1、有时间了总结一下下面每个函数的应用每个函数的应用可以举一反三。1.1、datediff只支持天与timestampdiff支持任何单位1.2、curdatecurtimedate提取年月日time提取时分秒核心要点一句话总结每个函数CURDATE()无参拿当前日期CURTIME()无参拿当前时间DATE(值)带参提日期TIME(值)带参提时间date_sub时间interval1 day--实现一个连续登录的sql-与豆包讨论date_add。同理:1.3、subdate与adddate1.4、str_to_date 与 date_formate总结DATE_SUB是通用且推荐的写法语义清晰、全场景支持适合所有开发场景SUBDATE仅作为DATE_SUB的简写存在仅在 “减天数” 的极简场景下有一点点便捷性通用性远不如DATE_SUB实际开发中优先用DATE_SUB避免用SUBDATE尤其是极简写法提升代码可读性和可维护性。--- 2、in 与 not in的用法2.1、select * from ry1 where grade in (SELECT usint FROM ry1);2.1、用exists去实现select * from ry1 rs where EXISTS (SELECT * FROM ry1 r where r.usint rs.grade );-- 用not in 的时候一定要把子查询里面的数据做判断把字段值是null剔除。不然查询结果为空2.2、select * from ry1 where grade not in (SELECT usint FROM ry1 where usint is not null)2.2、用not exists去实现select * from ry1 rs where not EXISTS (SELECT * FROM ry1 r where r.usint rs.grade );场景选择建议当子查询结果集较大且内外层表有明确关联条件时优先使用EXISTS性能更优。当子查询结果集较小且无明确关联条件时可使用IN语法更简洁。如需判断 “不存在”优先使用NOT EXISTS而非NOT INNOT IN对 NULL 敏感易出问题。------------------------------------------------------------------------------------------------------20260306用户连续登录的问题-- 创建用户登录表含注释便于理解 CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_login ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT 主键ID, user_id INT NOT NULL COMMENT 用户ID, login_time DATETIME NOT NULL COMMENT 登录时间, -- 可选添加唯一索引避免同一用户同一秒重复记录根据业务需求决定 UNIQUE KEY idx_user_time (user_id, login_time) ) COMMENT 用户登录记录表;-- 清空表测试用正式环境注释掉 TRUNCATE TABLE user_login; -- 插入测试数据 INSERT INTO user_login (user_id, login_time) VALUES -- 用户1连续登录5天2026-03-01 至 2026-03-05 (1, 2026-03-04 10:01:00), (1, 2026-03-05 19:33:22), -- 用户2间断登录3.01-3.02连续3.04-3.05连续中间3.03未登录 (2, 2026-03-01 07:55:00), (2, 2026-03-02 11:20:30), (2, 2026-03-04 15:18:40), (2, 2026-03-05 20:00:00), -- 用户3仅登录1次 (3, 2026-03-03 12:00:00), -- 用户4连续登录2天之后隔1天又登录1天 (4, 2026-03-01 08:00:00), (4, 2026-03-02 08:00:00), (4, 2026-03-04 08:00:00), -- 用户5同一天多次登录仅算1天连续 (5, 2026-03-01 09:00:00), (5, 2026-03-01 14:00:00), (5, 2026-03-02 10:00:00);解答select ub.user_id,min(ub.login_time),max(ub.login_time),ub.c_num from( select *, DATE_SUB(u.d_t,INTERVAL u.rn day) d_s, count(*) over(PARTITION by u.user_id,DATE_SUB(u.d_t,INTERVAL u.rn day)) c_num from( select *,date(login_time) d_t, row_number() over(PARTITION by user_id order by login_time) rn from user_login)u)ub where ub.c_num ( select max(uw.c_num) from( select u.user_id, DATE_SUB(u.d_t,INTERVAL u.rn day) d_s, count(*) over(PARTITION by u.user_id,DATE_SUB(u.d_t,INTERVAL u.rn day)) c_num from( select user_id,date(login_time) d_t, row_number() over(PARTITION by user_id order by login_time) rn from user_login)u)uw) GROUP BY ub.user_id 解释思路 1、生成一个row_number() over() 窗户函数字段,根据用户分组对时间排序。 2、用date_sub() 时间函数把登录时间 减去 生成的row_number()字段数字INTERVAL row_number数字 day 3、再次通过窗户函数对用户id减去后的时间同时分组。就能得出最大的连续登录数。 4、得出最大登录天数就可以利用这个数字作为条件或子查询的结果。反复嵌套就可以查询出来哪些用户连续登录的天数。 5、最后对用户分组就可以求出 min(time)max(time)。看上面示例方法2、SELECT user_id, MIN(login_date) 最小登录日期, MAX(login_date) 最大登录日期, COUNT(*) 最大连续天数 FROM (SELECT user_id, DATE(login_time) login_date, DATE_SUB(DATE(login_time), INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY DATE(login_time)) DAY) group_flag FROM (SELECT DISTINCT user_id, login_time FROM user_login) t1) t2 GROUP BY user_id, group_flag HAVING COUNT(*) (SELECT MAX(cnt) FROM (SELECT COUNT(*) cnt FROM (SELECT user_id, DATE(login_time) login_date, DATE_SUB(DATE(login_time), INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY DATE(login_time)) DAY) group_flag FROM (SELECT DISTINCT user_id, login_time FROM user_login) t1) t2 GROUP BY user_id, group_flag) t3) ORDER BY user_id;1、SQL 18 题相对复杂https://www.doubao.com/thread/a49c6d42a3183https://www.doubao.com/thread/a49c6d42a3183