次のようなテーブルがあります:

<表类=“s-表”> <标题> idタイムスタンプ＃＃＃Eメール＃＃＃ip＃＃＃イベント＃＃＃1 <正文> 2021-07-15 00:01:00demo@demo.com11.11.11.11＃＃＃登録する＃＃＃22021-07-15 00:04:00demo@demo.com11.11.11.11＃＃＃買う＃＃＃32021-07-15 00:07:00test@test.com22.22.22.22＃＃＃登録する＃＃＃42021-07-15 00:08:00someone@else.com33.33.33.33＃＃＃登録する＃＃＃52021-07-16 00:01:00test@test.com22.22.22.22＃＃＃買う＃＃＃62021-07-16 00:02:00someone@else.com33.33.33.33＃＃＃買う＃＃＃すべてのユーザーの電子メール、IP、日付/時刻、イベント (登録と購入) を追跡します。現在、a) サインアップと b) コンバージョン (サインアップから 7 日以内に発生した購入。購入日ではなく、そのメール/IP に割り当てられた元のサインアップ日) に関する毎日の統計を取得しようとしています。a) 登録については簡単に理解できましたが、7 日以内のコンバージョンをクエリして、各登録コンバージョンを登録日 (コンバージョン日ではなく、簡単です) に割り当てる方法を理解しようとすると、次のようになります。これはかなりの挑戦です。これはこれまでの私のクエリです:リーリーこれにより、次の結果が得られます:＃＃＃日付＃＃＃ ＃＃＃登録する＃＃＃ ＃＃＃変換＃＃＃

2021-07-15

3

1

2021-07-16 <表类=“s-表”> <标题> 02私が理想的に必要とするのは次のようなものです (15 日の 3 つの登録イベントに 3 つの購入イベントが関連付けられているため、15 日に 3 つのコンバージョンが割り当てられ、16 日に割り当てられないのはなぜですか): <正文> ＃＃＃日付＃＃＃ ＃＃＃登録する＃＃＃ ＃＃＃変換＃＃＃2021-07-15332021-07-1600

<表类=“s-表”> <标题> それは意味がありますか?この click_tracking テーブルのサイズは 100 万レコードまたは 2 レコードであり、クラッシュさせるために何度も JOINS を試みました。そのため、どんなクエリでも機能するわけではありません...この問題を効率的に解決し、このタスクを達成するためにクエリを変更する方法はありますか?