- 找出近三个月内14天以上未登录的用户ID
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筛选出数据库中近三个月内14天以上未登录的用户ID。
mysql数据库表名为当天日期，一天生成一个表，表里有用户ID字段：uuid，登陆时间字段：ctime，如何写一句sql语句过滤筛选出三个月内一个用户ID几次登陆时间中某两次登陆时间大于14天的用户ID？
配合日期函数控制范围
近三个月内14天以上未登录的用户ID
SELECT a.uuid from table_name a
WHERE a.ctime BETWEEN date_add(now(), interval -3 MONTH) AND now()
GROUP by uuid,CONVERT(CHAR(7),ctime)
HAVING datediff(now(),date_add(now(), interval -3 MONTH))-COUNT(DISTINCT a.ctime)>14
第二个问题：几次登陆时间中某两次登陆时间大于14天的用户ID
需要结合登出日期计算
如果你要的是任意两次登录时间相隔大于十四天的话，用以下脚本
```SELECT DISTINCT a1.uuid
FROM table_name a1,table_name a2
WHERE a1.uuid=a2.uuid AND ABS(DATEDIFF(a1.ctime,a2.ctime))>14
说一下思路：
1. 将所有登录信息汇总到一张表，ctime改为cdatetime，将表名称中的日期加到time里面；
2. 按用户名，登录时间排序，然后取两次登录的时间差（lead, lag）
3. 刷选大于14天的。
sql想不到，有点太复杂了，但是想到了程序处理的方式
查询三个月内的表，只查询ID，每天的结果做一个List，然后求差集
以下举例：
拿到第一天的List 和第二天的List求差集 只获取第一天有但第二天没有的集合，以此类推
不断的和后面的List顺序求差集，你想查几天的就比几天，最后的差集就是第一天登录但之后xx天以上未登录的用户ID
然后是从第二天开始比、从第三天开始比。。。。。。
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- without regrets 好逻辑！你这逻辑能解决我其他很多问题了！
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- have_power 不懂的地方随时可以vx我：daijiubu7878
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- have_power 还有就是，这里的日期字段，用到的粒度都是天的粒度。其实你把三个月数据放到一个表里的过程中，你完全可以只要uuid和ctime（这个字段粒度变成天的粒度）两个字段。这样处理起来效率会很快。关联完的表数据量就相当于你三个月的天数 * 2 * 你每天的uuid总和
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- have_power 这样data_num字段就是你要找的连续两次登录相差的天数，然后你把超过14天的查出来就完了。
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- have_power 回复without regrets: 加完自增序列的临时表，我管它叫temp，然后关键的地方来了。这个sql我给你写一下，你想想一下数据的变化。select a.uuid,ifnull(a.ctime,now()),ifnull(b.ctime,date_add(now(), interval -3 month),ifnull(b.ctime,date_add(now(), interval -3 month) - ifnull(a.ctime,now()) data_num from temp a full join temp b on a.uuid = b.uuid and a.自增序列 = b.自增序列 - 1
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- have_power 回复without regrets: 刚才的回复，需要更改一个地方。三个月的数据放到一个表里之后，需要 select distinct uuid,ctime from table_name order by uuid,ctime;然后再加上自增序列。
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- have_power 回复without regrets: sql我就不写了，给你说一下思路，你是按日期分的表，粒度是天，对吧？首先你需要把三个月内的数据放在一张表里，表结构就和你天粒度的表结构一样。然后按照用户分组，按照时间由小到大排序。接着在这个结果上加一个自增序列字段。这样的话，预备数据就已经准备好了。
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- have_power 回复without regrets: 算了，我帮你解决吧，感觉中国人对学术太不尊重了，题目都没搞懂就敢随便作答...
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- have_power 回复without regrets: 那你采纳的太明智了....
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- without regrets 你这么一说发现我问的还真是有歧义，是连续14天没登录的，不是三个月内登录天数不够14的。
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