抱歉，标题令人困惑，但我不太知道如何用短语表达我要生成的查询，而我对如何执行查询感到困惑。假设我有一个表websites，其中有列id，domain和created_at。我还有另一个表visitors，其中有列id，website_id，created_at。
我要确定的是一个月前创建的网站 ，并且在过去一个月中至少有一个访问者的网站，我可以按上个月有一个或多个访问者的天数对网站进行分组吗？
我实际上是在尝试生成一个直方图，其中过去一个月中至少有一位访客的x轴天数（因此它将为1-30），而表格中网站的y轴数至少有一位访客的天数。
以下是一些示例数据，其中包含我要收集的数据：
网站
╔════╤═══════════════════╤════════════╗
║ id │ domain │ created_at ║
╠════╪═══════════════════╪════════════╣
║ 1 │ example.com │ 9-28-2018 ║
╟────┼───────────────────┼────────────╢
║ 2 │ google.com │ 1-1-2018 ║
╟────┼───────────────────┼────────────╢
║ 3 │ test.com │ 2-1-2018 ║
╟────┼───────────────────┼────────────╢
║ 4 │ amazon.com │ 3-1-2018 ║
╟────┼───────────────────┼────────────╢
║ 5 │ stackoverflow.com │ 1-2-2013 ║
╚════╧═══════════════════╧════════════╝
访问者
╔════╤════════════╤════════════════════════════╗
║ id │ website_id │ created_at ║
╠════╪════════════╪════════════════════════════╣
║ 1 │ 1 │ 2018-09-15 01:34:07.917448 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 2 │ 2 │ 2018-09-28T17:51:35+00:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 3 │ 2 │ 2018-09-28T17:50:35+00:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 4 │ 2 │ 2018-09-28T17:51:21+00:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 5 │ 2 │ 2017-11-15 01:34:07.917448 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 6 │ 3 │ 2018-09-14T17:50:08+50:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 7 │ 4 │ 2018-09-15T16:50:01+00:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 8 │ 4 │ 2018-09-15T16:50:09+00:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 9 │ 4 │ 2018-09-16T16:50:10+32:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 10 │ 4 │ 2018-09-04T09:50:09+00:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 11 │ 5 │ 2017-11-15 01:34:07.917448 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 12 │ 5 │ 2018-09-06T09:50:09+00:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 13 │ 5 │ 2018-09-07T09:50:07+12:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 14 │ 5 │ 2018-09-08T09:50:02+40:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 15 │ 5 │ 2018-09-09T09:50:19+23:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 16 │ 5 │ 2018-09-10T09:50:12+00:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 17 │ 5 │ 2018-09-10T09:50:06+00:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 18 │ 6 │ 2018-09-02T09:50:01+18:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 19 │ 6 │ 2018-09-03T09:50:02+47:00 ║
╟────┼────────────┼────────────────────────────╢
║ 20 │ 6 │ 2018-09-04T09:50:07+13:00 ║
╚════╧════════════╧════════════════════════════╝
输出
╔═════════════════════════════════════╤════════════════════╗
║ Number of Active Days in Last Month │ Number of Websites ║
╠═════════════════════════════════════╪════════════════════╣
║ 0 │ 0 ║
╟─────────────────────────────────────┼────────────────────╢
║ 1 │ 2 ║
╟─────────────────────────────────────┼────────────────────╢
║ 2 │ 0 ║
╟─────────────────────────────────────┼────────────────────╢
║ 3 │ 2 ║
╟─────────────────────────────────────┼────────────────────╢
║ 4 │ 0 ║
╟─────────────────────────────────────┼────────────────────╢
║ 5 │ 1 ║
╟─────────────────────────────────────┼────────────────────╢
║ 6 │ 0 ║
╚═════════════════════════════════════╧════════════════════╝
说明