LAG语法: LAG(列名,[offset], [default_value]) OVER ( PARTITION BY 列名,... ORDER BY 列名 [ASC|DESC],... )
LEAD语法: LEAD(列名,[offset], [default_value]) OVER ( PARTITION BY 列名,... ORDER BY 列名 [ASC|DESC],... )
offset:offset是从当前行偏移的行数,以获取值。offset必须是一个非负整数。如果offset为零,则LEAD()函数计算当前行的值。如果省略 offset,则LEAD()函数默认使用一个。
default_value:如果没有后续行,则LEAD()函数返回default_value。例如,如果offset是1,则最后一行的返回值为default_value。如果您未指定default_value,则函数返回 NULL 。
PARTITION BY子句:PARTITION BY子句将结果集中的行划分LEAD()为应用函数的分区。如果PARTITION BY未指定子句,则结果集中的所有行都将被视为单个分区。
ORDER BY子句:ORDER BY子句确定LEAD()应用函数之前分区中行的顺序。
用途举例:
ps:
不适合计算留存,举例说明:
求3日留存用户,以下为用户登录表login_history_table:
首先使用LEAD函数对用户登录时间做偏移,SQL如下:
结果如下:
根据上面查询到的结果,3日留存用户中不能统计到abc,而实际应该包含abc,因为该用户20211022登录后,在3天后的20211025日又重新登录了。
MySQL从8.0开始支持窗口函数。也就是分析函数
序号函数:ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()
分布函数:PERCENT_RANK()、CUME_DIST()
前后函数:LAG()、LEAD()
头尾函数:FIRST_VALUE()、LAST_VALUE()
其它函数:NTH_VALUE()、NTILE()
例子:
首先有一个表字段:id score(分数)user_id
1.序号函数:ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()
用途:显示分区中的当前行号,对查询结果进行排序.
ROW_NUMBER():顺序排序——1、2、3 RANK():并列排序,跳过重复序号——1、1、3 DENSE_RANK():并列排序,不跳过重复序号——1、1、2
执行sql:
2.分布函数:PERCENT_RANK()、CUME_DIST()
用途:每行按照公式(rank-1) / (rows-1)进行计算。其中,rank为RANK()函数产生的序号,rows为当前窗口的记录总行数
3.前后函数:LAG()、LEAD()
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 *** 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。下面我就对这两个函数做一个简单的介绍。
函数语法如下:
lag(exp_str,offset,defval) OVER(PARTITION BY …ORDER BY …)
lead(exp_str,offset,defval) OVER(PARTITION BY …ORDER BY …)
参数说明:
exp_str是字段名
offset是偏移量,即是上1个或上N个的值,假设当前行在表中排在第10行,则offset 为3,则表示我们所要找的数据行就是表中的第7行(即10-3=7)。
defval默认值,当两个函数取上N/下N个值,当在表中从当前行位置向前数N行已经超出了表的范围时,LAG()函数将defval这个参数值作为函数的返回值,若没有指定默认值,则返回NULL,那么在数学运算中,总要给一个默认值才不会出错。
执行sql:
以第一行为例:4.0上一条记录(lag)是没有的,所有有赋予默认值0,4.0的下一条记录(lead)还是4.0,可以通过偏移量调整上下N条记录
注意:这里是序号的上一条或下一条
4.头尾函数:FIRST_VALUE(expr)、LAST_VALUE(expr)
用途:返回第一个(FIRST_VALUE(expr))或最后一个(LAST_VALUE(expr))expr的值
执行sql:
FIRST_VALUE()的结果容易理解,直接在结果的所有行记录中输出同一个满足条件的首个记录;
LAST_VALUE()默认统计范围是 rows between unbounded preceding and current row,也就是取当前行数据与当前行之前的数据的比较。
那么如果我们直接在每行数据中显示最后的那个数据,需在order by 条件的后面加上语句: rows between unbounded preceding and unbounded following , 也就是前面无界和后面无界之间的行比较。
加上语句,执行sql:
结果:
简单理解就是,取最大的还是最小的结合ORDER BY使用,或者取第一个还是或者最后一个
参考: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1728966619393719484&wfr=spider&for=pc
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)