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true	简单	https://github.com/doocs/leetcode/edit/main/solution/1100-1199/1141.User%20Activity%20for%20the%20Past%2030%20Days%20I/README.md	数据库

1141. 查询近30天活跃用户数

English Version

题目描述

表：Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
该表没有包含重复数据。
activity_type 列是 ENUM(category) 类型， 从 ('open_session'， 'end_session'， 'scroll_down'， 'send_message') 取值。
该表记录社交媒体网站的用户活动。
注意，每个会话只属于一个用户。

 

编写解决方案，统计截至 2019-07-27（包含2019-07-27），近 30 天的每日活跃用户数（当天只要有一条活动记录，即为活跃用户）。

以 任意顺序 返回结果表。

结果示例如下。

 

示例 1:

输入：
Activity table:
+---------+------------+---------------+---------------+
| user_id | session_id | activity_date | activity_type |
+---------+------------+---------------+---------------+
| 1       | 1          | 2019-07-20    | open_session  |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | scroll_down   |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | end_session   |
| 2       | 4          | 2019-07-20    | open_session  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | send_message  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | end_session   |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | open_session  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | send_message  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | end_session   |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | open_session  |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | end_session   |
+---------+------------+---------------+---------------+
输出：
+------------+--------------+ 
| day        | active_users |
+------------+--------------+ 
| 2019-07-20 | 2            |
| 2019-07-21 | 2            |
+------------+--------------+ 
解释：注意非活跃用户的记录不需要展示。

解法

方法一：GROUP BY + HAVING

我们查询出所有在 2019-07-27 且在 $30$ 天内的所有活动记录，然后按照日期分组，统计每天的去重活跃用户数。

MySQL

# Write your MySQL query statement below
SELECT activity_date AS day, COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users
FROM Activity
WHERE activity_date <= '2019-07-27' AND DATEDIFF('2019-07-27', activity_date) < 30
GROUP BY 1;