留存率是衡量用户质量的最重要指标之一，因此计算用户留存率是用户数据分析中必须掌握的技能之一。
留存率指标中，通常需要关注次日留存、3日留存、7日留存和月留存。对新增用户而言，需要关注更细颗粒度的数据，也就是7日内每天的留存率。
7日内每天的留存率，最笨的方式是一天一天计算，如：
select count(distinct user_id)
from table
where date = ‘2019-12-01’
and user_id in
(select distinct user_id
from table
where date = ‘2019-12-02’)
group by date
这样，计算7日内每天的留存率，需要查询7次，子查询中日期需要更改7次。有没有用一个程序计算出7日内每天留存率的方法呢？
答案当然是‘Yes’，只需要计算日期与初始日期的间隔gap，然后根gap group by就可以了。
假设有两张表：新增用户表table_new_users，活跃用户表table_active_users，查询2019-12-01日的新增用户在7日内的留存率。
下面我们分步骤展示程序写法，每个步骤中的代码包含了前一步骤的代码。
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确定date之间的天数间隔gap
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计算每天留存的用户数retention_num
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计算7日内留存率
查询结果形式如下：
一个SQL程序搞定7日内留存率计算比一天一天计算的查询要快多了，尤其是计算连续多天用户的留存率时，就更可以节省时间了（计算连续多天用户的留存率可以借助python）。