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Session: 2026-05-22 16:13:10 GMT+8
- Session Key: agent:main:feishu:direct:ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2
- Session ID: dbdc6c92-8180-47bf-9e02-b7672f5586d2
- Source: feishu
Conversation Summary
user: 帮我跑一个数据，我想看每一个角色每一节课的完课时间。帮我输出成excel，用户ID、角色ID、课程ID、课程名称、完课耗时、是否首通。有什么问题可以问我。 assistant: 李承龙你好！在开始之前，我需要确认几个关键问题：
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数据范围：是所有历史数据，还是限定某个时间段？（比如最近一个月、某个具体日期范围？）数据量可能比较大，明确范围可以避免Excel过大。
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"完课耗时"的定义：是指每次完成这节课的实际耗时（同一角色同一课时多次完成会有多条记录），还是只取首次完成的耗时？
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"是否首通"的定义：是指"该角色第一次完成这个课时"即为首通，后面的完成为非首通？这个理解对吗？
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课程名称：用
L1 S0 U00 L01这种格式展示可以吗？
你确认后我马上开始跑数据。 user: 1、所有历史数据，剔除测试账号和删除掉的账号。 2、每次完成都单独生成一个完成耗时，分别列出。 3、对的。 4、可以，然后不需要课程ID这一列了。 assistant: 好的，明确了。我先确认数据库和表结构，然后开始跑数据。 assistant: 数据量合理：~22万条完成记录、~2.9M条组件记录。我现在写Python脚本跑数据并导出Excel。 assistant: 数据已导出完成。现在把文件发给你。 assistant: 文件已发送。再同步发一条说明： assistant: 数据已导出并发送给你了，李承龙。汇总一下：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总记录数 | 117,945 条 |
| 首通记录 | 112,505 条 |
| 重复完成 | 5,440 条 |
文件包含 5 列：用户ID、角色ID、课程名称（如 L1 S0 U00 L01）、完课耗时（分钟，保留1位小数）、是否首通。所有历史数据，已剔除测试账号和删除账号，每次完成记录都单独列出，按用户→角色→课程排列。
user: 给我看看你统计完课耗时的逻辑和代码
assistant: 核心逻辑如下：
完课耗时统计逻辑
数据来源
- 课时完成记录：
bi_user_chapter_play_record_0~7（8张分表，UNION ALL），筛选play_status = 1（正常完成） - 组件耗时：
bi_user_component_play_record_0~7（8张分表），interval_time字段，单位毫秒 - 关联：通过
chapter_unique_id将课时记录与组件耗时关联
计算步骤
- 组件耗时聚合：对 8 张 component 分表按
chapter_unique_id分组，SUM(interval_time)得到该次课时完成的总耗时（毫秒） - 有效记录筛选：chapter 表 JOIN
bi_vala_app_character→bi_vala_app_account，过滤status=1 AND deleted_at IS NULL（剔除测试/删除账号） - 课程名称：JOIN
bi_level_unit_lesson，拼接course_level + course_season + course_unit + course_lesson - 耗时转换：
总毫秒数 / 60000，保留 1 位小数 = 分钟 - 首通标记：窗口函数
MIN(created_at) OVER (PARTITION BY character_id, chapter_id)，每条记录的created_at等于该角色+课时的最早时间则为"首通"
完整代码： assistant: 整个脚本就是上面的内容。核心要点：
- 耗时源头：
bi_user_component_play_record.interval_time（毫秒），按chapter_unique_id聚合求和，除以 60000 转分钟 - 首通判定：同一角色同一
chapter_id下，created_at最早的那条 = 首通，其余 = 非首通 - 数据过滤：只保留
play_status=1（课时正常完成），且账号status=1+deleted_at IS NULL（剔除测试/删除账号）
有什么需要调整的地方随时说。