题目：1709. 访问日期之间最大的空档期

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表：UserVisits
+-------------+------+
| Column Name | Type |
+-------------+------+
| user_id     | int  |
| visit_date  | date |
+-------------+------+
该表没有主键。
该表包含用户访问某特定零售商的日期日志。假设今天的日期是'2021-1-1'。
编写 SQL 语句，对于每个user_id，求出每次访问及其下一个访问（若该次访问是最后一次，则为今天）之间最大的空档期天数window。
返回结果表，按用户编号user_id排序。查询格式如下示例所示：
UserVisits 表：
+---------+------------+
| user_id | visit_date |
+---------+------------+
| 1       | 2020-11-28 |
| 1       | 2020-10-20 |
| 1       | 2020-12-3  |
| 2       | 2020-10-5  |
| 2       | 2020-12-9  |
| 3       | 2020-11-11 |
+---------+------------+
结果表：
+---------+---------------+
| user_id | biggest_window|
+---------+---------------+
| 1       | 39            |
| 2       | 65            |
| 3       | 51            |
+---------+---------------+
对于第一个用户，问题中的空档期在以下日期之间：- 2020-10-20 至 2020-11-28 ，共计 39 天。- 2020-11-28 至 2020-12-3 ，共计 5 天。- 2020-12-3 至 2021-1-1 ，共计 29 天。
由此得出，最大的空档期为 39 天。
对于第二个用户，问题中的空档期在以下日期之间：- 2020-10-5 至 2020-12-9 ，共计 65 天。- 2020-12-9 至 2021-1-1 ，共计 23 天。
由此得出，最大的空档期为 65 天。
对于第三个用户，问题中的唯一空档期在 2020-11-11 至 2021-1-1 之间，共计 51 天。来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/biggest-window-between-visits

#测试数据
Create table If Not Exists UserVisits(user_id int, visit_date date);insert into UserVisits (user_id, visit_date) values ('1', '2020-11-28');
insert into UserVisits (user_id, visit_date) values ('1', '2020-10-20');
insert into UserVisits (user_id, visit_date) values ('1', '2020-12-3');
insert into UserVisits (user_id, visit_date) values ('2', '2020-10-5');
insert into UserVisits (user_id, visit_date) values ('2', '2020-12-9');
insert into UserVisits (user_id, visit_date) values ('3', '2020-11-11');

解题思路：

本题要求计算出一串日期中，间隔时间最大的天数。

那么，我们的思路可能是：

1、取出每一个日期的上一个日期或者下一个日期；

2、两个日期相减得出天数；

3、再取个最大值就可以了。

后两步都简单，难点在于第一步。

对于一个日期，它的下一个日期，必定是比它大的所有日期里的最小日期；

同样的，它的上一个日期，必定是比它小的所有日期里的最大日期；

比如，可以使用如下SQL取出每一个日期的下一个日期。

selecta.user_id,a.visit_date,min(coalesce(b.visit_date,'2021-01-01')) next_visit_date
from UserVisits a
left join UserVisits b
on a.user_id = b.user_id
and a.visit_date < b.visit_date
group by a.user_id,a.visit_date;

不过，强哥今天介绍另一种方法，使用分析函数：lead。

分析函数lead的作用是返回统计窗口内向下的第n个值。如果第n个值不存在，还支持设置默认值。

使用语法为：lead(column_name,n,default_value)。

column_name：要取值的字段；

n：向下取的值的序号；

default_value：默认取值；

那么，对于取每个日期的下一个日期，可以使用如下SQL：

SELECTa.user_id,a.visit_date,lead(a.visit_date, 1, '2021-01-01') over (partition by a.user_id order by a.visit_date) as lead_visit_date
FROM UserVisits a;

参考SQL：

SELECTb.user_id,max(datediff(b.lead_visit_date, b.visit_date)) as biggest_window
FROM (SELECTa.user_id,a.visit_date,lead(a.visit_date, 1, '2021-01-01') over (partition by a.user_id order by a.visit_date) as lead_visit_dateFROM UserVisits a
) b
GROUP BY b.user_id
ORDER BY b.user_id;