从百万级订单数据中快速定位高频下单用户
挑战：
拥有百万级订单记录（订单表）和十万级用户记录（用户表），如何高效地找出过去一年内下单天数最多的前200名用户，并按下单天数降序排列？
解决方案：
运用SQL语句，可以简洁高效地解决此问题：
SELECT COUNT(*) AS 下单天数, user_id FROM 订单表 WHERE 订单日期 BETWEEN 'yyyy-mm-dd' AND 'yyyy-mm-dd' -- 请替换为实际的日期范围 GROUP BY user_id, 订单日期 ORDER BY 下单天数 DESC LIMIT 200;
代码解读：
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SELECT COUNT(*) AS 下单天数, user_id: 统计每个用户的下单天数，并显示用户ID。 -
FROM 订单表: 指定数据来源为订单表。 -
WHERE 订单日期 BETWEEN 'yyyy-mm-dd' AND 'yyyy-mm-dd': 筛选过去一年的订单数据 (请将占位符替换为实际的起始和结束日期)。 -
GROUP BY user_id, 订单日期: 按用户ID和订单日期分组，以便统计每个用户每天的下单次数。 -
ORDER BY 下单天数 DESC: 按下单天数降序排列结果。 -
LIMIT 200: 只返回前200名用户。
优化建议：
为提高查询效率，建议在订单日期字段上创建索引。 如果需要获取更多用户信息，可以将此查询与用户表进行JOIN操作。
此方法能够快速准确地识别出高频下单用户，为后续的业务分析和用户画像构建提供有力支持。
