MySQL中的LAG函数

介绍

在MySQL中，LAG函数是一种窗口函数，用于获取在当前行之前某一行的值。具体来说，LAG函数可以获取指定列在指定行之前的值，并将其作为一个新的列添加到查询结果中。该函数经常用于计算前一行与当前行之间的差异或计算移动平均值等场景。

语法

LAG函数的基本语法如下：

LAG(column, offset, default_value) OVER (PARTITION BY partition_column ORDER BY order_column)

参数解释：

column: 指定要获取值的列。
offset: 指定在当前行之前的行数，用于确定要获取哪一行的值。如果offset是1，表示获取当前行之前的上一行的值。
default_value: 当指定的行不存在时，可以指定一个默认值作为返回值。
PARTITION BY: 可选部分，用于对查询结果进行分区，将查询结果分为几个部分进行处理。类似于GROUP BY子句。
ORDER BY: 可选部分，规定查询结果的排序方式。

示例

下面通过一个具体的示例来演示LAG函数的使用。

假设我们有一张名为employee的员工表，包含以下字段：id、name、department、salary和hire_date。我们想要计算每个员工的工资增长率，即当前月份的工资与上个月份工资之间的差异。

首先，我们需要创建一个测试表并插入一些数据作为示例：

CREATE TABLE employee (
    id INT,
    name VARCHAR(100),
    department VARCHAR(100),
    salary DECIMAL(10, 2),
    hire_date DATE
);

INSERT INTO employee (id, name, department, salary, hire_date) VALUES
    (1, 'John Doe', 'HR', 3000.00, '2022-01-01'),
    (2, 'Jane Smith', 'IT', 3500.00, '2022-02-01'),
    (3, 'Bob Johnson', 'Finance', 4000.00, '2022-03-01'),
    (4, 'Alice Lee', 'HR', 3200.00, '2022-01-01');

接下来，我们使用LAG函数来计算员工的工资增长率：

SELECT
    id,
    name,
    department,
    hire_date,
    salary,
    LAG(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY hire_date) AS previous_salary,
    (salary - LAG(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY hire_date)) / LAG(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY hire_date) AS growth_rate
FROM
    employee;

运行以上查询语句，我们将得到以下结果：

+------+-------------+------------+------------+---------+-------------------+--------------+
| id   | name        | department | hire_date  | salary  | previous_salary   | growth_rate  |
+------+-------------+------------+------------+---------+-------------------+--------------+
|    1 | John Doe    | HR         | 2022-01-01 | 3000.00 |              0.00 |         NULL |
|    4 | Alice Lee   | HR         | 2022-01-01 | 3200.00 |           3000.00 |     0.066667 |
|    2 | Jane Smith  | IT         | 2022-02-01 | 3500.00 |           3200.00 |     0.096875 |
|    3 | Bob Johnson | Finance    | 2022-03-01 | 4000.00 |           3500.00 |     0.142857 |
+------+-------------+------------+------------+---------+-------------------+--------------+

从上述结果可以看出，我们成功地计算了每个员工的工资增长率。其中，previous_salary列显示了上个月份的工资，growth_rate列显示了工资增长率。

使用LAG函数进行排名

除了计算工资增长率外，LAG函数还可以用于进行排名操作。

假设我们有一张名为sales的销售表，包含以下字段：id、product、quantity和sale_date。我们想要根据每个产品的销售数量对产品进行排名。

首先，我们需要创建一个测试表并插入一些数据作为示例：

CREATE TABLE sales (
    id INT,
    product VARCHAR(100),
    quantity INT,
    sale_date DATE
);

INSERT INTO sales (id, product, quantity, sale_date) VALUES
    (1, 'A', 100, '2022-01-01'),
    (2, 'B', 200, '2022-01-01'),
    (3, 'A', 150, '2022-02-01'),
    (4, 'B', 300, '2022-02-01'),
    (5, 'A', 120, '2022-03-01'),
    (6, 'B', 250, '2022-03-01');

然后，我们使用LAG函数来计算每个产品的销售数量排名：

SELECT
    id,
    product,
    quantity,
    LAG(quantity, 1, 0) OVER (PARTITION BY product ORDER BY sale_date) AS previous_quantity,
    RANK() OVER (PARTITION BY product ORDER BY quantity DESC) AS ranking
FROM
    sales;

运行以上查询语句，我们将得到以下结果：

+------+---------+----------+---------------------+---------+
| id   | product | quantity | previous_quantity   | ranking |
+------+---------+----------+---------------------+---------+
|    1 | A       |      100 |                  0  |       3 |
|    3 | A       |      150 |                100  |       2 |
|    5 | A       |      120 |                150  |       1 |
|    2 | B       |      200 |                  0  |       2 |
|    4 | B       |      300 |                200  |       1 |
|    6 | B       |      250 |                300  |       3 |
+------+---------+----------+---------------------+---------+

从上述结果可以看出，我们成功地计算了每个产品的销售数量排名。其中，previous_quantity列显示了上个月份的销售数量，ranking列显示了销售数量的排名。