表： UserVisits
+-------------+------+ | Column Name | Type | +-------------+------+ | user_id | int | | visit_date | date | +-------------+------+ 该表没有主键。 该表包含用户访问某特定零售商的日期日志。
假设今天的日期是 '2021-1-1' 。
编写 SQL 语句，对于每个 user_id ，求出每次访问及其下一个访问（若该次访问是最后一次，则为今天）之间最大的空档期天数 window 。
返回结果表，按用户编号 user_id 排序。
查询格式如下示例所示：
UserVisits 表：
+---------+------------+
| user_id | visit_date |
+---------+------------+
| 1 | 2020-11-28 |
| 1 | 2020-10-20 |
| 1 | 2020-12-3 |
| 2 | 2020-10-5 |
| 2 | 2020-12-9 |
| 3 | 2020-11-11 |
+---------+------------+
结果表：
+---------+---------------+
| user_id | biggest_window|
+---------+---------------+
| 1 | 39 |
| 2 | 65 |
| 3 | 51 |
+---------+---------------+
对于第一个用户，问题中的空档期在以下日期之间：
- 2020-10-20 至 2020-11-28 ，共计 39 天。
- 2020-11-28 至 2020-12-3 ，共计 5 天。
- 2020-12-3 至 2021-1-1 ，共计 29 天。
由此得出，最大的空档期为 39 天。
对于第二个用户，问题中的空档期在以下日期之间：
- 2020-10-5 至 2020-12-9 ，共计 65 天。
- 2020-12-9 至 2021-1-1 ，共计 23 天。
由此得出，最大的空档期为 65 天。
对于第三个用户，问题中的唯一空档期在 2020-11-11 至 2021-1-1 之间，共计 51 天。