lag ,lead 分别是向前,向后:lag 和lead 有三个参数,第一个参数是列名,第二个参数是偏移的offset,第三个参数是 超出记录窗口时的默认值) SQL> select id,name,lead(name,1,0) over ( order by id ) from kkk; ID NAME LEAD(NAME,1,0)OVER(ORDERBYID) ---------- -------------------- ----------------------------- 1 1n

当您需要在 SQL Server 中利用 T-SQL 比较结果集的每一列跟前一列或后一列的差异时,在过去可能需要利用 CURSOR 搭配临时表变量,或是透过递归 CTE 来达到这个效果,如今 SQL Server 2012 提供了两个分析用的函数(LEAD.LAG)来让您更容易进行 ROW LEVEL 数据比较. 以下程序代码用来示范如何透过 LEAD 函数来计算每一列与后一列的 c2 字段相差几天: : declare @t table : ( : c1 int identity : ,c2

示例:获取在48小时之内重复的记录 SELECT * FROM ( SELECT b.* , LAG(b.OperatorTime, , b.OperatorTime) OVER ( PARTITION BY b.No ORDER BY b.OperatorTime ) AS BeforTime , LEAD(b.OperatorTime, , b.OperatorTime) OVER ( PARTITION BY b.No ORDER BY b.OperatorTime ) AS NextTi

LAG 访问结果集中当前行之前的行 LAG (value_expr [,offset] [,default])OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )LEAD 访问结果集中当前后之后的行 lead(value_expr [,offset][,default]) over([partition_by_clause] order by Order_by_clause) 参数值说明:value_expr 值表达式,通常是字段,也可是是表达式.va

Hive的分析函数又叫窗口函数,在oracle中就有这样的分析函数,主要用来做数据统计分析的. 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.这种操作可以代替表的自联接,并且LAG和LEAD有更高的效率,其中over()表示当前查询的结果集对象,括号里面的语句则表示对这个结果集进行处理.   函数介绍 LAG LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值参数1为列名,参数2为往上第n行(可选,默认为1),

解决上一户和下一户问题这两个函数,是偏移量函数,其用途是:可以查出同一字段下一个值或上一个值. lead(col_name,num,flag) col_name是列名:num是取向下第几个值:flag是一个标志,也就是如果向下第几个值是空值的话就取flag: 例如lead(login_time,1,null)这个是向下取一个值,如果这个值为空则按空算,当然也可以用其他值替换. lag(col_name,num,flag) 和lead类似,col_name是列名:num是取向上第几个值:flag是

lag和lead函数,用于取出数据的前n行的数据和后n行的数据,当然要和over(order by)一起组合 其实这2个函数的作用非常好理解,Lead()就是取当前顺序的下一条记录,相对Lag()就是取当前顺序的上一行记录. 经常会有判断在一定条件下的两条记录之间的时间差这样的需求. Lead()函数的用法和Lag()是一样的,所以只说明一个就可以了.   语法结构: lead(value_expr [,offset][,default]) over([query_partition_claus

LAG()和LEAD()统计函数能够在一次查询中取出同一字段的前N行的数据和后N行的值.这样的操作能够使用对同样表的表连接来实现,只是使用LAG和 LEAD有更高的效率.下面整理的LAG()和LEAD()样例: LAG(EXPRESSION,<OFFSET>,<DEFAULT>) SQL> select year,region,profit ,lag (profit,1) over (order by year)  as 51xit_exp from test; YEAR R

LAG()和LEAD()统计函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据和后N行的值.这种操作可以使用对相同表的表连接来实现,不过使用LAG和 LEAD有更高的效率.以下整理的LAG()和LEAD()例子: LAG(EXPRESSION,<OFFSET>,<DEFAULT>) SQL) over (order by year) as 51xit_exp from test; YEAR REGION PROFIT 51xit_exp ---- ------- ----------

参考自大数据田地:http://lxw1234.com/archives/2015/04/190.htm 测试数据准备: create external table test_data ( cookieid string, createtime string, --页面访问时间 url string --被访问页面 ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile location '/user/jc_rc_ft

环境信息:Hive版本号为apache-hive-0.14.0-binHadoop版本号为hadoop-2.6.0Tez版本号为tez-0.7.0 创建表: ),第三个參数为默认值(当往上第n行为NULL时候.取默认值,如不指定,则为NULL) SELECT polno, eff_date, userno, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY polno ORDER BY eff_date) AS rn, LAG(eff_date,1,'1970-01-01 00:00

一.创建表: create table windows_ss ( polno string, eff_date string, userno string ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' stored as textfile; 数据准备: P066666666666,2016-04-02 09:00:02,user01 P066666666666,2016-04-02 09:00:00,user02 P066666666666,20

[转自] http://blog.csdn.net/thinkscape/article/details/8290894 Lead和Lag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. 这种操作可以代替表的自联接,并且LAG和LEAD有更高的效率. 语法: /*语法*/ lag(exp_str,offset,defval) over() Lead(exp_str,offset,defval) over() --exp_str要取的列 --o

窗口函数(window functions)对多行进行操作,并为查询中的每一行返回一个值. OVER()子句能将窗口函数与其他分析函数(analytical functions)和报告函数(reporting functions)区分开来. 1. 常用窗口函数 下表列出了一些窗口函数以及描述信息: 窗口函数 描述LAG() LAG()窗口函数返回分区中当前行之前行(可以指定第几行)的值. 如果没有行,则返回null.LEAD() LEAD()窗口函数返回分区中当前行后面行(可以指定第几行)的值.

oracle中想取对应列前几行或者后几行的数据时可以使用lag和lead分析函数 lag:是滞后的意思,表示本行数据是要查询的数据后面,即查询之前行的记录. lead:是领队的意思,表示本行数据是要查的数据前面,即查询之后的记录. 语法如下 lag(exp_str,offset,defval) over(order by col_list) Lead(exp_str,offset,defval) over(order by col_list) -- exp_str:表示列名 -- offset

简介     SQL Server 2012之后对窗口函数进行了极大的加强,但对于很多开发人员来说,对窗口函数却不甚了解,导致了这样强大的功能被浪费,因此本篇文章主要谈一谈SQL Server中窗口函数的概念.   什么是窗口函数     窗口函数,也可以被称为OLAP函数或分析函数.理解窗口函数可以从理解聚合函数开始,我们知道聚合函数的概念,就是将某列多行中的值按照聚合规则合并为一行,比如说Sum.AVG等等,简单的概念如图1所示. 图1.聚合函数       因此,通常来说,聚合后的行数都要

Oracle SQL高级编程--分析函数(窗口函数)全面讲解 注:本文来源于:<Oracle SQL高级编程--分析函数(窗口函数)全面讲解> 概述 分析函数是以一定的方法在一个与当前行相关的结果子集中进行计算,也称为窗口函数.一般结构为 Function(arg1 , arg2 --) over(partition by clause order by clause windowing clause ) Windowing clause : rows | range between star

一:下载途径 二:图书图样 三:目录 第1章 SQL核心 1.1 SQL语言 1.2 数据库的接口 1.3 SQL*Plus回顾 1.3.1 连接到数据库 1.3.2 配置SQL*Plus环境 1.3.3 执行命令 1.4 5个核心的SQL语句 1.5 SELECT语句 1.5.1 FROM子句 1.5.2 WHERE子句 1.5.3 GROUP BY子句 1.5.4 HAVING子句 1.5.5 SELECT列表 1.5.6 ORDER BY子句 1.6 INSERT语句 1.6.1 单表插入

/************************************************************** SQL Server 2012 新增的函数 ***************************************************************/ -- CONCAT ( string_value1, string_value2 [, string_valueN ] ) #字符串相连 SELECT CONCAT('A','BB','CCC','

<精通Oracle SQL(第2版) > 基本信息 作者: (美)Karen Morton    Kerry Osborne    Robyn Sands    Riyaj ShamsudeenJared Still 译者: 朱浩波 丛书名: 图灵程序设计丛书 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115351661 上架时间:2014-5-5 出版日期:2014 年5月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 > 数据库 > Oracle 更多关于>&g