MySQL - получить количество пользователей по неделям истории входа

Question

Есть две таблицы - users и login_history.

----------------------------------------------
-- user_id -- | -- created -------------------
--  1  ------ | -- 2018-11-01 13:07:24 -------
--  2  ------ | -- 2018-12-01 13:08:24 -------
--  3  ------ | -- 2019-01-01 13:09:24 -------
--  4  ------ | -- 2019-02-01 13:10:24 -------
--  5  ------ | -- 2019-02-01 13:11:24 -------
----------------------------------------------

Приведенный ниже запрос возвращает количество вышеуказанных пользователей на основе YEAR и MONTH того времени, когда они были созданы.

SELECT MONTH(created) as monthly, YEAR(created) as yearly, 
       count(*) as new_users FROM users
GROUP BY YEAR(created),MONTH(created)
ORDER BY YEAR(created) DESC, MONTH(created) DESC

, который возвращает нижеприведенные данные, в которых показан 1 пользователь, каждый из которых создан в ноябре, декабре 2018 года, январе 2019 года, и 2 пользователя, созданные в феврале 2019 года:

------------------------------------
----monthly---yearly----new_users---
----11--------2018-------1----------
----12--------2018-------1----------
----1---------2019-------1----------
----2---------2019-------2----------
------------------------------------

В другой таблице login_history хранится запись о входах пользователей в систему, которая показывает, что пользователь с user_id зарегистрировался 5 раз в ноябре 2018 года, 2 раза каждый в декабре 2018 года, январе 2019 года и феврале 2019 года:

----------------------------------------------
-- user_id -- | -- login_time ----------------
--  1  ------ | -- 2018-11-01 13:07:24 -------
--  1  ------ | -- 2018-11-02 13:07:24 -------
--  1  ------ | -- 2018-11-09 13:07:24 -------
--  1  ------ | -- 2018-11-10 13:07:24 -------
--  1  ------ | -- 2018-11-21 13:07:24 -------
--  1  ------ | -- 2018-12-01 13:07:24 -------
--  1  ------ | -- 2018-12-11 13:07:24 -------
--  1  ------ | -- 2019-01-01 13:07:24 -------
--  1  ------ | -- 2018-01-05 13:07:24 -------
--  1  ------ | -- 2018-02-01 13:07:24 -------
--  1  ------ | -- 2018-02-07 13:07:24 -------
----------------------------------------------

Теперь, основываясь на подобном наборе данных, я должен получить количество пользователей, которые при создании в конкретном месяце года снова вошли в систему в первую неделю, затем вторую неделю, затем в третью и т. Д. .... до 5-й недели.

Я изменил выборочный набор данных, чтобы он был больше, и вывод должен быть таким, как показано ниже, т.е. 100 новых пользователей, которые были созданы в ноябре 2018 года, 98 из 100 вошли в неделю 1, 80 из 100 в неделю 2 и т. Д. ...

------------------------------------------------------------------------------------------
----monthly---yearly----new_users-------week1------week2----week3------week4-----week5----
----11--------2018-------100-------------98---------80-------60---------70--------10------
----12--------2018-------200-------------190--------150------120--------100-------30------
----1---------2019-------300-------------288--------250------200--------100-------50------
----2---------2019-------400-------------360--------200-------100--------50-------5-------
------------------------------------------------------------------------------------------

То, что я пробовал до сих пор, приведено ниже, но я не смог получить номера недели как таковые:

SELECT t1.monthly, t1.yearly, t1.total as total_users, t2.total as logins from (
SELECT user_id, count(*) as total, YEAR(created) as yearly, MONTH(created) as monthly FROM users
GROUP BY user_id, YEAR(created),MONTH(created)
ORDER BY YEAR(created) DESC, MONTH(created) DESC) t1
join (SELECT user_id, COUNT(*) as total from login_history
GROUP BY user_id) t2
ON t1.user_id = t2.user_id;

Answer 1

Приведенный ниже запрос возвращает набор данных, который показывает, сколько пользователей вошли в систему в последующие недели.

SELECT
 MONTH(u.created) as monthly, YEAR(u.created) as yearly, count(DISTINCT u.user_id) as new_users,
 COUNT(DISTINCT CASE WHEN lh.login_time BETWEEN u.created AND (u.created + INTERVAL 1 WEEK) THEN  u.user_id END) AS week1,
 COUNT(DISTINCT CASE WHEN lh.login_time BETWEEN DATE_ADD(u.created, INTERVAL 1 WEEK) AND ( DATE_ADD(u.created, INTERVAL 1 WEEK) + INTERVAL 1 WEEK) THEN u.user_id END) AS week2,
 COUNT(DISTINCT CASE WHEN lh.login_time BETWEEN DATE_ADD(u.created, INTERVAL 2 WEEK) AND ( DATE_ADD(u.created, INTERVAL 2 WEEK) + INTERVAL 1 WEEK) THEN u.user_id END) AS week3,
 COUNT(DISTINCT CASE WHEN lh.login_time BETWEEN DATE_ADD(u.created, INTERVAL 3 WEEK) AND ( DATE_ADD(u.created, INTERVAL 3 WEEK) + INTERVAL 1 WEEK) THEN u.user_id END) AS week4,
 COUNT(DISTINCT CASE WHEN lh.login_time BETWEEN DATE_ADD(u.created, INTERVAL 4 WEEK) AND ( DATE_ADD(u.created, INTERVAL 4 WEEK) + INTERVAL 1 WEEK) THEN u.user_id END) AS week5,
 COUNT(DISTINCT CASE WHEN lh.login_time BETWEEN DATE_ADD(u.created, INTERVAL 5 WEEK) AND ( DATE_ADD(u.created, INTERVAL 5 WEEK) + INTERVAL 1 WEEK) THEN u.user_id END) AS week6,
 COUNT(DISTINCT CASE WHEN lh.login_time BETWEEN DATE_ADD(u.created, INTERVAL 6 WEEK) AND ( DATE_ADD(u.created, INTERVAL 6 WEEK) + INTERVAL 1 WEEK) THEN u.user_id END) AS week7,
 COUNT(DISTINCT CASE WHEN lh.login_time BETWEEN DATE_ADD(u.created, INTERVAL 7 WEEK) AND ( DATE_ADD(u.created, INTERVAL 7 WEEK) + INTERVAL 1 WEEK) THEN u.user_id END) AS week8,
 COUNT(DISTINCT CASE WHEN lh.login_time BETWEEN DATE_ADD(u.created, INTERVAL 8 WEEK) AND ( DATE_ADD(u.created, INTERVAL 8 WEEK) + INTERVAL 1 WEEK) THEN u.user_id END) AS week9,
 COUNT(DISTINCT CASE WHEN lh.login_time BETWEEN DATE_ADD(u.created, INTERVAL 9 WEEK) AND ( DATE_ADD(u.created, INTERVAL 9 WEEK) + INTERVAL 1 WEEK) THEN u.user_id END) AS week10 
 FROM
  users as u
LEFT JOIN
  login_history as lh
    ON u.user_id = lh.user_id
GROUP BY 
    YEAR(u.created), MONTH(u.created)
ORDER BY 
    YEAR(u.created) DESC, MONTH(u.created) DESC
LIMIT 10;

Вывести как:

monthly, yearly, new_users, week1, week2, week3, week4, week5, week6, week7, week8, week9, week10
3, 2019, 1418, 676, 131, 107, 55, 8, 0, 0, 0, 0, 0
2, 2019, 1452, 707, 241, 234, 239, 202, 157, 93, 32, 2, 0
1, 2019, 2664, 1178, 469, 404, 359, 332, 316, 284, 321, 321, 214
12, 2018, 1574, 340, 50, 88, 53, 17, 47, 50, 29, 48, 19
11, 2018, 1608, 689, 138, 97, 84, 87, 76, 46, 55, 51, 54
10, 2018, 5349, 1817, 763, 691, 656, 585, 531, 478, 465, 455, 422
9, 2018, 5318, 2959, 1295, 1330, 1172, 1101, 1137, 1099, 971, 913, 917
8, 2018, 209, 73, 11, 9, 8, 8, 8, 9, 12, 10, 8
7, 2018, 223, 57, 7, 4, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1
6, 2018, 172, 62, 11, 6, 9, 6, 5, 4, 3, 1, 0