SQL 语句为：
  SELECT DISTINCT t.uid FROM tmp_test AS t JOIN tmp_test AS t1
  ON date(t.login_time) + 1 <= date(t1.login_time) AND
     date(t.login_time) + 7 > date(t1.login_time) AND
     t.uid = t1.uid
  WHERE t.login_time BETWEEN ’2012-1-1 00:00:00′ AND ’2012-1-11 23:59:59′ AND
        t1.login_time >= ’2012-1-2′ AND t.login_time < ’2012-1-18′(可去掉）

- COUNT(DISTINCT)
  “计算连续7天”,可以通过GROUP BY分组和COUNT()来完成。因为一个用户在1天内可能会有多次登录，
  这里需要使用(COUNT DISTINCT）. SQL 语句为：
  GROUP BY t.login_time, t.uid
  HAVING COUNT(DISTINCT date(t1.login_time))=6

- BIT_OR
  考虑到DISTINCT操作需要缓存数据，就想到了用bit逻辑运算（可能会效率高一些)。因为连续的七天
  与第一天的差分别为，1,2,3,4,5,6,7.可以分别用1-7bit位来表示。根据这个特点，可以对分组中
  的每一行进行或(|)运算.如果最后的值等于b’1111110′(6个1）.那么就是连续的7天。这个办法可以
  避免DISTINC操作。没想到MySQL中真的有了bit操作的聚合函数。BIT_OR就是我们要用的。

  SQL 语句为：
  GROUP BY t.login_time, t.uid
  HAVING BIT_OR(1 << datediff(t1.login_time, t.login_time)) = b’1111110′;

  NOTE: 从测试结果看，没有索引时BIT_OR要比DISTINCT好一点点，不是非常明显。当DISTINCT的
        字段上有索引时，要比BIT_OR要好一点点.

- 去掉Range Join
  虽说上面的思路实现了这个查询要求，但是由于使用了Range Join,效率并不好。在对uid建索引的情
  况下，大约需要3.5s(总共约50000条记录). 有没有更好的方法呢？
  受BIT_OR的启发，可以通过单表扫描，用bit位来记录每个用户2012-1-1至2012-1-17是否有登录。
  然后根据这个值来判断是否有连续7天的情况。

  我们需要一个辅助的函数来进行bit的运算：
  DELIMITER |
  /* 判断一个Bit序列中，是否存在若干个连续的1 */
  /* 参数bits: bit序列*/
  /* 参数trait: 指定的若干连续的1.如b’111111‘ */
  CREATE FUNCTION bits_find_N1(bits BIGINT, trait BIGINT)
  RETURNS BOOL
  BEGIN
    WHILE bits <> 0 DO
      IF ((bits & trait) = trait) THEN
        RETURN TRUE;
      END IF;
      SET bits = bits >> 1;
    END WHILE;
    RETURN FALSE;
  END|
  DELIMITER ;

  SQL 语句为：
  SELECT uid AS bit FROM tmp_test
  WHERE login_time BETWEEN ’2012-1-1 00:00:00′ AND ’2012-1-17 23:59:59′
  GROUP BY uid
  HAVING bits_find_N1(BIT_OR(1 << datediff(login_time, ’2012-1-1′)),
                             b’1111111′) IS TRUE;

  这个语句效率还是比较好的，即使不对uid建索引，也只需约0.27s

- 超高效率的语句
  下面是另一个朋友写的SQL，虽然有点复杂，但是效率超高，只需要约0.17s是这样的

  SET @wy=0;
  SELECT DISTINCT uid
  FROM (SELECT MAX(date)-MIN(date) less,uid
        FROM (SELECT date-rn diff, uid, date, rn
              FROM (SELECT @wy:=@wy+1 rn, uid,
                           datediff(login_time,’1971-01-01′) date,login_time
                    FROM (SELECT date(login_time) login_time, uid FROM tmp_test
                          WHERE login_time>=’2012-01-01 00:00:00′ AND
                                login_time <’2012-01-18 00:00:00′
                          GROUP BY uid, date(login_time)
                          ORDER BY uid, date(login_time)
                         )x
                   )x
             )x
         GROUP BY diff,uid
        )x
  WHERE less>=6;

附上测试数据，供大家验证。tmp_test
由于用的是timestamp类型，导入后时间可能会有变化，导致结果不一样。我们测试的结果有183，185两种。
另外：用户可以在同一秒内登录多次，即出现多条相同的记录。
如uid=1, login_time=’2012-1-1 00:00:00′ 会出现多次。