# Write your MySQL query statement below
1107. 每日新用户统计
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。
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。
原站题解
mysql 解法, 执行用时: 340 ms, 内存消耗: 0 B, 提交时间: 2023-10-16 17:05:23
# Write your MySQL query statement below select login_date,count(user_id) user_count from ( select user_id, min(activity_date) login_date from Traffic where activity='login' group by user_id ) t where datediff('2019-06-30', login_date)<=90 group by login_date;