通过窗口函数计算用户连续登录天数分布，核心是用登录日期减去行号生成分组标识，再统计各组长度频次。
用SQL计算连续登录并统计其分布情况，核心思路是利用窗口函数对用户的登录日期进行排序，并通过日期与排序号的差值来识别连续的登录天数，最后再聚合统计这些连续登录的长度分布。这听起来有点绕，但实际操作起来，你会发现它巧妙地将离散的登录记录串联起来。
解决方案
要统计用户连续登录天数及其分布，我们需要一个包含用户ID和登录时间的表。这里我假设我们有一个名为
user_logins
的表，其中包含
user_id
和
login_time
字段。
首先，我们需要从原始登录记录中提取每个用户每天的唯一登录日期。这能避免同一天多次登录对计算造成干扰。
WITH daily_unique_logins AS ( SELECT DISTINCT user_id, CAST(login_time AS DATE) AS login_date -- 提取日期部分，忽略时间 FROM user_logins),
接下来，我们为每个用户的登录日期进行排序，并计算一个“分组标识”。这个分组标识是连续登录识别的关键。它的原理是，如果一系列日期是连续的（比如1月1日、1月2日、1月3日），那么这些日期减去它们在序列中的位置（1、2、3）后，得到的结果会是相同的。
ranked_logins AS ( SELECT user_id, login_date, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS rn, -- 计算一个“streak_group”标识 -- MySQL 示例：DATE_SUB(login_date, INTERVAL (ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date)) DAY) -- PostgreSQL 示例：login_date - (ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date)) * INTERVAL '1 day' -- SQL Server 示例：DATEADD(day, - (ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date)), login_date) login_date - (ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date)) * INTERVAL '1 day' AS streak_group_id FROM daily_unique_logins),
（这里我用PostgreSQL的语法作为示例，不同数据库的日期减法函数略有差异，但核心思想一致。）
有了
streak_group_id
，我们就可以按用户和这个ID进行分组，计算每个连续登录区间的长度。
user_streak_lengths AS ( SELECT user_id, streak_group_id, COUNT(*) AS current_streak_length -- 计算连续登录天数 FROM ranked_logins GROUP BY user_id, streak_group_id)
最后一步，就是统计这些连续登录长度的分布情况。比如，有多少个用户完成了2天的连续登录，有多少完成了5天。
SELECT current_streak_length, COUNT(*) AS number_of_streaks -- 统计各个长度的连续登录次数FROM user_streak_lengthsGROUP BY current_streak_lengthORDER BY current_streak_length;
将这些CTE（Common Table Expressions）组合起来，就得到了完整的解决方案。这个方法非常通用，能应对绝大多数关系型数据库。
为什么连续登录统计对业务分析至关重要？
在我看来，连续登录天数不仅仅是一个数字，它背后隐藏着用户行为的深层模式和对产品的忠诚度。从业务角度来看，理解这个分布能帮助我们做出许多有针对性的决策。比如，如果我们发现大量用户只有1-2天的连续登录，这可能意味着我们的新用户引导流程存在问题，他们体验了几天就流失了。反之，如果有很多用户能持续登录一周甚至更久，那说明我们的产品具有较高的用户粘性，这些“核心用户”的特征和需求就值得深入挖掘。
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我们可以利用这些数据来评估营销活动的效果：某个活动是否成功提升了新用户的留存率，让他们从“一日游”变成了“三日游”？或者，产品更新后，老用户的连续登录天数有没有显著变化？这些都是实打实的数据洞察，远比简单的DAU（日活跃用户）或MAU（月活跃）更能反映用户质量和产品健康状况。毕竟，一个每天都回来的用户，其价值往往远高于一个月只登录一次的用户。
如何处理SQL中日期和时间戳的细微差异？
在处理登录数据时，日期和时间戳的差异确实是个需要特别注意的地方。我的经验是，如果不明确，很容易导致计算错误。最常见的问题就是
login_time
字段通常是
DATETIME
或
TIMESTAMP
类型，包含了时分秒信息。如果直接拿它们进行日期比较，比如
login_time = '2023-01-01'
，那只有精确到秒的匹配才算，这显然不是我们想要的“日”登录。
因此，解决方案中我特意强调了
CAST(login_time AS DATE)
这一步。它的作用是截断时间部分，只保留日期，确保我们是在“天”的粒度上进行统计。在不同的数据库系统中，这个操作的语法可能略有不同，例如
TRUNC(login_time)
在Oracle中，或者
CONVERT(DATE, login_time)
在SQL Server中。
另一个需要考虑的是时区问题。如果你的应用程序服务全球用户，或者数据源来自不同时区，那么在进行日期转换之前，确保所有时间戳都已统一到某个标准时区（如UTC），或者在转换时考虑用户的本地时区，这非常重要。否则，一个用户在UTC时间00:30登录，在本地时间可能是前一天的晚上，这就会导致统计上的混乱。我通常倾向于在数据进入数据库时就将其标准化为UTC，然后在展示给用户时再根据其偏好进行转换，这样能最大限度地避免时区带来的计算难题。
除了连续登录天数，我们还能从用户行为中挖掘哪些模式？
当然，连续登录天数只是冰山一角。用户行为数据是一个金矿，只要你愿意去挖掘，总能发现有趣的模式。
例如，我们可以进一步分析登录间隔分布。除了连续登录，用户下次登录距离上次登录的平均间隔是多久？是第二天就回来，还是隔了三四天？这能帮我们理解用户的“回归周期”。如果发现很多用户在某个特定时间段后才回来，这可能暗示着产品在那个时间点后缺乏吸引力，或者用户的使用场景就是这样。
再比如，特定功能使用频率与连续登录的关系。哪些功能的使用与用户的长期活跃度正相关？是不是那些连续登录时间长的用户，都在使用我们产品中的某个“杀手级功能”？通过将功能使用数据与连续登录数据关联起来，我们就能识别出产品的核心价值点，并思考如何引导更多用户去体验这些功能。
我们还可以尝试构建用户画像，将连续登录数据与其他用户属性（如注册时间、来源渠道、消费行为等）结合起来。长周期连续登录的用户，他们的年龄、地域、兴趣偏好有什么共同点？这些画像能帮助我们更精准地进行用户分层，为不同类型的用户提供定制化的服务或内容，甚至在产品设计阶段就考虑如何满足这些高价值用户的需求。这些分析往往需要更复杂的SQL查询，甚至结合一些数据仓库工具和BI平台，但其带来的业务价值是巨大的。
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