LAG(col,n,default):用于统计窗口内往前第几行值。第一个参数为列名,第二个参数为往前第n行(可选,默认为1),第三个参数为默认值(当往前第n行为NULL时候,取默认值,如不指定,则为NULL)。 FIRST_VALUE(列名):用于找出统计窗口内的第一个值。 LAST_VALUE(列名):用于找出统计窗口内的最后一个值。
描述:LEAD函数为各组内对应值生成提前值。即当前值对应的行数向后偏移offset位后所得行的value值作为序号。若经过向后偏移后行数超过当前组内的总行数,则对应结果取为default值。若无指定,在默认情况下,offset取为1,default值取为NULL。 返回值类型:与参数数据类型相同。
lag(pay_time,1,pay_time) over(partition by user_name order by pay_time) lag1, -- 没有传入偏移量,那么默认就是1,找不到的话,此处也没有给默认值,为null lag(pay_time) over(partition by user_name order by pay_time) lag1_s, lag(pay_time,2,pay_time) over(partition by user_name ord...
,lag(date,1) over(partition by shopname order by date) from t 最后结果如下: shopname sales date lag_window_0 A 1 2018/4/1 NULL A 7 2018/4/2 2018/4/1 A 4 2018/4/3 2018/4/2 B 3 2018/4/1 NULL B 9 2018/4/2 2018/4/1 B 6 2018/4/3 2018/4/2 C 5 2018/4/1 NULL...
在上面的查询中,我们使用LAG函数来获取前一行的购买日期。我们在PARTITION BY子句中指定了用户ID,以便在每个用户内部进行分区。我们通过ORDER BY子句指定了按购买日期排序。最后,我们使用COALESCE函数来处理null值,如果当前行的购买日期为空,则使用前一行的非null值。
ROWS子句将NULL(没有赋值)的字段视为值为零。 例如,SUM(Scores) OVER (ORDER BY Scores ROWS 1 above)/2将分配0.00给所有没有分数值的行((0 + 0)/2),并通过将0加到它然后除以2来处理第一个分数值。 支持的窗口函数 支持以下窗口函数: FIRST_VALUE(field)——将指定窗口中第一行(ROW_NUMBER()=1)的...
可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）...
product_category VARCHAR(32) NOT NULL,-- 产品所属类别，字符类型VARCHAR sale_sum INT-- 产品销售额总和，整数类型INT );-- 2、插入一些用于演示的数据，只是用来演示说明，并无实际意义和真实性。INSERT INTO product_sale_all VALUES ('2017', 'iPhone', '手机', 110000);INSERT INTO product...
原因就在于窗口函数的执行顺序(逻辑上的)是在FROM,JOIN,WHERE,GROUP BY,HAVING之后,在ORDER BY,LIMIT,SELECT DISTINCT之前。它执行时GROUP BY的聚合过程已经完成了,所以不会再产生数据聚合。 2.窗口函数的基本用法: 函数名 OVER 子句 1. over关键字用来指定函数执行的窗口范围,若后面括号中什么都不写,则意味着窗...
ROWS子句将NULL(没有赋值)的字段视为值为零。 例如,SUM(Scores) OVER (ORDER BY Scores ROWS 1 above)/2将分配0.00给所有没有分数值的行((0 + 0)/2),并通过将0加到它然后除以2来处理第一个分数值。 支持的窗口函数 支持以下窗口函数: FIRST_VALUE(field)——将指定窗口中第一行(ROW_NUMBER()=1)的...