Mysql基础学习之LAG与LEAD开窗函数

目录

• 一.基本介绍
• 1.LAG 和 LEAD 概述
• 2.作用特性
• 3.LAG 函数
• 4.LEAD 函数
• 二.使用案例
• 1.LAG 示例
• 2.LEAD 示例
• 3.总结说明
• 总结

一.基本介绍

1.LAG 和 LEAD 概述

在数据库查询中，开窗函数（Window Functions）是一种强大的工具，用于在结果集的子集上执行计算。LAG和LEAD是两个常用的开窗函数，它们允许你在当前行的前面或后面的行中访问数据。
在数据库中，LAG和LEAD函数的全称是：

• LAG函数的全称是"LAST VALUE"。
• LEAD函数的全称是"LEAD VALUE"。

这两个函数是 SQL 标准中的开窗函数，它们允许在查询结果的子集上执行类似于聚合函数的计算，但不会导致结果集的单一行。它们的目的是在当前行的前面（LAG）或后面（LEAD）的行中访问数据，使得在处理时间序列数据或需要比较相邻行之间的值时非常有用。

2.作用特性

Lag 和 Lead 分析函数可以在同一次查询中取出同一字段的前 N 行的数据(Lag)和后 N 行的数据(Lead)作为独立的列。

在实际应用当中，若要用到取今天和昨天的某字段差值时，Lag 和 Lead 函数的应用就显得尤为重要。当然，这种操作可以用表的自连接实现，但是 LAG 和 LEAD 与 left join、right join 等自连接相比，效率更高，SQL 更简洁。

3.LAG 函数

LAG函数用于获取结果集中当前行之前的某一行的值。语法如下：

LAG (expression, offset, default) OVER (PARTITION BY partition_expression ORDER BY sort_expression)

• expression: 要检索的列或表达式。
• offset: 要返回的行数，如果不指定，默认为 1，即上一行。
• default: 当指定的行数超出结果集范围时，返回的默认值。

4.LEAD 函数

LEAD函数用于获取结果集中当前行之后的某一行的值。语法如下：

LEAD (expression, offset, default) OVER (PARTITION BY partition_expression ORDER BY sort_expression)

• expression: 要检索的列或表达式。
• offset: 要返回的行数，如果不指定，默认为 1，即下一行。
• default: 当指定的行数超出结果集范围时，返回的默认值。

二.使用案例

1.LAG 示例

考虑一个名为sales的表，包含销售数据：

CREATE TABLE sales (
    sale_date DATE,
    revenue INT
);

INSERT INTO sales VALUES
('2023-01-01', 100),
('2023-01-02', 150),
('2023-01-03', 200),
('2023-01-04', 120);

使用LAG函数，你可以获取前一天的销售额：

SELECT sale_date                                             -- 日期
     , revenue                                               -- 当前销售额
     , LAG(revenue) OVER (ORDER BY sale_date) AS lag_revenue -- 前一行的销售额
FROM sales;

结果：

| sale_date | revenue | lag_revenue |
|------------|---------|-------------|
| 2023-01-01 | 100 | NULL |
| 2023-01-02 | 150 | 100 |
| 2023-01-03 | 200 | 150 |
| 2023-01-04 | 120 | 200 |

2.LEAD 示例

使用LEAD函数，你可以获取后一天的销售额：

SELECT sale_date                                               -- 日期
     , revenue                                                 -- 日期
     , LEAD(revenue) OVER (ORDER BY sale_date) AS lead_revenue -- 后一行的销售额
FROM sales;

结果：

| sale_date | revenue | lead_revenue |
|------------|---------|--------------|
| 2023-01-01 | 100 | 150 |
| 2023-01-02 | 150 | 200 |
| 2023-01-03 | 200 | 120 |
| 2023-01-04 | 120 | NULL |

在这两个示例中，LAG和LEAD函数通过ORDER BY子句按销售日期对结果集进行排序。这允许你在时间序列数据中访问前一行或后一行的值，以进行比较或计算差异等操作。

3.总结说明

• 时间序列分析： 在时间序列数据中，你可能需要比较当前时间点的值与前一时间点或后一时间点的值，以便分析趋势、变化或周期性。
• 差异计算： 你可能需要计算当前行与前一行或后一行的差异，例如，计算每日销售额的增长或减少量。
• 移动平均计算： 通过结合LAG和LEAD函数，你可以计算移动平均值，以平滑数据并更好地理解趋势。
• 排名和百分比计算： 通过比较当前行与前一行或后一行的值，你可以进行排名或计算百分比变化，从而了解相对于其他行的位置或变化。
• 查找极值点： 通过比较当前值与相邻值，你可以轻松地识别极值点，例如找到峰值或谷值。
• 数据填充： 你可以使用LAG和LEAD函数来填充缺失的数据。如果某些行的数据缺失，你可以使用相邻行的值进行填充。
• 数据平滑计算： 你可以使用LAG和LEAD函数来进行数据平滑计划,让结果绘制的曲线更加平滑。这种操作可以代替表的自联接，并且 LAG 和 LEAD 有更高的效率。

LAG 和 LEAD 主要用来计算当前行的前后 N 行的这种场景，一般情况下我们会对数据进行排序，因为只有在有序的情况下，前面多少行和后面多少行才有意义。

LAG 和 LEAD 可以用在某些场景下代替自关联的写法。

总结

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