一、查询近30天活跃用户数
题目描述：
活动记录表：Activity +---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | user_id | int | | session_id | int | | activity_date | date | | activity_type | enum | +---------------+---------+ 该表是用户在社交网站的活动记录。 该表没有主键，可能包含重复数据。 activity_type 字段为以下四种值 ('open_session', 'end_session', 'scroll_down', 'send_message')。 每个 session_id 只属于一个用户。 请写SQL查询出截至 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。 查询结果示例如下。 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。
代码详解：
# datediff限制查询的日期范围 select activity_date day, count(distinct user_id) active_users from activity where datediff('2019-07-27', activity_date) >= 0 AND datediff('2019-07-27', activity_date) <30 group by activity_date;
二、每天的领导和合伙人
题目描述：
表：DailySales +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | date_id | date | | make_name | varchar | | lead_id | int | | partner_id | int | +-------------+---------+ 该表没有主键。 该表包含日期、产品的名称，以及售给的领导和合伙人的编号。 名称只包含小写英文字母。 写一条 SQL 语句，使得对于每一个 date_id 和 make_name，返回不同的 lead_id 以及不同的 partner_id 的数量。 按 任意顺序 返回结果表。 查询结果格式如下示例所示。 示例 1: 输入： DailySales 表： +-----------+-----------+---------+------------+ | date_id | make_name | lead_id | partner_id | +-----------+-----------+---------+------------+ | 2020-12-8 | toyota | 0 | 1 | | 2020-12-8 | toyota | 1 | 0 | | 2020-12-8 | toyota | 1 | 2 | | 2020-12-7 | toyota | 0 | 2 | | 2020-12-7 | toyota | 0 | 1 | | 2020-12-8 | honda | 1 | 2 | | 2020-12-8 | honda | 2 | 1 | | 2020-12-7 | honda | 0 | 1 | | 2020-12-7 | honda | 1 | 2 | | 2020-12-7 | honda | 2 | 1 | +-----------+-----------+---------+------------+ 输出： +-----------+-----------+--------------+-----------------+ | date_id | make_name | unique_leads | unique_partners | +-----------+-----------+--------------+-----------------+ | 2020-12-8 | toyota | 2 | 3 | | 2020-12-7 | toyota | 1 | 2 | | 2020-12-8 | honda | 2 | 2 | | 2020-12-7 | honda | 3 | 2 | +-----------+-----------+--------------+-----------------+ 解释： 在 2020-12-8，丰田（toyota）有领导者 = [0, 1] 和合伙人 = [0, 1, 2] ，同时本田（honda）有领导者 = [1, 2] 和合伙人 = [1, 2]。 在 2020-12-7，丰田（toyota）有领导者 = [0] 和合伙人 = [1, 2] ，同时本田（honda）有领导者 = [0, 1, 2] 和合伙人 = [1, 2]。
代码详解：
select date_id, make_name, count(distinct lead_id) unique_leads, count(distinct partner_id) unique_partners from DailySales group by date_id, make_name;
三、求关注者的数量
题目描述：
表： Followers +-------------+------+ | Column Name | Type | +-------------+------+ | user_id | int | | follower_id | int | +-------------+------+ (user_id, follower_id) 是这个表的主键。 该表包含一个关注关系中关注者和用户的编号，其中关注者关注用户。 写出 SQL 语句，对于每一个用户，返回该用户的关注者数量。 按 user_id 的顺序返回结果表。 查询结果的格式如下示例所示。 示例 1： 输入： Followers 表： +---------+-------------+ | user_id | follower_id | +---------+-------------+ | 0 | 1 | | 1 | 0 | | 2 | 0 | | 2 | 1 | +---------+-------------+ 输出： +---------+----------------+ | user_id | followers_count| +---------+----------------+ | 0 | 1 | | 1 | 1 | | 2 | 2 | +---------+----------------+ 解释： 0 的关注者有 {1} 1 的关注者有 {0} 2 的关注者有 {0,1}
代码详解：
select user_id, count(*) followers_count from followers group by user_id order by user_id;
