SQL解连续登录问题需要哪些步骤

连续登录统计是SQL面试和业务分析中的高频需求，核心目标是计算用户连续登录的最大天数、连续登录的起始结束日期等信息，下面拆解具体实现步骤。

第一步：准备基础登录数据

首先需要确认原始登录表的结构，通常至少包含用户ID和登录日期两个核心字段，假设原始表名为user_login_log，结构如下：

如果原始表中存在同一用户同一天多条登录记录，需要先做去重处理，示例代码如下：

-- 去重得到每个用户每天的登录记录
SELECT DISTINCT user_id, login_date
FROM user_login_log

第二步：为每个用户的登录日期排序并生成行号

按照用户分组，对登录日期升序排序，给每个用户的登录记录生成连续递增的行号，这是后续计算的核心基础。使用窗口函数ROW_NUMBER()实现：

SELECT 
    user_id,
    login_date,
    -- 按用户分组，登录日期升序排序生成行号
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS rn
FROM (
    -- 先去重得到用户每日登录记录
    SELECT DISTINCT user_id, login_date
    FROM user_login_log
) t1

第三步：计算日期与行号的差值

连续登录的日期是依次递增1天的，而行号是依次递增1的，因此连续登录的日期减去对应的行号，得到的结果会是同一个固定值。我们用登录日期减去行号对应的天数，得到差值日期：

SELECT 
    user_id,
    login_date,
    rn,
    -- 登录日期减去行号天，得到差值日期
    DATE_SUB(login_date, INTERVAL rn DAY) AS diff_date
FROM (
    SELECT 
        user_id,
        login_date,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS rn
    FROM (
        SELECT DISTINCT user_id, login_date
        FROM user_login_log
    ) t1
) t2

这里如果是PostgreSQL数据库，日期减法语法为login_date - rn * INTERVAL '1 day'，如果是SQL Server则是DATEADD(day, -rn, login_date)，根据实际数据库调整即可。

第四步：按用户和差值日期分组统计连续登录天数

同一个用户下，diff_date相同的所有记录，就是该用户的一段连续登录记录，我们按user_id和diff_date分组，统计每组的数量就是这段连续登录的天数，同时可以拿到这段连续登录的起始和结束日期：

SELECT 
    user_id,
    diff_date,
    -- 连续登录天数
    COUNT(*) AS continuous_days,
    -- 连续登录起始日期
    MIN(login_date) AS start_date,
    -- 连续登录结束日期
    MAX(login_date) AS end_date
FROM (
    SELECT 
        user_id,
        login_date,
        rn,
        DATE_SUB(login_date, INTERVAL rn DAY) AS diff_date
    FROM (
        SELECT 
            user_id,
            login_date,
            ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS rn
        FROM (
            SELECT DISTINCT user_id, login_date
            FROM user_login_log
        ) t1
    ) t2
) t3
GROUP BY user_id, diff_date

第五步：根据需求提取最终结果

如果需要统计每个用户的最大连续登录天数，只需要在上一步结果的基础上按用户分组取最大值即可：

SELECT 
    user_id,
    MAX(continuous_days) AS max_continuous_login_days
FROM (
    SELECT 
        user_id,
        diff_date,
        COUNT(*) AS continuous_days,
        MIN(login_date) AS start_date,
        MAX(login_date) AS end_date
    FROM (
        SELECT 
            user_id,
            login_date,
            rn,
            DATE_SUB(login_date, INTERVAL rn DAY) AS diff_date
        FROM (
            SELECT 
                user_id,
                login_date,
                ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS rn
            FROM (
                SELECT DISTINCT user_id, login_date
                FROM user_login_log
            ) t1
        ) t2
    ) t3
    GROUP BY user_id, diff_date
) t4
GROUP BY user_id

如果需要查询连续登录天数大于等于7天的用户记录，只需要在第四步的结果上增加HAVING continuous_days >= 7条件即可。

核心思路总结

连续登录问题的本质是找到日期序列中的连续片段，通过行号和日期的差值将连续的日期映射到同一个分组，再对分组做聚合统计，就能得到所有连续登录的片段信息，后续根据业务需求提取对应结果即可。这种方法适用于所有需要统计连续时间序列的场景，比如连续签到、连续消费等。

SQL连续登录窗口函数分组聚合日期计算修改时间：2026-07-21 04:00:22