Bien, me doy cuenta de que llegué un poco tarde, pero quería publicar mi respuesta de todos modos :-)
Lo que necesita se puede hacer usando una subconsulta, pero esto puede llevar mucho tiempo en completarse en una tabla grande...
Pensando en la pregunta llegué a dos enfoques diferentes.
Uno de ellos ya se ha tratado en las otras respuestas, funciona comenzando en un punto específico en el tiempo, observando el intervalo que comienza en ese momento y luego observando el intervalo de igual duración que sigue inmediatamente. Esto conduce a resultados claros y comprensibles y probablemente sea lo que se requeriría (por ejemplo, el usuario no debe exceder las 100 descargas por día calendario). Sin embargo, esto pasaría completamente por alto situaciones en las que un usuario realiza 99 descargas durante la hora anterior a la medianoche y otras 99 en la primera hora del nuevo día.
Entonces, si el resultado requerido es más una "lista de los diez principales descargadores", entonces este es el otro enfoque. Los resultados aquí pueden no ser tan comprensibles a primera vista, porque una sola descarga puede contar para múltiples intervalos. Esto se debe a que los intervalos se superpondrán (y deben hacerlo).
Aquí está mi configuración. Creé la tabla a partir de su declaración y agregué dos índices:
CREATE INDEX downloads_timestamp on downloads (dl_date);
CREATE INDEX downloads_user_id on downloads (user_id);
Los datos que he insertado en la tabla:
SELECT * FROM downloads;
+----+----------+---------+---------------------+
| id | stuff_id | user_id | dl_date |
+----+----------+---------+---------------------+
| 1 | 1 | 1 | 2011-01-24 09:00:00 |
| 2 | 1 | 1 | 2011-01-24 09:30:00 |
| 3 | 1 | 1 | 2011-01-24 09:35:00 |
| 4 | 1 | 1 | 2011-01-24 10:00:00 |
| 5 | 1 | 1 | 2011-01-24 11:00:00 |
| 6 | 1 | 1 | 2011-01-24 11:15:00 |
| 7 | 1 | 1 | 2011-01-25 09:15:00 |
| 8 | 1 | 1 | 2011-01-25 09:30:00 |
| 9 | 1 | 1 | 2011-01-25 09:45:00 |
| 10 | 1 | 2 | 2011-01-24 08:00:00 |
| 11 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:00:00 |
| 12 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:01:00 |
| 13 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:02:00 |
| 14 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:03:00 |
| 15 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:00:00 |
| 16 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:04:00 |
| 17 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:05:00 |
| 18 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:06:00 |
| 19 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:07:00 |
| 20 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:08:00 |
| 21 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:09:00 |
| 22 | 1 | 2 | 2011-01-24 12:10:00 |
| 23 | 1 | 2 | 2011-01-25 14:00:00 |
| 24 | 1 | 2 | 2011-01-25 14:12:00 |
| 25 | 1 | 2 | 2011-01-25 14:25:00 |
+----+----------+---------+---------------------+
25 rows in set (0.00 sec)
Como puede ver, todas las descargas ocurrieron ayer o hoy y fueron ejecutadas por dos usuarios diferentes.
Ahora, lo que tenemos que tener en cuenta es lo siguiente:hay (matemáticamente) un número infinito de intervalos de 24 horas (o intervalos de cualquier otra duración) entre '2011-01-24 0:00' y '2011-01-25 23 :59:59'. Pero como la precisión del servidor es de un segundo, esto se reduce a 86 400 intervalos:
First interval: 2011-01-24 0:00:00 -> 2011-01-25 0:00:00
Second interval: 2011-01-24 0:00:01 -> 2011-01-25 0:00:01
Third interval: 2011-01-24 0:00:02 -> 2011-01-25 0:00:02
.
.
.
86400th interval: 2011-01-24 23:59:59 -> 2011-01-25 23:59:59
Así que podríamos usar un ciclo para iterar sobre todos estos intervalos y calcular el número de descargas por usuario y por intervalo. Por supuesto, no todos los intervalos tienen el mismo interés para nosotros, por lo que podemos omitir algunos utilizando las marcas de tiempo de la tabla como "comienzo del intervalo".
Esto es lo que hace la siguiente consulta. Utiliza cada marca de tiempo de descarga en la tabla como "inicio del intervalo", agrega la duración del intervalo y luego consulta la cantidad de descargas por usuario durante este intervalo.
SET @duration = '24:00:00';
SET @limit = 5;
SELECT * FROM
(SELECT t1.user_id,
t1.dl_date startOfPeriod,
ADDTIME(t1.dl_date,@duration) endOfPeriod,
(SELECT COUNT(1)
FROM downloads t2
WHERE t1.user_id = t2.user_id
AND t1.dl_date <= t2.dl_date
AND ADDTIME(t1.dl_date,@duration) >= t2.dl_date) count
FROM downloads t1) t3
WHERE count > @limit;
Aquí está el resultado:
+---------+---------------------+---------------------+-------+
| user_id | startOfPeriod | endOfPeriod | count |
+---------+---------------------+---------------------+-------+
| 1 | 2011-01-24 09:00:00 | 2011-01-25 09:00:00 | 6 |
| 1 | 2011-01-24 09:30:00 | 2011-01-25 09:30:00 | 7 |
| 1 | 2011-01-24 09:35:00 | 2011-01-25 09:35:00 | 6 |
| 1 | 2011-01-24 10:00:00 | 2011-01-25 10:00:00 | 6 |
| 2 | 2011-01-24 08:00:00 | 2011-01-25 08:00:00 | 13 |
| 2 | 2011-01-24 12:00:00 | 2011-01-25 12:00:00 | 12 |
| 2 | 2011-01-24 12:01:00 | 2011-01-25 12:01:00 | 10 |
| 2 | 2011-01-24 12:02:00 | 2011-01-25 12:02:00 | 9 |
| 2 | 2011-01-24 12:03:00 | 2011-01-25 12:03:00 | 8 |
| 2 | 2011-01-24 12:00:00 | 2011-01-25 12:00:00 | 12 |
| 2 | 2011-01-24 12:04:00 | 2011-01-25 12:04:00 | 7 |
| 2 | 2011-01-24 12:05:00 | 2011-01-25 12:05:00 | 6 |
+---------+---------------------+---------------------+-------+
12 rows in set (0.00 sec)
