一、问题拆解：理解次日留存率的计算逻辑
1.1 业务需求转换
题目：运营希望查看用户在某天刷题后第二天还会再来刷题的留存率。
关键分析点：
- 留存率 = （第一天刷题且第二天再次刷题的用户数） / 第一天刷题的总用户数
- 需要关联同一用户的连续两天行为
- 结果要求不去重（保留所有可能的留存行为）
1.2 数据模型假设
假设我们有用户刷题记录表question_practice_detail，包含：
device_id：用户设备ID（唯一标识用户）date：刷题日期- 其他字段：题目ID、答题结果等（与本次计算无关）
二、核心SQL解析：自连接实现留存关联
2.1 完整SQL语句
SELECT
COUNT(DISTINCT q2.device_id, q2.date) / COUNT(DISTINCT q1.device_id, q1.date) AS avg_ret
FROM
question_practice_detail AS q1
LEFT JOIN
question_practice_detail AS q2
ON
q1.device_id = q2.device_id
AND DATEDIFF(q2.date, q1.date) = 1;
2.2 自连接设计原理
表别名技术：
q1：作为主表，表示"第一天刷题记录"q2：作为关联表，表示"第二天刷题记录"
连接条件解析：
q1.device_id = q2.device_id：确保关联同一用户的记录DATEDIFF(q2.date, q1.date) = 1：确保q2的日期比q1晚一天
左连接的意义：
- 即使某用户在次日没有刷题记录（
q2为NULL），q1的记录仍会被保留 - 这保证了分母（所有第一天刷题用户）的完整性
三、COUNT(DISTINCT …) 多字段去重详解
3.1 多字段去重的内在逻辑
COUNT(DISTINCT q2.device_id, q2.date)
执行步骤：
- 组合键生成：将
device_id和date组合成复合键（如1001-2023-01-02） - 哈希去重：数据库内部使用哈希表对组合键进行去重
- 计数统计：统计去重后的组合键数量
与单字段去重的区别：
| 表达式 | 统计逻辑 |
|---|---|
COUNT(DISTINCT device_id) | 统计不同用户的数量 |
COUNT(DISTINCT date) | 统计不同日期的数量 |
COUNT(DISTINCT device_id, date) | 统计不同用户+日期的组合数量 |
3.2 分子与分母的统计逻辑
分子：COUNT(DISTINCT q2.device_id, q2.date)
- 统计有次日刷题记录的
(用户ID, 日期)组合数 - 确保每个用户每天只被统计一次
分母：COUNT(DISTINCT q1.device_id, q1.date)
- 统计所有第一天刷题的
(用户ID, 日期)组合数 - 覆盖所有可能产生留存的基础用户
四、执行流程与数据流转
4.1 示例数据与连接过程
假设我们有以下数据：
q1表（第一天刷题记录）
| device_id | date |
|---|---|
| 1001 | 2023-01-01 |
| 1002 | 2023-01-01 |
| 1003 | 2023-01-01 |
q2表（第二天刷题记录）
| device_id | date |
|---|---|
| 1001 | 2023-01-02 |
| 1001 | 2023-01-02 |
自连接结果
| q1.device_id | q1.date | q2.device_id | q2.date |
|---|---|---|---|
| 1001 | 2023-01-01 | 1001 | 2023-01-02 |
| 1002 | 2023-01-01 | NULL | NULL |
| 1003 | 2023-01-01 | NULL | NULL |
4.2 统计过程详解
-
分子计算：
COUNT(DISTINCT q2.device_id, q2.date)= 1- 去重后只有
(1001, 2023-01-02)这一个有效组合
-
分母计算：
COUNT(DISTINCT q1.device_id, q1.date)= 3- 包含
(1001, 2023-01-01)、(1002, 2023-01-01)、(1003, 2023-01-01)
-
结果：
- 次日留存率 = 1/3 ≈ 33.33%
五、性能优化策略
5.1 复合索引设计
-- 创建覆盖索引，同时加速连接和去重
CREATE INDEX idx_device_date ON question_practice_detail(device_id, date);
索引优化原理：
- 支持
device_id的等值查询 - 支持
date的范围查询（DATEDIFF本质是日期比较） - 覆盖索引避免回表，直接在索引中完成统计
5.2 执行计划分析
使用EXPLAIN关键字分析SQL执行计划：
EXPLAIN
SELECT ... (原SQL) ...;
关键指标解读：
type列：理想情况为ref或range，避免ALL（全表扫描）key列：应显示使用了idx_device_date索引Extra列：避免出现Using temporary和Using filesort
六、常见问题与解决方案
6.1 NULL值处理
-- 假设存在device_id=NULL的记录
COUNT(DISTINCT device_id, date) -- 会忽略这些记录
-- 如需包含NULL，需手动转换
COUNT(DISTINCT COALESCE(device_id, 0), date)
6.2 分母为零处理
当某天没有用户刷题时，直接计算会导致除零错误：
SELECT
IFNULL(
COUNT(DISTINCT q2.device_id, q2.date) / NULLIF(COUNT(DISTINCT q1.device_id, q1.date), 0),
0
) AS avg_ret
FROM ...
6.3 时间窗口扩展
计算3日留存率：
SELECT
COUNT(DISTINCT q3.device_id) / COUNT(DISTINCT q1.device_id) AS retention_3day
FROM
question_practice_detail AS q1
LEFT JOIN
question_practice_detail AS q3
ON
q1.device_id = q3.device_id
AND DATEDIFF(q3.date, q1.date) = 3;
七、总结与技术要点
7.1 核心技术点回顾
- 自连接技术：通过表别名实现同一表的不同时间关联
- COUNT(DISTINCT)：多字段组合去重统计的关键
- LEFT JOIN：确保分母统计的完整性，包含所有可能留存的用户
- 索引优化：复合索引显著提升大数据量下的查询性能
7.2 技术决策树
开始
│
├── 是否需要统计用户行为留存率？
│ │
│ └── 是 → 是否需要多日留存？
│ │
│ ├── 是 → 使用DATEDIFF调整时间窗口
│ │
│ └── 否 → 是否需要去重？
│ │
│ ├── 是 → 使用COUNT(DISTINCT ...)
│ │
│ └── 否 → 直接使用COUNT
│
├── 是否存在性能问题？
│ │
│ └── 是 → 创建复合索引(用户ID, 日期)
│
└── 结束
通过深入理解自连接和多字段去重的原理，结合索引优化技术，我们可以高效、准确地计算各种时间窗口的用户留存率。
