SQL中Lag()和LEAD()的用法示例详解

目录

• 前言
• 一、核心定义与语法
• 基本语法
• 参数说明
• 二、典型应用场景（附示例）
• 场景 http://www.devze.com1：获取“上一行/下一行”数据（基础用法）
• 场景 2：计算“相邻行差值”（如日环比）
• 场景 3：获取“间隔多行”的数编程据（自定义偏移量）
• 三、关键注意事项
• 总结

前言

LAG() 和 LEAD() 是 SQL 中常用的窗口函数，核心作用是在同一结果集中，根据指定排序规则，获取当前行“前面”或“后面”某行的数据，无需进行自连接，极大简化了“跨行取值”的逻辑。

一、核心定义与语法

两者语法结构完全一致，仅功能相反（LAG 取前，LEAD 取后）。

基本语法

LAG(目标字段, 偏移量, 默认值) OVER (

    PARTITION BY 分组字段  -- 可选：按某字段分组，组内独立计算

    ORDER BY 排序字段 [ASC/DESC]  http://www.devze.com;-- 必须：定义“前后”的排序规则

) AS 别名

LEAD(目标字段, 偏移量, 默认值) OVER (

    PARTITION BY 分组字段  -- 可选

    ORDER BY 排序字段 [ASC/DESC]  -- 必须

) AS 别名

参数说明

二、典型应用场景（附示例）

假设存在表 sales，存储每日销售数据，结构如下：

场景 1：获取“上一行/下一行”数据（基础用法）

需求：查询每个产品的每日销售额，并显示“前一天销售额”和“后一天销售额”。

SELECT
    date,
    product,
    amount,
    -- 获取“同一产品”前 1 天的销售额，无则返回 0
    LAG(amount, 1, 0) OVER (
      编程客栈  PARTITION BY product  -- 按产品分组（不同产品不互相影响）
        ORDER BY date ASC     -- 按日期升序，“前”即“前一天”
    ) AS prev_day_amount,
    -- 获取“同一产品”后 1 天的销售额，无则返回 0
    LEAD(amount, 1, 0) OVER (
        PARTITION BY product
        ORDER BY date ASC     -- 按日期升序，“后”即“后一天”
    ) AS next_day_amount
FROM sales;

结果（清晰看到每行与前后行的关联）：

场景 2：计算“相邻行差值”（如日环比）

需求：按产品计算每日销售额的“环比增长额”（当日销售额 - 前一日销售额）。

SELECT
    date,
    product,
    amount,
    -- 当日金额 - 前一天金额 = 环比增长额
    amount - LAG(amount, 1, 0) OVER (
        PARTITION BY product
        ORDER BY date ASC
    ) AS day_on_day_growth
FROM sales;

结果：

场景 3：获取“间隔多行”的数据（自定义偏移量）

需求：查BBxhn询每个产品的销售额，并显示“前 2 天”的销售额（偏移量设为 2）。

SELECT
    date,
    product,
    amount,
    -- 偏移量=2：取“前 2 天”的数据，无则返回 NULL
    LAG(amount, 2) OVER (
        PARTITION BY product
        ORDER BY date ASC
    ) AS prev_2day_amount
FROM sales;

结果（2024-01-03 的 A 产品，前 2 天是 2024-01-01 的 100）：

三、关键注意事项

ORDER BY 必须存在：LAG/LEAD 依赖排序规则定义“前后”，缺少 ORDER BY 会报错或结果混乱。

PARTITION BY 分组隔离：无 PARTITION BY 时，全表视为一个“组”，跨行取值会跨越所有数据（如产品 A 和 B 的数据会互相取前后行）。

偏移量与默认值：偏移量必须为非负整数；默认值不指定时，“前后行不存在”会返回 NULL（可根据需求设为 0 或其他值）。

与自连接的区别：传统“跨行取值”需用自连接（如 a.date = b.date + 1），但 LAG/LEAD 代码更简洁、性能更高（尤其大数据量场景）。

总结

LAG() 和 LEAD() 是“跨行数据关联”的高效工具，核心用于：

计算环比、同比（相邻时间数据对比）

补全缺失的前后关联信息（如前/后订单、前/后员工数据）

简化复杂的行与行之间的逻辑对比

核心逻辑：按分组、定排序、取前后，即可灵活应对各类“跨行取值”需求。

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