SQL：根据条件选择不同的用户和分组答案

【问题标题】：SQL: Selecting Distinct users and groupby based on conditionSQL：根据条件选择不同的用户和分组
【发布时间】：2021-06-30 10:52:04
【问题描述】：

我有一个数据库表：

User_id | User Name | Join_date  | Activity_date |  
1           abc       01/01/2021    02-01-2021
2           jay       01/01/2021    03-01-2021
2           jay       01/01/2021    04-01-2021
1           abc       01/01/2021    09-01-2021
1           abc       01/01/2021    16-01-2021 
2           jay       01/01/2021    05-01-2021
3           xyz       03/03/2021    12-03-2021
3           xyz       03/03/2021    30-03-2021
2           jay       01/01/2021    26-01-2021

我想根据他们的Activity_date 对用户进行分桶，例如每隔一天进行活动的用户进入 table1，每周进行活动的用户（间隔 6-7 天）进入 table2，所有其他用户进入表3。

output 是这样的：

temporary_table1:（隔天做一次活动的人继续）

User_id | User Name | Join_date  | Activity_date |  
2           jay       01/01/2021    03-01-2021
2           jay       01/01/2021    04-01-2021
2           jay       01/01/2021    05-01-2021

temporary_table_2:（从第一个Activity_date开始每6-7天做一次活动的人）

User_id | User Name | Join_date  | Activity_date |  
1           abc       01/01/2021    02-01-2021
1           abc       01/01/2021    09-01-2021
1           abc       01/01/2021    15-01-2021

temporary_table_3:（这里加上user_id =2，因为从这个用户最近的活动到最近的活动有超过7天的差距）

User_id | User Name | Join_date  | Activity_date |  
3           xyz       03/03/2021    12-03-2021
3           xyz       03/03/2021    30-03-2021
2           jay       01/01/2021    26-01-2021

如何在 SQL (Redshift) 中实现这一点？

【问题讨论】：

我删除了标签 [mysql] 和 [sql-server] 因为它们有冲突，并添加了 Amazon Redshift，正如您所说的那样，这是您真正使用的在结束语中。请确保在发布问题时正确标记。谢谢。
非常感谢您的建议和更新，我以后真的会更正它。

标签： sql group-by amazon-redshift

【解决方案1】：

你应该能够做这样的事情，然后你可以在 date_diff 上进行分组：

SELECT
user_id,
user_name,
join_date
activity_date,

#window function
LAG(activity_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY activity_date ASC) as day_before,

#difference in days between activity_date and day_before
DATEDIFF(
    day, 
    LAG(activity_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY activity_date ASC),
    activity_date
    ) as date_diff
FROM your_dataset

【讨论】：