SQL 中的LAG 和LEAD 是用於比較當前行與前後行數(shù)據(jù)的窗口函數(shù)。 1. LAG(column, offset, default) 用於獲取當前行之前第offset 行的數(shù)據(jù)，默認值為1，無前一行時返回default；2. LEAD(column, offset, default) 則用於獲取之後的行。它們常用於時間序列分析，如計算銷售額變化、用戶行為間隔等。例如通過LAG(sales, 1, 0) 獲取前一天銷售額併計算差值和增長率；通過LEAD(visit_date) 獲取下次訪問時間並結(jié)合DATEDIFF 計算間隔天數(shù)。使用時需注意明確排序、合理設置默認值、避免重複調(diào)用及考慮性能優(yōu)化。

處理時間序列數(shù)據(jù)時，經(jīng)常需要比較當前行與前一行或後一行的值，比如查看銷售額的變化趨勢、用戶行為間隔等。這時候，SQL 的LAG和LEAD函數(shù)就非常實用了。

它們屬於窗口函數(shù)，能讓你在不自連接的情況下訪問前後行的數(shù)據(jù)，寫起來簡潔，效率也高。

什麼是LAG 和LEAD？

LAG和LEAD是SQL 中用於訪問前一行或後一行數(shù)據(jù)的兩個函數(shù)：

• LAG(column, offset, default) ：取當前行之前第offset行的column值，默認是1 行，如果沒有則返回default
• LEAD(column, offset, default) ：類似，但取的是之後的行

舉個簡單的例子，假設你有這樣一個銷售記錄表：

你想知道每天和前一天相比銷售變化了多少，就可以用LAG(sales, 1, 0)來拿到前一天的銷售額。

如何用LAG/LEAD 分析時間序列？

實際使用中，有幾個常見場景可以用到這兩個函數(shù)：

比較相鄰時間點的變化（如增長量、增長率）

這是最常見的用途之一。例如分析每日銷售額的增長情況：

 SELECT 
    date,
    sales,
    LAG(sales, 1, 0) OVER (ORDER BY date) AS prev_sales,
    sales - LAG(sales, 1, 0) OVER (ORDER BY date) AS diff,
    ROUND((sales - LAG(sales, 1, 0) OVER (ORDER BY date)) / LAG(sales, 1, 0.0) OVER (ORDER BY date) * 100, 2) AS growth_rate
FROM sales_data;

這樣就能得到每一天的銷售差值和增長率。注意這裡用了兩次LAG ，其實可以優(yōu)化成子查詢或者CTE 避免重複計算。

查看事件之間的間隔時間（如用戶活躍間隔）

如果你有一個用戶訪問日誌表：

想看看每次訪問之間隔了幾天，可以用LEAD(visit_date)獲取下一次訪問日期，再用DATEDIFF算間隔：

 SELECT
    user_id,
    visit_date,
    LEAD(visit_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_date) AS next_visit,
    DATEDIFF(LEAD(visit_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_date), visit_date) AS days_between
FROM user_visits;

這個方法特別適合分析用戶流失、活躍頻率等指標。

處理分組內(nèi)的前後對比（如按用戶、產(chǎn)品分類）

如果數(shù)據(jù)是按多個維度組織的，比如每個用戶的訪問記錄，就需要在OVER()中加上PARTITION BY ，保證只在同一個用戶內(nèi)進行前後對比。

例如，找出每個用戶的上一次購買金額：

 LAG(amount, 1, 0) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY purchase_date)

這樣就不會把不同用戶的數(shù)據(jù)混在一起。

使用時需要注意的幾個細節(jié)

• 排序必須明確： LAG/LEAD是基於有序數(shù)據(jù)的，所以OVER()裡一定要有ORDER BY ，否則結(jié)果不可控。
• 默認值要合理設置：比如第一天沒有“前一天”，可以設為0 或者NULL，根據(jù)業(yè)務需求決定。
• 性能問題：雖然比自連接高效，但如果數(shù)據(jù)量很大、分區(qū)很多，也要注意執(zhí)行計劃，必要時加索引。
• 避免多次調(diào)用同一個LAG/LEAD ：上面提到過，重複調(diào)用會影響可讀性和性能，建議用CTE 或子查詢先提取出來。

基本上就這些。 LAG 和LEAD 雖然看起來簡單，但在時間序列分析中非常有用，尤其是做同比環(huán)比、用戶行為間隔分析時，掌握好用法能讓查詢更清晰高效。

以上是使用SQL滯後和鉛函數(shù)進行時間序列分析。的詳細內(nèi)容。更多資訊請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！