可能最短的查询，递归检查的大查询
假设我在Big查询中有一个数据，一个月的数据量高达数百万行。例如：
| date | user |
| --------------------- | ------------------ |
| 01-12-2019 | xyz |
| --------------------- | ------------------ |
| 02-12-2019 | xyz |
| --------------------- | ------------------ |
| 03-12-2019 | abc |
| --------------------- | ------------------ |
现在，我要检索按日统计的数据，即接下来14天的重复用户数，即首次访问01-12-2019的用户，然后是接下来14天再次访问的重复用户数（02- 12-2019-15-12-2019）。我想出了使用以下查询来检索相同方法的方法，但是对于某些特定日期。
SELECT '2019-12-01' AS visit_date, COUNT(DISTINCT user) AS visitors_count FROM user_data WHERE date = '2019-12-01' AND user IN (SELECT user FROM user_data WHERE date between DATE_ADD('2019-12-01', INTERVAL 1 DAY) AND DATE_ADD('2019-12-01', INTERVAL 14 DAY) ) GROUP BY 1 我可以使用的一种方法是UNION ALL，这肯定不是最好的解决方案，这就是为什么愿意了解一些我必须习惯的最佳实践的原因。
问题来源于stack overflow
写回答
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内联查询应该在这里非常有效：
select date, ( select count(distinct u1.user) from user_data u1 where u1.date between date_add(u.date, interval 1 day) and date_add(u.date, interval 14 day) ) visitors_count from (select distinct date from user_data) u 为了提高性能，您需要在上建立索引(date, user)。
如果您有一个引用表，其中包含该表中可用的日期列表，则可以使用if而不是执行select distinct：来加快查询速度。
2019-11-15 17:20:35赞同 展开评论 打赏
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