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我没有任何代码或数据库要显示，因为我正处于计划阶段，我无法找出正确的方法来执行此操作。

我想确定用户是否在一周内每天都执行了特定操作。如果他们有我想执行一个动作。每次休息几天，我都需要重新设置。

例如：

Day 1 | task performed 25 times
Day 2 | task performed 13 times
Day 3 | task performed 18 times
Day 4 | task not performed... start over at Day 1.
.....
Day 1 | task performed 3 times
Day 2 | task performed 11 times
Day 3 | task performed 14 times
Day 4 | task performed 7 times
Day 5 | task performed 3 times 
Day 6 | task performed 10 times
Day 7 | task performed 23 times

echo '您已在 7 天内连续成功完成 71 项任务';

我想真正的问题是，实现这一目标的最佳方法是什么？如果最新的 cookie 值超过 24 小时，我是否应该尝试根据日期存储 7 个 cookie，并销毁所有现有的 cookie？我应该尝试通过数据库设置和更新日期吗？

作为实现这一目标的潜在解决方案的建议是我正在寻找的，请记住这是我正在开发的一个非常数据库密集型应用程序，因此数据库调用 IMO 越少越好。

更新

所以我正在尝试使用数据库来计划这一点，而我只是遇到了各个角度的问题。

如果我尝试设置增量列，则无法判断上次更新时间。

如果我设置一个表，它会非常复杂，因为我必须根据连续日期来确定值。所以我不能做一个简单的7天搜索，我必须测试每个结果是否在数据库中上一个结果集的24小时内，否则我如何区分第1天、第3天完成任务的人，和 7 与做这件事的人 1、2、3、4、5、6 和 7。

清理数据库同样麻烦。我将如何进行清理。我不能简单地测试数据是否在当前日期的 7 天内，因为这并不能说明有人在第 5 天而不是第 6 天完成任务……然后在第 7 天……同样复杂，因为每个用户都有不同的开始日期。所以我可能今天开始了任务，而另一个用户 5 天前开始了。我可以放心地假设超过 7 天的所有日期都已过期，但这并不能真正帮助确定休息日。

我很困惑如何真正完成这项任务。

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3 回答 3

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有几种方法可以做到这一点。

如果您要使用 db 路由，则可以从此SQL fiddle获得参考

我不知道 db 的密集程度如何，但我认为如果你走这条路，这将总结所需的工作。这条路线的优点是您不必删除或重置任何内容，因此您将拥有历史数据，例如，您可以通过将上述查询更改为来获得用户做了多少“尝试” having count(distinct d) < 7（它将返回与用户试图完成任务）

另一条路线是您可以使用基于文件的数据，例如在服务器端为每个执行任务的用户使用 JSON 文件。使用这条路线，您需要自己维护数据，例如您有这个简单的 JSON 结构：

{
   "day1": "2016-09-01",
   "last_task": "2016-09-03",
   "accumulated_task": "56"
}

我自己维护数据的意思是，每次应用更改时都需要更新它，例如如果当前日期是2016-09-05并且last_task是2016-09-03，那么你需要重置它。这条路线的好处当然是没有db开销，但是很多“体力劳动”。

于 2016-10-17T02:25:33.717 回答
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这将假设我们的测试页面 id = 9 ... 被查看，计入徽章（用户连续 7 天查看该页面）。该事实已从操作评论（7 天和徽章）中删除。至于第 9 页，我们只是在这个答案中做了这个。

因此，如果用户连续 7 天查看该页面，我们希望该用户出现在输出中。注意，页码是 9。

架构和数据加载

create schema db40076704;
use db40076704;

create table pageViews
(   id int auto_increment primary key,
    userId int not null,
    viewDT datetime not null,
    pageId int not null
    -- include decent index choices here
    -- include Foreign Key constraints here
);
truncate pageViews;
insert pageViews (userId,viewDT,pageId) values
(101,'2016-09-05 21:00:00',9),
(101,'2016-09-06 11:00:00',9),
(101,'2016-09-06 15:55:00',9),
(101,'2016-09-06 15:57:00',9),
(101,'2016-09-07 21:00:00',9),
(101,'2016-09-08 21:00:00',999999),
(101,'2016-09-09 21:00:00',9),
(101,'2016-09-10 21:00:00',9),
(101,'2016-09-11 21:00:00',9),

(150,'2016-09-01 21:00:00',9),
(150,'2016-09-06 11:00:00',9),
(150,'2016-09-06 15:55:00',9),
(150,'2016-09-06 15:57:00',9),
(150,'2016-09-07 21:00:00',9),
(150,'2016-09-08 10:44:00',9),
(150,'2016-09-09 21:00:00',9),
(150,'2016-09-10 21:00:00',9),
(150,'2016-09-11 23:00:00',9),
(150,'2016-09-12 23:00:00',9),

(200,'2016-09-08 10:44:00',9),
(200,'2016-09-10 21:00:00',9),
(200,'2016-09-12 21:00:00',9),
(200,'2016-09-14 23:00:00',9),
(200,'2016-09-16 23:00:00',9),
(200,'2016-09-18 23:00:00',9),
(200,'2016-09-20 23:00:00',9);

显示调试详细信息的内部查询

select userId, 
date(viewDT), 
    (@rn := if(@curUser = userId 
            AND (@prevDate=DATE(viewDT) OR @prevDate=DATE_SUB(DATE(viewDT),INTERVAL 1 DAY)), @rn, 
                if(@curUser := GREATEST(userId,-1), @rn+1, @rn+1) 
            ) 
    ) rn, 
@prevDate:=DATE(viewDT) as dummy1 
from pageViews 
join (select @curUser:=-1,@prevDate:='',@rn:=0) params 
where pageId=9 
order by userId,viewDt;
+--------+--------------+------+------------+
| userId | date(viewDT) | rn   | dummy1     |
+--------+--------------+------+------------+
|    101 | 2016-09-05   | 1    | 2016-09-05 |
|    101 | 2016-09-06   | 1    | 2016-09-06 |
|    101 | 2016-09-06   | 1    | 2016-09-06 |
|    101 | 2016-09-06   | 1    | 2016-09-06 |
|    101 | 2016-09-07   | 1    | 2016-09-07 |
|    101 | 2016-09-09   | 2    | 2016-09-09 |
|    101 | 2016-09-10   | 2    | 2016-09-10 |
|    101 | 2016-09-11   | 2    | 2016-09-11 |
|    150 | 2016-09-01   | 3    | 2016-09-01 |
|    150 | 2016-09-06   | 4    | 2016-09-06 |
|    150 | 2016-09-06   | 4    | 2016-09-06 |
|    150 | 2016-09-06   | 4    | 2016-09-06 |
|    150 | 2016-09-07   | 4    | 2016-09-07 |
|    150 | 2016-09-08   | 4    | 2016-09-08 |
|    150 | 2016-09-09   | 4    | 2016-09-09 |
|    150 | 2016-09-10   | 4    | 2016-09-10 |
|    150 | 2016-09-11   | 4    | 2016-09-11 |
|    150 | 2016-09-12   | 4    | 2016-09-12 |
|    200 | 2016-09-08   | 5    | 2016-09-08 |
|    200 | 2016-09-10   | 6    | 2016-09-10 |
|    200 | 2016-09-12   | 7    | 2016-09-12 |
|    200 | 2016-09-14   | 8    | 2016-09-14 |
|    200 | 2016-09-16   | 9    | 2016-09-16 |
|    200 | 2016-09-18   | 10   | 2016-09-18 |
|    200 | 2016-09-20   | 11   | 2016-09-20 |
+--------+--------------+------+------------+
25 rows in set (0.00 sec)

使用上述方法的最终答案

SELECT userId,rn,count(*) days_In_A_Row 
from 
(   SELECT userId, 
    DATE(viewDT), 
        (@rn := if(@curUser = userId 
                AND (@prevDate=DATE(viewDT) OR @prevDate=DATE_SUB(DATE(viewDT),INTERVAL 1 DAY)), @rn, 
                    if(@curUser := GREATEST(userId,-1), @rn+1, @rn+1) 
                ) 
        ) rn, 
    @prevDate:=DATE(viewDT) as dummy1 
    FROM pageViews 
    JOIN (SELECT @curUser:=-1,@prevDate:='',@rn:=0) params 
    WHERE pageId=9 
    ORDER BY userId,viewDt 
) xDerived 
GROUP BY userId,rn 
HAVING days_In_A_Row>6; 

+--------+------+---------------+
| userId | rn   | days_In_A_Row |
+--------+------+---------------+
|    150 | 4    |             9 |
+--------+------+---------------+

因此，用户 150 至少连续 7 天（实际上连续 9 天）查看了第 9 页。该用户在您的系统中获得徽章。

关于 mysql 变量（@变量）的一些信息。为了安全地使用变量，必须注意不要假设 select 的任何输出列会在另一个输出列之前触发。这是在名为User-Defined Variables的手册页中明确说明的事实：

在下面的语句中，您可能认为 MySQL 会先评估 @a，然后再进行赋值：

SELECT @a, @a:=@a+1, ...;

但是，涉及用户变量的表达式的求值顺序是未定义的。

也就是说，我们知道使用 GREATEST()、LEAST() 和 COALESCE() 等函数的优先级会更高。

此外，GREATEST(N,-1) 代码中的废话将始终返回 N。但是我们需要在计算之前强制计算该列的优先级

@prevDate:=DATE(viewDT) as dummy1

线。另请参阅 Baron Schwartz 的必读 高级 MySQL 用户变量技术。

于 2016-10-17T03:04:15.360 回答
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将您的数据保存在数据库中，因为 cookie 的问题是用户可以随时清理他/她的浏览器。可以随时处理数据库中的数据。

假设您将这种格式的数据保存在数据库中：

Description | task_id | created 
Task perfor. | 2      | 2016-10-17
Task perfor. | 2      | 2016-10-17
Task perfor. | 2      | 2016-10-18
Task perfor. | 2      | 2016-10-18

您只需运行查询即可删除数据：

delete from table where created = date

一个查询可以清理你的数据，一点也不乱。即使是巨大的数据库也是这样处理的。

于 2016-10-16T23:46:28.883 回答