==这题下手时遇到很多问题，首先不慌，把能写的写出来，问题一步一步解决：
这个是我最初的想法，感觉不成立，因为任意时刻我不知道如何表示
==求同时在线的最大人数应该是一个常考的题目，就算不会也应该背下来
==这是解析的第一步，作者认为解析瞬时最大计数问题应该用编码+联立。对原表中的in_time和Out_time进行编码，in的话观看人数+1，out则-1，再进行两个select的联立，按artical来排序：
==用这个来得到登入和登出的时间，并且用union all进行联立（4.15
==对于这类与登入登出有关的题目，先记录下所有用户的登入和登出时间，并联立，用1表示进，-1表示出（4.17
==然后就是解法的第二步
==将实话，这里我没有看明白，利用sum（diff）over（）这段可以的出每篇文章在不同时刻的在线人数。（4.15
==今天看明白了，窗口函数中的orderby是排序，但是也会保留每一步的计算过程，1就是有人登入，再来一个sum后就变2，一次类推（4.17
==利用窗口聚合函数来计算瞬时在线人数，求和diff
==上面的图是这段代码的结果，可以得出该文章在不同时刻的在线人数
==以上是完整代码，对第二步的结果找最大值，注意要找最大值，肯定得得到所有值，另外为了满足题目的那个前进后出要求，这里窗口函数需要加上diff desc
==第一步：先查询每个用户第一次登陆的时间（即最小的登陆时间）----每天新用户表
第二步：因为涉及到跨天活跃，所以要进行并集操作，将登陆时间和登出时间取并集，这里的union会去重-----用户活跃表
第三步：将每天新用户表和用户活跃表左连接，只有是同个用户且第二天依旧登陆的才会保留记录，否则右表记录为空
第四步：得到每天的新用户是否登陆表后，开始计算每天的次日留存率：根据日期分组计算，次日活跃用户个数/当天新用户个数
==注意上面有个不好理解的地方，就是第12行。
这个date_sub的作用是用日期减去一个值。这里的意思就是t2的日期减去1天。
==此题难且经典，需要重复做，首先第一步很简单，利用最小登陆时间来判断新用户。第二步是用户的活跃问题，这类题目上面也有，要想到使用联结功能，将登入时间和登出时间进行联结，然后把两个表左连接，并且使用date_sub函数来保证间隔只有一天。（4.15
==今日再看一遍，依旧精妙绝伦，首先不管别的，将新用户记录表和登陆时间表给计算出来。然后利用左连接将两个表合并，然后用一个date_sub来完成只保留第二天依旧登陆的数据。另外做判断时，使用date_format准没错（4.17
以下是单纯第二步的结果
