MySQL用户行为分析核心是结构化存储埋点数据并用SQL实现漏斗、留存、路径分析；需设计users/events宽表组合、用窗口函数补会话与用户状态、通过自连接/JOIN/聚合完成三大场景，辅以分区和预计算提升性能。
用户行为分析在MySQL中实现，核心是把埋点或日志数据结构化存储，并用SQL高效提取关键路径、漏斗、留存等指标。不依赖复杂工具，从建表、清洗到常用分析模型，几步就能跑通。
一、设计适合行为分析的MySQL表结构
典型用户行为数据包含：用户ID、事件类型（如click、pay、register）、发生时间、页面/模块、设备信息等。推荐一张宽表+一张事件明细表的组合：
- users表：存用户基础属性（user_id, reg_time, channel, gender...）
- events表：主行为表（event_id, user_id, event_name, event_time, page_path, os, device_id...），加索引：(user_id, event_time) 和 (event_name, event_time)
避免把所有字段塞进一个大JSON字段——虽然灵活，但无法走索引，查询慢、分析难。时间字段务必用DATETIME或TIMESTAMP，别用VARCHAR存时间字符串。
二、清洗与补全关键字段（比如会话ID、用户生命周期阶段）
原始行为数据常缺会话（session）标识和用户状态。可用MySQL窗口函数补全：
- 按user_id分组、event_time排序，计算相邻事件间隔；间隔＞30分钟视为新会话 → 用LAG() + CASE生成session_id
- 结合users表，LEFT JOIN补全注册时间，再用CASE WHEN标记用户是“新客”“老客”“流失用户”
- 对event_time做DATE(event_time)或HOUR(event_time)，方便按天/小时聚合
示例片段：SELECT user_id, event_name, DATE(event_time) AS dt, COUNT(*) FROM events WHERE event_time >= '2024-01-01' GROUP BY user_id, event_name, dt;
三、跑通三个最实用的分析场景SQL
1. 漏斗转化（注册→浏览商品→加购→下单）
用自连接或WITH递归（MySQL 8.0+）匹配同一用户按顺序发生的事件，统计每步人数及转化率。
2. 次日/7日留存
先取某天新注册用户集，再查他们在次日/第7天是否有任意行为，用COUNT(DISTINCT) + LEFT JOIN实现。
3. 高频行为路径（如首页→搜索→列表→详情→下单）
用GROUP_CONCAT(event_name ORDER BY event_time)拼路径，再用LIKE或正则筛选典型路径，配合HAVING COUNT(*) > N去噪。
四、性能与可维护性提醒
行为数据量大后，单表查询易变慢。建议：
- 按月或按天分区events表（PARTITION BY RANGE COLUMNS(event_time)）
- 定期归档历史数据（如保留最近180天），用INSERT ... SELECT + DROP PARTITION
- 高频分析需求（如每日留存）可预计算结果存入summary表，避免重复扫描大表
- 用视图封装常用逻辑（如“近7天活跃用户”），降低下游使用门槛
MySQL不是万能的数据分析引擎，但对中小规模、实时性要求不极端的业务，扎实建模+合理SQL，完全能支撑日常行为分析需求。关键是把“行为”当实体来设计，而不是当日志来堆砌。
