「SQL面试题库」 No_60 每日新用户统计

🍅 1、专栏介绍

「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起，全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题，从简单到困难，涵盖所有SQL知识点，我敢保证只要做完这100道题，不仅能轻松搞定面试，代码能力和工作效率也会有明显提升。

1.1 活动流程

1. 整理题目：西红柿每天无论刮风下雨，保证在8am 前，更新一道新鲜SQL面试真题。
2. 粉丝打卡：粉丝们可在评论区写上解题思路，或者直接完成SQL代码，有困难的小伙伴不要着急，先看别人是怎么解题的，边看边学，不懂就问我。
3. 交流讨论：为了方便交流讨论，可进入 数据仓库 。
4. 活动奖励：我每天都会看评论区和群里的内容，对于积极学习和热心解答问题的小伙伴，红包鼓励，以营造更好的学习氛围。

1.2 你的收获

1. 增强自信，搞定面试：在求职中，SQL是经常遇到的技能点，而这些题目也多数是真实的面试题，刷题可以让我们更好地备战面试，增强自信，提升自己的核心竞争力。
   
2. 巩固SQL语法，高效搞定工作：通过不断练习，能够熟悉SQL的语法和常用函数，掌握SQL核心知识点，提高SQL编写能力。代码能力提升了，工作效率自然高了。
   
3. 提高数据处理能力、锻炼思维能力：SQL是数据处理的核心工具，通过刷题可以让我们更好地理解数据处理的过程，提高数据分析的效率。SQL题目的难度不一，需要在一定时间内解决问题，培养了我们对问题的思考能力、解决问题的能力和对时间的把控能力等。
   

🍅 2、今日真题

题目介绍： 每日新用户统计 new-users-daily-count

难度中等

SQL架构

Traffic

表：

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| activity      | enum    |
| activity_date | date    |
+---------------+---------+
该表没有主键，它可能有重复的行。
activity 列是 ENUM 类型，可能取 ('login', 'logout', 'jobs', 'groups', 'homepage') 几个值之一。

编写一个 SQL 查询，以查询从今天起最多 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.

查询结果格式如下例所示：

``` 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 | +---------+----------+---------------+

Result 表： +------------+-------------+ | login_date | user_count | +------------+-------------+ | 2019-05-01 | 1 | | 2019-06-21 | 2 | +------------+-------------+ 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。 ```

sql
select login_date,count(*) user_count
from(
    select user_id,min(activity_date) login_date
    from Traffic
    where activity = 'login'
    group by user_id
    having login_date>= DATE_ADD('2019-06-30',INTERVAL -90 DAY) 
)t1
group by login_date

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