要让数据库统计连续相同的数据，例如连续登录天数、连续相同状态记录等，可以通过窗口函数或自连接实现，计算行号差值标记连续分组，再统计每组长度。以下是几种常见数据库的实现方法，以及具体示例。
怎么让数据库统计连续相同数据?
方法一：使用窗口函数
窗口函数如 ROW_NUMBER()、LAG()/LEAD()可以高效地标记连续数据的分组，然后通过 GROUP BY 统计。
示例场景
假设有一个表 user_logins，记录用户每日登录状态：
sqlCREATE TABLE user_logins (user_id INT,login_date DATE,is_login INT -- 1=登录, 0=未登录);
目标：统计每个用户连续登录的最大天数。
实现步骤
标记连续登录的分组
使用 LAG() 获取前一天的登录状态，若与当前不同，则分组号 grp 递增。
按用户和分组统计连续天数
使用 GROUP BY 计算每个分组的记录数。
找出最大连续天数
使用 MAX() 获取每个用户的最大连续登录天数。
SQL 代码(MySQL 8.0+/PostgreSQL/SQL Server)
sqlWITH marked_logins AS (SELECT user_id,login_date,is_login,-- 若前一天未登录或不存在，则新分组SUM(CASE WHEN is_login = 1 AND LAG(is_login) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) != 1 OR LAG(is_login) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS grpFROM user_logins),consecutive_days AS (SELECT user_id,grp,COUNT(*) AS consecutive_countFROM marked_loginsWHERE is_login = 1 -- 只统计登录的记录GROUP BY user_id, grp)SELECT user_id,MAX(consecutive_count) AS max_consecutive_daysFROM consecutive_daysGROUP BY user_id;
简化版
如果数据是连续的数值，且需统计连续相同值的区间长度，可以这样优化：
sqlWITH numbered_data AS (SELECT id,value,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS row_numFROM your_table),grouped_data AS (SELECT id,value,row_num - ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY value ORDER BY row_num) AS grpFROM numbered_data)SELECT value,COUNT(*) AS consecutive_countFROM grouped_dataGROUP BY value, grp;
方法二：使用自连接
如果数据库不支持窗口函数，可以通过自连接实现。
示例场景
统计表 weather 中连续相同温度的天数：
sqlCREATE TABLE weather (id INT,record_date DATE,temperature INT);
实现步骤
自连接匹配连续日期
通过 DATEDIFF(a.record_date, b.record_date) = 1 匹配相邻日期的记录。
分组统计连续相同温度
使用 GROUP BY 计算连续相同温度的区间长度。
SQL 代码
sqlSELECT a.temperature,COUNT(*) AS consecutive_daysFROM weather aJOIN weather b ON DATEDIFF(a.record_date, b.record_date) = 1 AND a.temperature = b.temperatureGROUP BY a.temperature;
注意：此方法可能漏统计部分边界情况，需结合递归查询或存储过程优化。
方法三：使用递归查询
对于需要递归处理连续区间的问题，可以使用递归 CTE。
示例场景
统计股票连续上涨的天数：
sqlWITH RECURSIVE consecutive_increases AS (-- 基础查询：找到第一天或上涨的起点SELECT id,price,1 AS consecutive_countFROM stocksWHERE id = 1 -- 或其他起始条件ｕｎｉｏｎ ALL-- 递归部分：匹配连续上涨的记录SELECT s.id,s.price,CASE WHEN s.price > prev.price THEN prev.consecutive_count + 1 ELSE 1 ENDFROM stocks sJOIN consecutive_increases prev ON s.id = prev.id + 1)SELECT MAX(consecutive_count) AS max_consecutive_increasesFROM consecutive_increases;
以上就是数据库统计连续相同数据的详细步骤，不同的方法适用于不支持窗口函数的数据库。通过自连接匹配相邻记录，递归计算连续区间，跟着小编一起详细了解下吧。
