SQL 怎么计算同时在线人数峰值？开始和结束同一时刻怎么算？
面试怎么回答
我会把在线会话看成时间区间，先约定用左闭右开。开始时加一，结束时减一，同一时刻先汇总净变化，再按时间累计取最大值。这样不会把同刻退出和进入算成短暂重叠。若统计人数而非连接数，需先合并同一用户重叠会话；另外处理统计区间之前已在线的基线、未结束会话和异常区间，避免按分钟采样漏掉真正峰值。
先把这段讲顺；面试官追问时，再展开下面的原理和细节。
详细讲解
业务想知道直播间最高同时在线多少人。有人按分钟统计登录数，再取最大值；但一个人可能在线半小时，另一个人只停留十秒。登录发生次数，并不能直接回答“同一时刻有多少人还在”。
在线峰值是区间重叠问题：先定义端点语义，再合并同刻增减并累计；人数还要求同用户区间去重。
先明确是人数，还是连接数
同一个用户可能同时开两个设备，也可能断线重连产生重叠会话。直接统计会话区间重叠，得到的是连接数或会话数。如果要去重人数，应先把同一用户相互重叠的在线区间合并，再计算全局重叠数量。
合并区间不能只和上一行结束时间比较，嵌套区间需要考虑此前最大的结束时间。这个准备步骤决定了统计单位，不能在最后简单加个 DISTINCT 就解决所有重叠问题。
下面假设输入已经完成去重和必要合并，一行代表一段有效在线区间，开始、结束都非空且开始早于结束。
开始和结束同刻，要先声明端点规则
常用约定是左闭右开，即 [start_time, end_time)。开始时已经在线，结束时不再在线。用户 A 在 10:05 退出、B 在 10:05 进入，不应因为实现顺序不同而瞬间算成两人。
如果业务需要结束时刻也包含，就属于另一种区间语义，应按明确的时间精度设计。不能一段 SQL 用包含端点，另一张报表又用不包含端点，却直接比较峰值。
把区间改写成增减事件
每个开始点记 +1，每个结束点记 -1。先按时间点合并净变化，再按时间累计。下面是通用窗口 SQL，适用于 PostgreSQL 17；online_intervals 已按前面的约定清洗：
WITH changes AS (
SELECT start_time AS ts, 1 AS delta
FROM online_intervals
UNION ALL
SELECT end_time AS ts, -1 AS delta
FROM online_intervals
), per_time AS (
SELECT ts, SUM(delta) AS delta
FROM changes
GROUP BY ts
), running AS (
SELECT ts,
SUM(delta) OVER (
ORDER BY ts
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS online_count
FROM per_time
)
SELECT COALESCE(MAX(online_count), 0) AS peak_online
FROM running;同刻先合并非常重要。如果把 +1 先处理、-1 后处理，中间产生的数字可能只是代码顺序制造的峰值，并不对应任何真实时间区间。
每个时间点累计后的值，表示从这个时刻到下一个变化点之前的在线量。需要峰值持续时间时，可以再取下一变化时刻，计算这些片段的长度；不要只保留最大数字却丢掉出现时间。
为什么不直接按秒或分钟展开？
逐秒展开容易把一个长会话扩成大量行，成本随持续时间增长。只按分钟采样又可能错过短暂峰值，例如两次采样之间有大量用户进入并很快离开。
端点扫描只关心状态发生变化的时刻，规模主要随区间数量增长。它仍需要排序或聚合，但不必为每段会话生成每一秒的数据。若时间本身已被源端截成分钟，算法也无法恢复不存在的秒级精度。
一个典型场景：边界时刻凭空多了一个人
比如两段区间是 [10:00, 10:05) 和 [10:05, 10:10)，实际峰值为一。某实现排序时优先处理进入，算出峰值二，最初怀疑埋点重复，却找不到相同会话 ID。
真正的问题是端点处理与业务语义不一致。原样例的进入和离开时刻完全错开，没有覆盖同刻事件。修复后把同刻变化先聚合，并增加相邻区间、嵌套区间、重复会话、零时长和空输入测试。
跨日范围必须带上起始基线
只取当天的登录事件，会漏掉前一天已经在线、当天仍未退出的人。统计 [T0, T1) 时，应选取与该范围相交的区间，裁剪到范围边界，再生成端点；或者先计算 T0 的在场基线，再累计后续变化。
未结束会话也要有明确截止时间，不能随便填一个很远的日期。心跳中断、客户端崩溃造成的假在线，应按会话协议另行清洗，并区分观测值和超时推断。
最后，人数不应为负，裁剪范围内的最终增减应能闭合；这些检查能发现缺少结束事件或重复生成端点，但不能替代源端在线定义。