第一个核心要素：

3. 数据类型

① 整数类型

整数类型	用途	范围
tinyint	用于存储小整数值	-128到127，即()到()
smallint	用于存储较小的整数值	-32768到32767 ，即()到()
mediumint	用于存储中等大小的整数值	-8388608到 8388607 ，即()到()
int	用于存储普通大小的整数值	-2147483648到2147483647，即 ()到()
bigint	用于存储大整数值	-9223372036854775808到9223372036854775807，即 () 到 ()

② 浮点类型

浮点类型	用途	范围
float	用于存储单精度浮点数值	-3.402823466E+38到-1.175494351E-38，0，1.175494351E-38到3.402823466E+38
double	用于存储双精度浮点数值	-1.7976931348623157E+308到-2.2250738585072014E-308，0，2.2250738585072014E-308到1.7976931348623157E+308

③ 字符串类型

数据类型	用途	特点
char	用于存储固定长度的字符串	存储的字符串长度固定，最多可以存储255个字符
varchar	用于存储可变长度的字符串	存储的字符串长度可变，最多可以存储65535个字符
binary	用于存储二进制数据	存储的数据以二进制形式存储，最多可以存储255个字节
varbinary	用于存储可变长度的二进制数据	存储的数据以二进制形式存储，长度可变，最多可以存储65535个字节
text	用于存储较长的文本数据	存储的文本数据长度可变，最多可以存储65535个字符
blob	用于存储较大的二进制数据	存储的二进制数据长度可变，最多可以存储65535个字节

④ 日期类型

数据类型	用途	范围
date	用于存储日期值	'1000-01-01'到'9999-12-31'
time	用于存储时间值	'-838:59:59'到'838:59:59'
datetime	用于存储日期和时间值	'1000-01-01 00:00:00'到'9999-12-31 23:59:59'
timestamp	用于存储日期和时间值，自动更新	'1970-01-01 00:00:01' UTC到'2038-01-19 03:14:07' UTC
year	用于存储年份值	1901到2155

如果上面内容看明白了，恭喜你已经学会了如何描述你要操作的对象的特点了，接着我们看第二个核心问题：函数。一般无外乎针对字符串的函数、针对日期的函数、针对数值运算的函数、以及操作数据转化的函数：

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏3 回帖

关键词：数据分析 数学会 sql manipulation Transaction

5、函数

① 字符串函数

**字符串函数：**返回字符串的长度

select length('learn_mysql_and_find_a_data_analysis_job') str_len;

**字符串连接函数：**返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串

select concat('Certified','Data','Analyst') as str_concat;

带分隔符字符串连接函数： 返回输入字符串连接后的结果，SEP表示各个字符串间的分隔符

select concat_ws('_','Certified','Data','Analyst') as str_concat_ws; 

字符串截取函数: 返回字符串从start位置到结尾的字符串

select substr('Certified_Data_Analyst',11);

select substr('Certified_Data_Analyst',-12);

字符串截取函数: 返回字符串从start位置开始，长度为len的字符串

select substr('Certified_Data_Analyst',11,4);
select substring('Certified_Data_Analyst',-7,7);

字符串转大写函数：upper,ucase 返回字符串A的大写格式

select upper('certified_data_analyst');  
select ucase('certified_data_analyst');

字符串转小写函数：lower,lcase 返回字符串A的小写格式

select lower('CERTIFIED_DATA_ANALYST'); 
select lcase('CERTIFIED_DATA_ANALYST');

**字符串反转函数：**返回字符串的反转结果

select reverse('learn_mysql')  as str_rev;

去空格函数：trim 去除字符串两边的空格

select trim(' Data ');  

左边去空格函数：ltrim去除字符串左边的空格

select ltrim(' Data '); 

右边去空格函数：rtrim 去除字符串右边的空格

select rtrim(' Data ');  `

空格字符串函数：space 返回长度为n的字符串

select space(10);  
select length(space(10));

重复字符串函数：repeat 返回重复n次后的str字符串

select repeat('SQL',5);

左补足函数：lpad 将str进行用pad进行左补足到len位

select lpad('MySQL',11,'go');

右补足函数：rpad 将str进行用pad进行右补足到len位

select rpad('MySQL',11,'go');

分割字符串函数: mysql里面没有直接做字符串分割的函数，substring_index 按照pat字符串分割str，会返回分割后的字符串数组

select substring_index('Certified_Data_Analyst', '_', 1) AS part1,
       substring_index(substring_index('Certified_Data_Analyst', '_', 2), '_', -1) AS part2,
       substring_index(substring_index('Certified_Data_Analyst', '_', 3), '_', -1) AS part3;

集合查找函数: find_in_set 返回str在strlist第一次出现的位置，strlist是用逗号分割的字符串。如果没有找该str字符，则返回0

select find_in_set('data', 'certified,data,analyst');
select find_in_set('mysql','certified,data,analyst');

正则表达式替换函数：regexp_replace将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意，在有些情况下要使用转义字符

select regexp_replace('learn_mysql_and_python', 'mysal|python', 'programming');

正则表达式提取函数：regexp_extract 返回第一个匹配的子字符串

select regexp_substr('mysql8', '[0-9]+')  extracted_number;

② 数学函数

四舍五入:round

select round(3.14159);   # round(a) 返回a的值，并对a四舍五入
select round(3.14159,3); # round(a, n) 返回保留n小数位和四舍五入后的a的值

向上取整:ceil

select ceil(3.14);
select ceiling(3.14);
select ceil(-3.14);

向下取整:floor

select floor(3.14);
select floor(-3.14);

求取随机数:rand

select rand();    # 每行返回一个double型随机数
select rand(100); # 每行返回一个double型随机数，整数seed是随机因子的种子；

---

其他数学运算函数

# exp(d)           #返回e的 d幂次方，返回double型；
select exp(1); # e的1次方
# 2.718281828459045

# ln(d)         #以自然数为底d的对数，返回double型；
select ln(exp(1)); # 以e为底e的对数
# 1

# log2(d)          #以2为底d的对数，返回double型；
select log2(8);
# 3

# log10(d)         #以10为底d的对数，返回double型；
select log10(100);
# 2

# log(a, b) #以a为底b的对数，返回double型；
select log(3,9);
# 2


# pow(x, n) # x 的n次幂，返回double型；
select pow(10,2);
# 100

# sqrt(DOUBLE d)          #d的平方根，返回double型；
select sqrt(16);
# 4

# abs(DOUBLE d)      #返回d的绝对值，结果为double型；
select abs(-3.14);
# 3.14

# sin()      #返回d的正弦值，结果为double型；
select sin(radians(30));
# 0.49999999999999994

# cos()      #返回d 的余弦值，结果为double型；
select tan(radians(60));
# 0.5000000000000001

# tan()      #返回d的正切值，结果为double型；
select tan(radians(45));
# 0.9999999999999999

# asin()      #返回d的反正弦值，结果为double型；
select degrees(asin(0.5));
# 30.000000000000004

# acos()      #返回d的反余弦值，结果为double型；
select degrees(acos(0.5));
# 60.00000000000001

# atan()      #返回d的反正切值，结果为double型；
select degrees(atan(1));
# 45

# PI()        #数学常数Pi，圆周率；
select PI();
# 3.141593

③ 日期函数

获取日期 date() 返回时间字符串的日期部分

select date('2023-09-21 15:06:51');

获取年月日

year()、month()、day() 从一个日期中取出相应的年、月、日

select 
year('2023-09-21 15:06:51'),
month('2023-09-21 15:06:51'),
day('2023-09-21 15:06:51');

获取第几周

weekofyear() 返回输入日期在该年中是第几个星期

select weekofyear('2023-09-21 15:06:51');

获取指定间隔的日期

• date_add() 在一个日期基础上增加天数
• date_sub() 在一个日期基础上减去天数

#请问，2023-09-21起，7天以后的日期是？7天前的日期是？
select date_add('2023-09-21',interval 7 day) as seven_days_after,
date_sub('2023-09-21',interval 7 day ) as seven_days_before;

# 当前日期，7天以后的日期是？7天前的日期是？
select date_add(current_date(),interval 7 day) as seven_days_after, date_sub(current_date(),interval 7 day) as seven_days_before;

获取两个日期之差

返回的是数字

• datediff() 计算开始时间startdate到结束时间enddate相差的天数

select datediff('2023-09-21 15:06:51','2003-09-21 15:06:51');
# 7305

• current_date() 返回当前日期

select current_date();
# 2023-09-21

日期时间格式化

• date_format() 按指定格式返回时间（对日期时间格式化）

#将“2023-09-21 15:06:51”转化如下格式
select date_format('2023-09-21 15:06:51', '%Y-%m-%d');
select date_format('2023-09-21 15:06:51', '%Y-%M-%D');
select date_format('2023-09-21 15:06:51', '%M-%d-%y');

select date_format('2023-09-21 15:06:51', '%m/%d/%y');
select date_format('2023-09-21 15:06:51', '%m/%d/%Y %H:%i:%s');
select date_format('2023-09-21 15:06:51', '%Y年%m月%d日 %H点%i分%s秒');

附：MySql查询当天、本周、本月、本季度、本年

# 1.今天
select  to_days(now());

# 2.昨天
select  to_days(now()) - 1 ;

# 3.本周
select  yearweek(now());

# 4.上周
select yearweek(now()) -1;

# 5.往回推，7天前的时间
select date_sub(current_date(), interval 7 day);

# 6.往回推，30天前的时间
select date_sub(current_date(), interval 30 day);

# 7.本月
select  date_format(current_date(),'%Y%m');

# 8.上月
select  date_format(date_sub(current_date(),interval 1 month),'%Y%m') ;


# 9.近6个月
select date_sub(current_date(),interval 6 month);

# 10.本季度
select quarter(current_date());

# 11.上季度
select quarter(date_sub(current_date(),interval 1 quarter));

# 12.今年
select  year(now());

13.去年
select year(date_sub(now(),interval 1 year));

④ 类型转换函数

类型转换函数 double、date、char

# 将字符'3.14'转换为double数值类型
select cast('3.14' as double);

# 将字符串'2023-09-21'转换为date类型
select cast('2023-09-21' as date);

interval函数

interval(a,n1,n2,n3,...);

其中，a是要判断的数值，n1,n2,n3,...是分段的间隔。这个函数的返回值是段的位置：如果比n1还小，则返回0，如果在n1和n2中间，则返回1，如果n2<=a<n3，则返回2。

select interval(1, 3, 7, 10);
# 0
select interval(5, 3, 7, 10);
# 1
select interval(9, 3, 7, 10);
# 2

interval关键词

select now()-interval '2' hour;

⑤ 条件函数

函数if

select if(80 > 60,'及格','未及格'); 条件表达式为真返回1，为假返回2

非空查找 coalesce

coalesce(v1,v2,…) 返回参数中的第一个非空值；如果所有值都为null，那么返回 null

select coalesce('Certified',null, 'Analyst');
select coalesce(null, 'Data','Analyst');

判断是否为null

isnull() 判断是否为null

• 语法：isnull(a) 如果a为null就返回1，否则返回0

select isnull(null);
select isnull('');

条件判断 case...when...

select name,
      case
           when score >= 80 then '优秀'
           when score >= 70 and score < 80 then '良好'
           when score >= 60 and score < 70 then '及格'
           else '未及格'
      end as score_label
from cda_exam;

看完了数据类型与函数，我们来了解一下SQL的执行顺序。了解SQL的执行顺序，不仅有助于深入理解SQL的执行过程，还能在处理异常时快速确定问题所在。

4. SQL查询的执行顺序

下面看一个包含常用SQL关键词的语句模板：

select distinct column_name,
agg_func(column_name_or_ex pression)
from table_a a
join table_b b
on a.column_name = b.column_name
where constraint_ex pression
group by column_name
having constraint_ex pression
order by column_name asc/desc
limit count offset count;

① from 和 join

从指定的表中选择数据

② where

从数据进行过滤。 注意：as 列别名还不能在这个阶段使用，因为这时候select还没执行，别名是一个还没执行的表达式

③ group by

按指定的列对数据进行分组。

④ having

对group by 子句中分组后的数据进行过滤。as 列别名也不能在这个阶段使用。

⑤ select

选择要返回的列，决定输出什么数据。

⑥ distinct

如果数据行有重复 distinct 将负责排重

⑦ order by

对结果做排序。此时可以用 as 别名了，select 中的表达式已经执行完了。

⑧ limit / offset

限制结果集的数量。 limmit a,b 等价于 limit b offset a

日拱一卒，功不唐捐。你所有的奋斗都不会白费！

窗口分析函数简介

窗口分析函数主要用来做数据统计分析，属于OLAP方式。

我们知道，OLAP联机分析处理和OLTP联机事务处理是两种常见的数据库处理方式，通常情况下，分析师更喜爱OLAP（分析），开发者更关注的是OLTP（事务）

窗口分析函数可以计算一定范围内、一定值域内、或者一段时间内的累积和以及移动平均值等，可以方便的实现复杂的数据统计分析需求。

• 窗口函数包括: lead、lag、first_value、last_value
• 分析函数包括: rank、row_number、percent_rank、cume_dist、ntile
• 可以结合聚集函数sum()、avg()、max(),min(),count()等使用。

窗口分析函数

lag, lead, first_value, last_value

1. lag()

学过Python的同学都知道，这个函数与pandas的shift()十分相似

lag(col,n,default) 函数的作用是返回某列的值向下平移n行后的结果。

• 第一个参数为列名
• 第二个参数为当前行之前第n行（可选，默认为1）
• 第三个参数为缺失时默认值（当前行之前第n行为NULL没有时，返回该默认值，如不指定，则为NULL）。

本节数据/SQL下载：回复“SQL3” user_pv表的建表及数据插入SQL如下（也可以选择网盘下载后导入，二选一即可）：

例如：对每个用户当天浏览次数与前一天的浏览次数进行比较

select uid,
       dt,
       pv,
       lag(pv, 1, 0) over (partition by uid order by dt) as lag_1_pv
from user_pv
order by uid,dt

2. lead()

lead：函数的作用是返回某列的值向上平移n行后的结果。 第一个参数为列名 第二个参数为当前行后面第n行（可选，默认为1） 第三个参数为缺失时默认值（当前行后面第n行为没有时，返回该默认值，如不指定，则为NULL）。

例如：比较每个用户当天浏览次数和后一天的浏览次数。

select uid,
       dt,
       pv,
       lead(pv, 1, 0) over ( partition by uid order by dt) as lead_1_pv
from user_pv
order by uid,dt;

3. first_value()

例如：比较每个用户当天浏览次数与第一天浏览次数。

select uid,
       dt,
       pv,
       first_value(pv) over (partition by uid order by dt) first_value_pv
from user_pv
order by uid,dt;

注：上面例子窗口为第一行到当前行(缺失窗口子句，有order by ，默认为rows between unbounded preceding and current row)。 所以，first_value返回窗口的第一行，即第一天浏览次数。

4. last_value()

例如：比较每个用户当天浏览次数与最后一天浏览次数进行比较。

select uid,
       dt,
       pv,
       last_value(pv) over (partition by uid order by dt rows between current row and unbounded following) last_value_pv
from user_pv
order by uid,dt;

注：上面例子的窗口为当前行到最后一行（rows between current row and unbounded following）。 last_value返回的是窗口最后一行，即最新一天的浏览次数。

分析函数

分析函数 row_number, rank, dense_rank、cume_dist, percent_rank, ntile

1. row_number( )

按顺序排序，排序的值不会重复，总数不变；

select uid,
       dt,
       pv,
       row_number() over (partition by uid order by pv desc) as row_number_pv
from user_pv
order by uid, pv desc;

2. rank( )

大小一样排序的值一样，但会占用排名的位置，总数不变； 下面对用户每天浏览量进行一个排名。

select uid,
       dt,
       pv,
       rank() over (partition by uid order by pv desc) as rank_pv
from user_pv
order by uid, pv desc;

3. dense_rank( )

排序值相同时重复，排名并列，排名依次增加，排序相同时总数会减少； 例如，如果两行排名为3，则下一个排名为4，不同于RANK()函数返回5。 下面对用户每天浏览量进行一个排名：

select uid,
       dt,
       pv,
       dense_rank() over (partition by uid order by pv desc) dense_rank_pv
from user_pv
order by uid, pv desc;

对比看下，row_number, rank, dense_rank的运行效果：

select uid,
       dt,
       pv,
       row_number() over (partition by uid order by pv desc) as row_number_pv,
       rank() over (partition by uid order by pv desc) as rank_pv,
       dense_rank() over (partition by uid order by pv desc) dense_rank_pv
from user_pv
order by uid, pv desc;

总结来说，ROW_NUMBER函数为每一行分配唯一的行号，而RANK函数和DENSE_RANK函数在处理具有相同排序值的行时有所不同。RANK函数会跳过下一个排名，而DENSE_RANK函数会紧随其后。选择使用哪个函数取决于具体的需求和对重复值的处理方式。

4. cume_dist()

累积分布cume_dist()函数，用于计算当前行在排序结果中的累积分布比例。

# 4、5的合并案例
select uid,
       dt,
       pv,
       cume_dist() over (partition by uid order by pv) cume_dist_pv
from user_pv
order by uid, pv;

5. percent_rank()

非常类似于cume_dist函数。同样用于计算当前行在排序结果中的累积分布比例。

select uid,
       dt,
       pv,
       percent_rank() over (partition by uid order by pv) as  percent_rank_uv
from user_pv
order by uid, pv;

对比看下，cume_dist和 percent_rank函数的运行效果：

select uid,
       dt,
       pv,
       cume_dist() over (partition by uid order by pv) cume_dist_pv,
       percent_rank() over (partition by uid order by pv) as  percent_rank_uv
from user_pv
order by uid, pv;

6. ntile()

学过Python的同学都知道，组内分桶，不就是组内pd.cut()么

ntile()函数，将每个分区的行尽可能均匀地划分为指定数量的分组。

例如，ntile(4)表示划分为4个分组，分组取决于over子句中的order by子句。

select uid,
       dt,
       pv,
       ntile(4) over (partition by uid order by pv) as nt_pv
from user_pv;

连续登录N天的用户数量

现有用户登录表（user_active_log）一份，里面有2个字段：userID（用户ID），createdTime（登录时间戳），需要统计2021年12月连续登录7天的用户数量。

本节例题的user_active_log数据及SQL下载：在公众号对话框回复“SQL”即可下载

分析过程：

题目要求的核心是连续登录，那么我们思考，何为连续登录呢？

顾名思义，连续登录就是指登录的日期连续，那么用数据库的语言来表达的话，我们该描述表达日期连续呢？

我们简化一下数据来考虑这个问题，一般我们有2个办法：

构造一个连续数字构成的辅助列，用原始日期减去辅助列的数字，得到一个新日期，根据这个新日期来判断是否连续；

或者构造一个连续日期构成的辅助列，用原始日期减去这个辅助列的日期，得到一个新数字，最后根据这个数字来判断连续。

这里分别展示两种思路如下：

方法A:

日期	辅助列	新日期
2021-12-02	1	2021-12-01
2021-12-03	2	2021-12-01
2021-12-04	3	2021-12-01
2021-12-05	4	2021-12-01
2021-12-06	5	2021-12-01
2021-12-07	6	2021-12-01

方法B：

日期	辅助列	新数字
2021-12-02	2021-12-01	1
2021-12-03	2021-12-02	1
2021-12-04	2021-12-03	1
2021-12-05	2021-12-04	1
2021-12-06	2021-12-05	1
2021-12-07	2021-12-06	1

一般我们为了方便统计某一起始时间连续登录了多少天，多半采用方案A。

我们接着看，刚才知道了如何在SQL里面如何描述连续登录，接下来我们逐步按照题目要求拆解即可：

• Step1：选择12月的记录，并根据用户iD和登录日期先去重（注：单个用户一天有多行登录数据的情况，只保留1行）
• Step2：创建辅助列a_rk (每个userID下的日期排序值)
• Step3：创建辅助列起步时间b_createdTime（用登录日期减去排序值,得到新时间列）
• Step4：根据起步时间列统计连续登录天数
• Step5：根据统计结果查询连续登录人数（题目要求连续7天）

Step1：选择12月的记录，并根据用户iD和登录日期先去重（注：单个用户一天有多行登录数据的情况，只保留1行）

select userID,date(from_unixtime(createdTime)) a_createdTime
from user_active_log
where substr(date(from_unixtime(createdTime)),1,7) = '2021-12' # 知识点1：时间戳转为时间字符串格式然后取前7个字符
group by userId,date(from_unixtime(createdTime)) # 知识点2：根据userId，a_createdTime 去重

运行结果如下：

Step2：创建辅助列a_rk (每个userID下的日期排序值)

select userID,a_createdTime,row_number() over(partition by userId order by a_createdTime) a_rk # 知识点3：用row_number() 对每个userID下的a_createdTime进行排名
from
(
select userID,date(from_unixtime(createdTime)) a_createdTime
from user_active_log
where substr(from_unixtime(createdTime),1,7) = '2021-12'
group by userId,a_createdTime) t0

运行结果如下：

Step3：创建辅助列起步时间b_createdTime（用登录日期减去排序值,得到新时间列）

select *,date_sub(a_createdTime,interval a_rk day ) b_createdTime # 知识点4：date_sub 日期减去数字；datediff 日期减日期
from
(
select userID,a_createdTime,row_number() over(partition by userId order by a_createdTime) a_rk
from
(
select userID,date(from_unixtime(createdTime)) a_createdTime
from user_active_log
where substr(from_unixtime(createdTime),1,7) = '2021-12'
group by userId,a_createdTime) t0 )t1

运行结果如下：

Step4：根据起步时间列统计连续登录天数

select userId,b_createdTime,count(1) cts
from
(select *,date_sub(a_createdTime,interval a_rk day ) b_createdTime
from
(
select userID,a_createdTime,row_number() over(partition by userId order by a_createdTime) a_rk
from
(
select userID,date(from_unixtime(createdTime)) a_createdTime
from user_active_log
where substr(from_unixtime(createdTime),1,7) = '2021-12'
group by userId,a_createdTime) t0 ) t1 ) t2 group by userId,b_createdTime having  count(1)>6 # 知识点5：having 用在groupby后做条件筛选

运行结果如下：

Step5：根据统计结果查询连续登录人数（题目要求连续7天）

select count(distinct userId) num_users
from
(select userId,b_createdTime,count(1) cts
from
    (select *,date_sub(a_createdTime,interval a_rk day ) b_createdTime
    from
        (
        select userID,a_createdTime,row_number() over(partition by userId order by a_createdTime) a_rk
        from
            (
            select userID,date(from_unixtime(createdTime)) a_createdTime
            from user_active_log
            where substr(from_unixtime(createdTime),1,7) = '2021-12'
            group by userId,a_createdTime
            ) t0
        ) t1
    ) t2 group by userId,b_createdTime having  count(1)>6
) t3;

运行结果如下：

近N日留存的用户数及留存率

现有用户登录表（user_active_log）一份，里面有2个字段：userID（用户ID），createdTime（登录时间戳），需要统计近1、2、3、5、7、30日留存用户数量及留存率。

本节例题的user_active_log数据及SQL下载：在公众号对话框回复“SQL”即可下载

分析过程：

题目要求的核心是近N日留存，那么我们思考，何为近N日留存呢？

顾名思义，就是指距离某个日期的间隔为N，那么用数据库的语言来表达的话，我们该描述表达近N日留存呢？

我们简化一下数据来考虑这个问题：

构造一个起始日期构成的辅助列，用原始日期减去辅助列的日期，得到一个新数字N，根据这个新数字，结合起始日期来判断某个日期的近N日留存；

日期	辅助列	新数字
2021-12-02	2021-12-01	1
2021-12-03	2021-12-01	2
2021-12-04	2021-12-01	3
2021-12-05	2021-12-01	4
2021-12-06	2021-12-01	5
2021-12-07	2021-12-01	6

知道了如何在SQL里面如何描述连续登录，接下来我们逐步按照题目要求拆解即可：

• Step1：根据用户id和登录日期先去重
• Step2：创建新列first_time，获取每个userID下的最早登录日期
• Step3：创建辅助列delta_time，用登录日期列减去最早登录日期first_time,得到留存天数
• Step4：按first_time列统计不同留存天数对应的次数和 即 某日的近N日留存数
• Step5：用某日的近N日留存数除以首日登录人数即留存率

Step1：根据用户id和登录日期先去重

select
       userID,
       date(from_unixtime(createdTime)) a_createdTime
from user_active_log
group by userId,a_createdTime;

运行结果截图如下：

Step2：创建新列first_time，获取每个userID下的最早登录日期

select
       userID,
       a_createdTime,
       first_value(a_createdTime) over(partition by userId order by a_createdTime ) first_time
from
     (
         select userID,date(from_unixtime(createdTime)) a_createdTime
         from user_active_log
         group by userId,a_createdTime
    )t0;

运行结果截图如下：

Step3：创建辅助列delta_time，用登录日期列减去最早登录日期first_time,得到留存天数

select
       userID,
       a_createdTime,
       first_value(a_createdTime) over(partition by userId order by a_createdTime ) first_time,
       datediff(a_createdTime, first_value(a_createdTime) over(partition by userId order by a_createdTime )) delta_time
from
     (
         select userID,date(from_unixtime(createdTime)) a_createdTime
         from user_active_log
         group by userId,a_createdTime
    )t0;

运行结果截图如下：

Step4：按首次登录日期统计不同留存天数对应的次数和 即 某日的近N日留存数

select
    t1.first_time,
    sum( case when t1.delta_time = 1 then 1 else 0 end)  day_1,
    sum( case when t1.delta_time = 2 then 1 else 0 end)  day_2,
    sum( case when t1.delta_time = 3 then 1 else 0 end)  day_3,
    sum( case when t1.delta_time = 5 then 1 else 0 end)  day_5,
    sum( case when t1.delta_time = 7 then 1 else 0 end)  day_7,
    sum( case when t1.delta_time = 30 then 1 else 0 end ) day_30
from
     (
        select
               userID,
               a_createdTime,
               first_value(a_createdTime) over(partition by userId order by a_createdTime ) first_time,
               datediff(a_createdTime, first_value(a_createdTime) over(partition by userId order by a_createdTime )) delta_time
        from
             (
                 select userID,date(from_unixtime(createdTime)) a_createdTime
                 from user_active_log
                 group by userId,a_createdTime
            )t0
    ) t1
group by t1.first_time
order by t1.first_time;

Step5：用某日的近N日留存数除以首日登录人数即留存率

select
    t1.first_time,
    sum( case when t1.delta_time = 1 then 1 else 0 end ) / count(distinct t1.userID)  day_1,
    sum( case when t1.delta_time = 2 then 1 else 0 end ) / count(distinct t1.userID) day_2,
    sum( case when t1.delta_time = 3 then 1 else 0 end ) / count(distinct t1.userID) day_3,
    sum( case when t1.delta_time = 5 then 1 else 0 end ) / count(distinct t1.userID) day_5,
    sum( case when t1.delta_time = 7 then 1 else 0 end ) / count(distinct t1.userID) day_7,
    sum( case when t1.delta_time = 30 then 1 else 0 end )/ count(distinct t1.userID) day_30
from
     (
        select
               userID,
               a_createdTime,
               first_value(a_createdTime) over(partition by userId order by a_createdTime ) first_time,
               datediff(a_createdTime , first_value(a_createdTime) over(partition by userId order by a_createdTime )) delta_time
        from
             (
                 select userID,date(from_unixtime(createdTime)) a_createdTime
                 from user_active_log
                 group by userId,a_createdTime
            )t0
    ) t1
group by t1.first_time
order by t1.first_time;

“每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负。”各位加油！我们下个系列见

点赞楼主分享的资讯，大有裨益！

数据分析也不容易。

谢谢分享！

点赞楼主分享的资讯，大有裨益！

谢谢分享！