DAU — число уникальных пользователей за день: COUNT(DISTINCT user_id) GROUP BY day. MAU календарный — то же по месяцам. Скользящий MAU на каждый день — уникальные за последние 30 дней; его нельзя получить суммой DAU (пользователь посчитается много раз) — нужен join дней с окном событий.
А ещё На больших объёмах — uniq/uniqCombined в ClickHouse, approx_count_distinct
Так подсказку видит пользователь sotto на живом собеседовании — за пару секунд, пока вы думаете вслух.
Почему нельзя суммировать DAU. Пользователь, заходящий каждый день, войдёт в сумму 30 раз. Уникальные пользователи не аддитивны — это частая ошибка в витринах, где MAU «считают» из DAU.
Производительность. Скользящий подсчёт уникальных — дорогая операция: для каждого дня просматривается окно событий. На больших данных:
Stickiness. DAU/MAU = 0,2 значит, что средний активный за месяц пользователь заходит примерно 6 дней из 30. Для мессенджеров норма выше, для сервисов редких покупок — ниже.
sotto-- DAU
SELECT event_date, COUNT(DISTINCT user_id) AS dau
FROM events GROUP BY event_date;
-- скользящий MAU (30 дней) на каждую дату
SELECT d.day, COUNT(DISTINCT e.user_id) AS mau_30
FROM generate_series(DATE '2026-09-01', DATE '2026-09-30', INTERVAL '1 day') AS d(day)
JOIN events e
ON e.event_date > d.day - INTERVAL '30 day'
AND e.event_date <= d.day
GROUP BY d.day;sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план, как в блоке «Коротко». Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.