电商业务中需要计算用户留存情况，在时间维度上可以分为用户次日、多日后的留存情况，用留存率表示。留存率计算方式如下：
次日留存率 = 当日新用户在次日登录的数量 / 当日新用户注册数量
三日留存率 = 当日新用户在第四天登录的数量 / 当日新用户注册数量
七日留存率 = 当日新用户在第八天登录的数量 / 当日新用户注册数量
其他时间的留存率计算同理。
假设现在有两张表，一张是注册信息表register_info，另一张是登录信息表login_info，两个表格数据如下。
现在分别计算出每日的新增用户数，以及次日、三日、七日留存率。
首先，将两张表做一个连接，用datediff函数选出用户注册后七日仍有登录的数据（条件1），连接条件是用户id相同（条件2）。查询代码如下：
select
r.uid,
date(r.register_date) as rt,
date(l.login_time) as lt,
datediff(l.login_time, r.register_date) as tdiff
from register_info r
left join login_info l
on r.uid=l.uid
and date(l.login_time) between date(r.register_date)+interval 1 day and date(r.register_date)+interval 7 day
order by uid asc查询结果如下：（这里每个用户的注册时间只有一个，所以会得出每个用户所有注册登录时间的排列组合便于后续计算）
之后利用case条件判断和count函数计算出各种留存率情况。代码如下：
select
rt as 日期,
count(distinct uid) as 新增用户数,
count(distinct case when tdiff=1 then uid end)/count(distinct uid) as 次日留存率,
count(distinct case when tdiff=3 then uid end)/count(distinct uid) as 三日留存率,
count(distinct case when tdiff=7 then uid end)/count(distinct uid) as 七日留存率
from
(
select
r.uid,
date(r.register_date) as rt,
date(l.login_time) as lt,
datediff(l.login_time, r.register_date) as tdiff
from register_info r
left join login_info l
on r.uid=l.uid
and date(l.login_time) between date(r.register_date)+interval 1 day and date(r.register_date)+interval 7 day
order by uid asc
) t1
group by rt得到结果如下：
假如现在只有一张用户登录信息表user_login_info，其中默认每个用户最早的登录时间就是注册时间，表格数据如下：
所以我们需要先用两个子查询得出类似（1）中的注册表t1和登录表t2，之后操作与（1）中相同，代码如下：
select
count(distinct uid) 新增用户数,
count(distinct case when tdiff=1 then uid end)/count(distinct uid) as 次日留存率,
count(distinct case when tdiff=3 then uid end)/count(distinct uid) as 三日留存率,
count(distinct case when tdiff=7 then uid end)/count(distinct uid) as 七日留存率
from
(
select t1.uid, t1.rt, t2.lt, datediff(t2.lt,t1.rt) as tdiff
from
(
(select user_id as uid, min(date(login_time)) as rt from user_login_info group by user_id) t1
LEFT JOIN
(select user_id as uid, date(login_time) as lt from user_login_info) t2
on t1.uid=t2.uid and t2.lt between t1.rt + interval 1 day and t1.rt + interval 7 day
)
) t3
group by rt
order by rt asc其中t3就是情况一中得到的t1.
查询结果如下：
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