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表：UserVisits

+-------------+------+ | Column Name | Type | +-------------+------+ | user_id | int | | visit_date | date | +-------------+------+ 该表没有主键，它可能有重复的行 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'。

编写解决方案，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。

结果格式如下示例所示：

示例 1：

输入：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 | +---------+------------+输出：+---------+---------------+ | user_id | biggest_window| +---------+---------------+ | 1 | 39 | | 2 | 65 | | 3 | 51 | +---------+---------------+解释：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。

思路：

• 本题的目标是计算每个用户两次访问之间的最大时间间隔，其中最后一次访问需要与固定日期2021-01-01进行比较。

• 首先以uservisits表为基础，按照user_id分组，并按visit_date升序排列，使用分析函数LEAD(visit_date)获取同一用户的下一次访问日期。

• 对于存在下一次访问的记录，直接计算当前访问日期与下一次访问日期之间的日期差。

• 对于某个用户的最后一次访问，由于LEAD函数返回NULL，因此使用CASE WHEN将下一次访问日期替换为固定日期2021-01-01，以保证时间间隔计算的完整性。

• 使用ABS函数对日期差取绝对值，确保结果为正数，得到每次访问之间的时间间隔。

• 将上述计算结果放入公共表表达式（CTE）中，得到每个用户每次访问对应的时间间隔。

• 最后在外层查询中，按user_id分组，对每个用户的所有时间间隔取最大值，即得到该用户的最大访问间隔biggest_window。

代码：

with t as( select user_id, abs(visit_date - case when lead(visit_date) over( partition by user_id order by visit_date ) is null then date '2021-01-01' else lead(visit_date) over( partition by user_id order by visit_date ) end ) as diff from uservisits ) select user_id,max(diff) as biggest_window from t group by user_id