偏移类窗口函数—— LAG（）、LEAD（）用法详解

偏移类窗口函数：LAG() 和 LEAD() 用法详解

在 SQL 中，偏移类窗口函数 LAG() 和 LEAD() 用于访问当前行的前几行或后几行的值。

1. LAG() 函数

LAG() 函数返回当前行的前几行的数据。

LAG(Expression, OffSetValue, DefaultVar) OVER (PARTITION BY [Expression]ORDER BY Expression [ASC|DESC]
);

• expression🍔: 你想要获取的列或表达式。
• offset🍟 (可选): 你希望向前偏移的行数。默认是 1，表示获取前一行的数据。
• default_value🍿 (可选): 如果当前行之前没有足够的行，返回的默认值。默认是 NULL，如果没有设置 default_value，且当前行是窗口的第一行或没有前几行数据时，返回 NULL。
• PARTITION BY🥓 (可选): 按某列分组计算窗口函数，类似于 GROUP BY。如果没有此项，整个数据集视为一个窗口。
• ORDER BY🥩: 按照某列排序，确定偏移的顺序。

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Demo🍕🍕🍕🍕🍕🍕：

表格数据😎

sales 表，表结构和数据如下：

id	month	revenue
1	Jan	100
2	Feb	150
3	Mar	200

Demo🍕🍕：基础用法

使用 LAG() 函数来获取按月排序后的“revenue”列的前一行的值。

SELECT  id, month, revenue, LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS prev_revenue
FROM sales;

id	month	revenue	prev_revenue
1	Jan	100	NULL
2	Feb	150	100
3	Mar	200	150

Tips🍬🍬：

• 第一行没有前一行，所以 prev_revenue 为 NULL。
• 第二行的 prev_revenue 为第一行的 revenue 值（100）。
• 第三行的 prev_revenue 为第二行的 revenue 值（150）。

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Demo🍕🍕：带偏移量的 LAG() 函数

使用 LAG() 函数，并指定偏移量为 2，获取两行之前的“revenue”值。

SELECT  id, month, revenue, LAG(revenue, 2) OVER (ORDER BY month) AS prev_revenue
FROM sales;

id	month	revenue	prev_revenue
1	Jan	100	NULL
2	Feb	150	NULL
3	Mar	200	100

Tips🍬🍬：

• 第一行和第二行都没有两行之前的记录，所以 prev_revenue 为 NULL。
• 第三行的 prev_revenue 为第一行的 revenue 值（100）。

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Demo🍕🍕：带默认值的 LAG() 函数

使用 LAG() 函数，并指定默认值为 0，当无法获取前一行的值时返回默认值。

SELECT  id, month, revenue, LAG(revenue, 1, 0) OVER (ORDER BY month) AS prev_revenue
FROM sales;

id	month	revenue	prev_revenue
1	Jan	100	0
2	Feb	150	100
3	Mar	200	150

Tips🍬🍬：

• 使用 LAG(revenue, 1, 0) 来获取前一行的“revenue”值，如果没有前一行则返回默认值 0。
• 第一行没有前一行，所以 prev_revenue 为 0。
• 第二行的 prev_revenue 为第一行的 revenue 值（100）。
• 第三行的 prev_revenue 为第二行的 revenue 值（150）。

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Demo🍕🍕： LAG() 函数，比较每一天的销售额与前一天的销售额的差异。

SELECTsale_date,amount,LAG(amount, 1, 0) OVER (ORDER BY sale_date) AS previous_day_amount,amount - LAG(amount, 1, 0) OVER (ORDER BY sale_date) AS difference
FROM sales;

• LAG(amount, 1, 0)：这行的 LAG 函数表示获取前一天（前一行）的 amount 列的值，如果前一天没有数据（例如第一行），则返回 0。
• 通过 ORDER BY sale_date，确保按日期顺序排列数据。

sale_date	amount	previous_day_amount	difference
2025-01-01	100	0	100
2025-01-02	150	100	50
2025-01-03	200	150	50
2025-01-04	180	200	-20

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2. LEAD() 函数

LEAD() 函数与 LAG() 类似，但它返回的是当前行的后几行的数据。

LEAD(Expression, OffSetValue, DefaultVar) OVER (PARTITION BY [Expression]ORDER BY Expression [ASC|DESC]
);

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• expression🍔: 你想要获取的列或表达式。
• offset🍟 (可选): 你希望向前偏移的行数。默认是 1，表示获取前一行的数据。
• default_value🍿 (可选): 如果当前行之前没有足够的行，返回的默认值。默认是 NULL，如果没有设置 default_value，且当前行是窗口的第一行或没有前几行数据时，返回 NULL。
• PARTITION BY🥓 (可选): 按某列分组计算窗口函数，类似于 GROUP BY。如果没有此项，整个数据集视为一个窗口。
• ORDER BY🥩: 按照某列排序，确定偏移的顺序。

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Demo🍕🍕：基础用法

使用 LEAD() 函数来获取按月排序后的“revenue”列的后一行的值。

SELECT  id, month, revenue, LEAD(revenue) OVER (ORDER BY month) AS next_revenue
FROM sales;

id	month	revenue	next_revenue
1	Jan	100	150
2	Feb	150	200
3	Mar	200	NULL

Tips🍬🍬：

• 第一行的 next_revenue 为第二行的 revenue 值（150）。
• 第二行的 next_revenue 为第三行的 revenue 值（200）。
• 第三行没有后续行，所以 next_revenue 为 NULL。

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Demo🍕🍕：带偏移量的 LEAD() 函数

使用 LEAD() 函数，并指定偏移量为 2，获取两行之后的“revenue”值。

SELECT  id, month,revenue, LEAD(revenue, 2) OVER (ORDER BY month) AS next_revenue
FROM sales;

id	month	revenue	next_revenue
1	Jan	100	200
2	Feb	150	NULL
3	Mar	200	NULL

Tips🍬🍬：

• 使用 LEAD(revenue, 2) 来获取两行之后的“revenue”值。
• 第一行的 next_revenue 为第三行的 revenue 值（200）。
• 第二行和第三行都没有两行之后的记录，所以 next_revenue 为 NULL。

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Demo🍕🍕：带默认值的 LEAD() 函数

使用 LEAD() 函数，并指定默认值为 0，当无法获取后一行的值时返回默认值。

SELECT id, month, revenue, LEAD(revenue, 1, 0) OVER (ORDER BY month) AS next_revenue
FROM sales;

id	month	revenue	next_revenue
1	Jan	100	150
2	Feb	150	200
3	Mar	200	0

Tips🍬🍬：

• 使用 LEAD(revenue, 1, 0) 来获取后一行的“revenue”值，如果没有后一行则返回默认值 0。
• 第一行的 next_revenue 为第二行的 revenue 值（150）。
• 第二行的 next_revenue 为第三行的 revenue 值（200）。
• 第三行没有后一行，所以 next_revenue 为 0。

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Demo🍕🍕：LEAD() 函数，比较每一天的销售额与下一天的销售额的差异。

SELECTsale_date,amount,LEAD(amount, 1, 0) OVER (ORDER BY sale_date) AS next_day_amount,LEAD(amount, 1, 0) OVER (ORDER BY sale_date) - amount AS difference
FROM sales;

• LEAD(amount, 1, 0)：这行的 LEAD 函数表示获取下一天（下一行）的 amount 列的值。如果下一天没有数据（例如最后一行），则返回 0。
• 通过 ORDER BY sale_date，确保按日期顺序排列数据。

sale_date	amount	next_day_amount	difference
2025-01-01	100	150	50
2025-01-02	150	200	50
2025-01-03	200	180	-20
2025-01-04	180	0	-180

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整理不易，一键三连呀列位