1141. 查询近30天活跃用户数

难度：简单 | 题号：1141 | 链接：1141. 查询近30天活跃用户数 - 力扣（LeetCode） | 数据结构：SQL

关联：订单最多的用户（同为「按维度分组计数」）· 每月交易 I（同为日期函数 + 分组聚合）· 可对照 SQL原理_02（日期函数 / 分组聚合）。

🎯 问题描述

描述：写一条 SQL 查询，求出截至 2019-07-27（含）的近 30 天内，每天的活跃用户数。活跃用户指当天至少进行一次活动的用户，返回结果表的列名须为 day 和 active_users，且每天都可能出现重复用户（同一用户一天多次活动只算一次）。

表：Activity

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| user_id       | int     |
| session_id    | int     |
| activity_date | date    |
| activity_type | enum    |
+---------------+---------+
该表没有主键，它可能有重复行。
activity_type 列是 ENUM ['open_session', 'end_session', 'scroll_down', 'send_message'] 之一。
该表包含用户 ID、会话 ID、活动日期与活动类型。

示例 1：

输入：
Activity table:
+---------+------------+---------------+---------------+
| user_id | session_id | activity_date | activity_type |
+---------+------------+---------------+---------------+
| 1       | 1          | 2019-07-20    | open_session  |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | scroll_down   |
| 1       | 1          | 2019-07-20    | end_session   |
| 2       | 4          | 2019-07-20    | open_session  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | send_message  |
| 2       | 4          | 2019-07-21    | end_session   |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | open_session  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | send_message  |
| 3       | 2          | 2019-07-21    | end_session   |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | open_session  |
| 4       | 3          | 2019-06-25    | end_session   |
+---------+------------+---------------+---------------+
输出：
+------------+--------------+
| day        | active_users |
+------------+--------------+
| 2019-07-20 | 2            |
| 2019-07-21 | 2            |
+------------+--------------+
解释：
- 2019-06-25 不在近 30 天窗口内（早于 2019-06-28），被排除。
- 2019-07-20 有用户 1、2 活动 → 2 个活跃用户。
- 2019-07-21 有用户 2、3 活动 → 2 个活跃用户。

提示：

窗口是「左闭右开」的滑窗：activity_date 落在 [2019-06-28, 2019-07-27] 之间，即 DATEDIFF('2019-07-27', activity_date) < 30（等价于 <= 29）。
同一天同一用户多次活动只能计一次 → 必须 COUNT(DISTINCT user_id)。
结果按天分组，列名严格为 day / active_users（active_users 是保留歧义最小的别名，建议加反引号或双引号）。

💻 解题思路

思路1：WHERE 筛日期 + 按天分组去重计数（用户解法）

核心逻辑

三步走：① WHERE 用 DATEDIFF 把数据裁到近 30 天窗口；② GROUP BY activity_date 按天分组；③ COUNT(DISTINCT user_id) 数出当天不重复的活跃用户数，并把日期列取别名为 day。

代码实现

# Write your MySQL query statement below
SELECT activity_date AS day,
       COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users
FROM Activity
WHERE activity_date <= '2019-07-27'
  AND DATEDIFF('2019-07-27', activity_date) < 30
GROUP BY activity_date;

💡 精简写法：BETWEEN '2019-06-28' AND '2019-07-27' 更直观（右边界含 27 号，左边界 28 号正好 30 天）；用 DATEDIFF 的好处是无需手算起始日期。

📊 性能分析

时间复杂度： $O(n)$ （扫描全表 + 分组聚合；activity_date 上有索引时可先 range scan 裁剪数据量）。
空间复杂度： $O(d)$ ， $d$ 为不同日期数（分组哈希表规模）。

思考

别用 >= 30：DATEDIFF('2019-07-27', '2019-06-27') = 30，已经出界；< 30 或 <= 29 才是「近 30 天」。
本题是滑动窗口计数的模板：先用日期函数把窗口裁出来，再分组去重计数。同类场景：日活 / 周活 / 月活（DAU/WAU/MAU）。
若题目改成「近 30 天总体活跃用户数」，就要去掉 GROUP BY，直接 COUNT(DISTINCT user_id)。

🔗 相关链接

所属 MOC：学习-数据结构与算法MOC
题集索引：LeetCode题集索引
关联概念：SQL原理_02（日期函数 / 分组聚合）
同类题目：每月交易 I · 订单最多的用户

📝 总结

「滑动窗口 + 按维度去重计数」模板：

用 DATEDIFF(ref_date, date_col) < N 或 BETWEEN ... AND ... 裁出窗口 → GROUP BY 日期 → COUNT(DISTINCT 用户)。
两个易错点：① 窗口边界左闭右开（< 30 不是 <= 30）；② 同一用户同一天多次活动必须 DISTINCT。