计算SQL中每个用户的session并发

Question

我有一个用户登录和注销表。

该表看起来像这样，但有几十万行：

抱歉，我的示例在 Python 中。但是我对 SQL 解决这个有趣问题的解决方案感兴趣。

data = [['aa', '2020-05-31 00:00:01', '2020-05-31 00:00:31'],
        ['bb','2020-05-31 00:01:01', '2020-05-31 00:02:01'],
        ['aa','2020-05-31 00:02:01', '2020-05-31 00:06:03'],
        ['cc','2020-05-31 00:03:01', '2020-05-31 00:04:01'],
        ['dd','2020-05-31 00:04:01', '2020-05-31 00:34:01'],
        ['aa', '2020-05-31 00:05:01', '2020-05-31 00:07:31'],
        ['bb','2020-05-31 00:05:01', '2020-05-31 00:06:01'],
        ['aa','2020-05-31 00:05:01', '2020-05-31 00:08:03'],
        ['cc','2020-05-31 00:10:01', '2020-05-31 00:40:01'],
        ['dd','2020-05-31 00:20:01', '2020-05-31 00:35:01']]


df_test = pd.DataFrame(data,  columns=['user_id','login', 'logout'], dtype='datetime64[ns]')

我能够使用 Python 中的 for 循环以一种骇人听闻的方式解决这个问题。

基本上，此代码计算每个 session （会话是每一行）同时登录的用户数量

这是我的解决方案。 它给出了我需要的结果。

# create a new column for simultaneous
df_test['simultaneous'] = 0

start_time = time.time()

# loop through dataframe and check condition
for i in df_test.index:
    login, logout = df_test.loc[i,'login'], df_test.loc[i,'logout']
    this_index = df_test.index.isin([i])
    df_test.loc[i, 'simultaneous'] = int(sum(
        (df_test[~this_index]['login'] <= logout) & (df_test[~this_index]['logout'] >= login)
    ))
print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

. 任何类型的 SQL 实现并发都可以。 我想为此比较 python 和 SQL 运行时。

提前致谢！