lag

返回在有序窗口中，相对于当前行向前指定物理偏移量的那一行上计算得到的值。 此函数类似于 lagInFrame，但始终使用 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING 窗口。

语法

lag(x[, offset[, default]])
  OVER ([[PARTITION BY grouping_column] [ORDER BY sorting_column]] | [window_name])
FROM table_name
WINDOW window_name as ([[PARTITION BY grouping_column] [ORDER BY sorting_column])

有关窗口函数语法的更多详情，请参阅：Window Functions - Syntax。

参数

• x — 列名。
• offset — 要应用的偏移量。(U)Int*。（可选 — 默认为 1）。
• default — 当计算行超出窗口帧边界时返回的值。（可选 — 省略时为该列类型的默认值）。

返回值

• 在有序窗口中，位于当前行之前指定物理偏移量处那一行所计算出的值。

示例

此示例分析某只股票的历史数据，并使用 lag 函数计算该股票收盘价的逐日差值和百分比变化。

CREATE TABLE stock_prices
(
    `date`   Date,
    `open`   Float32, -- 开盘价
    `high`   Float32, -- 最高价
    `low`    Float32, -- 最低价
    `close`  Float32, -- 收盘价
    `volume` UInt32   -- 成交量
)
Engine = Memory;

INSERT INTO stock_prices FORMAT Values
    ('2024-06-03', 113.62, 115.00, 112.00, 115.00, 438392000),
    ('2024-06-04', 115.72, 116.60, 114.04, 116.44, 403324000),
    ('2024-06-05', 118.37, 122.45, 117.47, 122.44, 528402000),
    ('2024-06-06', 124.05, 125.59, 118.32, 121.00, 664696000),
    ('2024-06-07', 119.77, 121.69, 118.02, 120.89, 412386000);

SELECT
    date,
    close,
    lag(close, 1, close) OVER (ORDER BY date ASC) AS previous_day_close,
    COALESCE(ROUND(close - previous_day_close, 2)) AS delta,
    COALESCE(ROUND((delta / previous_day_close) * 100, 2)) AS percent_change
FROM stock_prices
ORDER BY date DESC

   ┌───────日期─┬──收盘价─┬─前一日收盘价─┬─变化─┬─百分比变化─┐
1. │ 2024-06-07 │ 120.89 │                121 │ -0.11 │          -0.09 │
2. │ 2024-06-06 │    121 │             122.44 │ -1.44 │          -1.18 │
3. │ 2024-06-05 │ 122.44 │             116.44 │     6 │           5.15 │
4. │ 2024-06-04 │ 116.44 │                115 │  1.44 │           1.25 │
5. │ 2024-06-03 │    115 │                115 │     0 │              0 │
   └────────────┴────────┴────────────────────┴───────┴────────────────┘