在日常业务中，客户行为事件表往往存储的是客户，行为明细，关键字段包括姓名、日期、事件标志等。为考察客户某一行为的连贯性，经常需要查询客户是否存在连续行为，如是否连续登录、连续签到、连续欠息、连续#逾期#等。#SQL#
在事件表中查询连续行为，涉及到前后多行的复杂判断，直接查询有点困难，需要做一些必要的设计，本文就以判断员工是否连续迟到介绍一种查询方法，其他场景类似。
首先，来看下表结构，包括事件编号、员工姓名、考勤日期、是否迟到标志等四个字段。实际业务中，是否迟到字段可能没有，需要逻辑加工得到，这里简化一下。
既然关注的是迟到行为，就先通过late_flag=1筛选出迟到事件，忽略正常事件。既可以使用临时表，也可以使用子查询，本文直接用子查询处理。
对于筛选后的事件，以员工姓名聚合并按考勤日期由小到大排序，得到顺序号row_id，表征客户累计第几次迟到。
select name,curdate#迟到顺序号,row_number() over(partition by name order by curdate asc) as row_idFROM(select * from student_info where late_flag = 1)t1
分析发现，对于某一客户来说，考勤日期和顺序号都是递增的。其中，顺序号是逐个加一递增，日期是按照迟到间隔递增的，如果迟到日期是逐个加一递增，则其与顺序号递增规律一致，不会有跳跃。如果迟到日期是跳跃的，那么其递增的步伐与顺序号不一致。
迟到日期减去顺序号得到的结果恰好可以反映这一情况:连续迟到日期减去对应的顺序号得到是相同的结果，跳跃性日期得到的是不同结果。
select name,curdate,row_id,date_add(curdate,interval -row_id day) as date_delta #获取差值日期FROM(select name,curdate,row_number() over(partition by name order by curdate asc) as row_idFROM(select * from student_info where late_flag = 1)t1)d1
这样就简单了，每一个日期差值代表一次连续迟到行为，按照日期差值进行聚合即可得到不同连续迟到行为的特征，如连续迟到天数、起始日期、结束日期等。
select name,date_delta #按差值日期聚合,min(row_id) as min_row_id,max(row_id) as max_row_id,count(distinct curdate) as late_days #获取迟到天数FROM(select name,curdate,row_id,date_add(curdate,interval -row_id day) as date_deltaFROM(select name,curdate,row_number() over(partition by name order by curdate asc) as row_idFROM(select * from student_info where late_flag = 1)t1)d1)p1group by name,date_delta
select name,date_delta,min_row_id,max_row_id,date_add(date_delta,interval min_row_id day) as late_st_dt #起始日期,date_add(date_delta,interval max_row_id day) as late_end_dt #结束日期FROM(select name,date_delta,min(row_id) as min_row_id,max(row_id) as max_row_id,count(distinct curdate) as late_daysFROM(select name,curdate,row_id,date_add(curdate,interval -row_id day) as date_deltaFROM(select name,curdate,row_number() over(partition by name order by curdate asc) as row_idFROM(select * from student_info where late_flag = 1)t1)d1)p1group by name,date_delta)PP1
上面就是连续事件的设计和查询方法，其他场景按照类似的方式处理即可。如果您有更好的设计思路，欢迎评论区留言交流。
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