这期内容当中小编将会给大家带来有关用HiveSQL计算连续天数问题的方法是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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在日常工作中，可能经常会接到业务方类似这样的需求：
统计今年每个用户最长连续签到的天数；
统计最近一个月连续有回帖超过5天的话题；
统计本季度中连续3天以上单日销量超过100的商品。
这种“连续天数”问题看似简单，但实际上对思维能力和编写复杂SQL语句的能力要求比较高。下面以我们曾经接到的一个需求为例，提出解决办法。
create table user_calendar_record ( user_id bigint comment '用户ID', event_type int comment '记录类型', event_data string comment '记录数据', upload_time string comment '上传时间' del_status int comment '删除状态') partitioned by ( pt_date string comment '记录（分区）日期');
现要找出4月间，每个用户类型为24的记录项。如果有用户连续一周及以上记录该项，说明TA对某方面特别重视，应当重点运营。
编写SQL的思路如下。为了避免过多嵌套，所有步骤中都先用子表表示，最后再合成完成的语句。
1. 以用户ID分组，以记录日期为排序规则，添加一列排名。由于用户每天可以记录不止一次，所以要采用dense_rank()函数，不能用rank()或row_number()。
( select user_id,pt_date, dense_rank() over(partition by user_id order by pt_date) as date_rank from user_calendar_record where pt_date >= 20190401 and pt_date <= 20190430 and event_type = 24 and del_status = 0) t_a;
2. 在以上添加了排名的表中，用记录日期减去排名列代表的天数，得到另一个日期。该日期实际上就是一个连续日期序列的第一天日期减去一天（读起来有点拗口，但很容易理解），用它来做标记。
( select user_id,pt_date, date_sub(pt_date, cast(date_rank as int)) as start_point from t_a) t_b;
3.以上表中的user_id和start_point为分组依据，计算每个连续日期序列的天数值。因为数据量不大，所以这里直接用了distinct。数据量大的话还是应该采用group by来代替distinct。
4. 最后就可以筛选出天数值最大值>=7的那些记录了。
select user_id,max(day_count) as max_day_count from t_cgroup by uidhaving max(day_count) >= 7;
将上面的4个步骤合起来，就是如下的完整SQL语句了：
select user_id,max(day_count) as max_day_countfrom ( select user_id,start_point, count(distinct pt_date) as day_count from ( select user_id,pt_date, date_sub(pt_date, cast(date_rank as int)) as start_point from ( select user_id,pt_date, dense_rank() over(partition by user_id order by pt_date) as date_rank from user_calendar_record where pt_date >= 20190401 and pt_date <= 20190430 and event_type = 24 and del_status = 0 ) t_a ) t_b group by user_id,start_point) t_cgroup by user_idhaving max(day_count) >= 7; 如果还需要同时得到最大连续天数对应的起始日期怎么办呢？可以将日期计数值存成一张临时表，连续日期最大值存成另一张临时表，然后两表做join就可以得到结果了。
上述就是小编为大家分享的用HiveSQL计算连续天数问题的方法是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。