PostgreSQL 基于前后行的Postgres查询

在本文中，我们将介绍如何使用PostgreSQL查询基于前后行的数据。有时候，我们需要根据前一行或后一行的数据来进行某些计算或过滤。PostgreSQL提供了一些功能和窗口函数，可以轻松地实现这些查询。

使用LEAD和LAG函数

LEAD和LAG函数是PostgreSQL中用于获取当前行的前一行或后一行数据的函数。LEAD函数可以获取比当前行更靠后的行的特定列的值，而LAG函数可以获取比当前行更靠前的行的特定列的值。

下面是一个示例，使用LEAD函数获取学生表中每个学生的下一节课：

SELECT student_id, class_id, start_time, LEAD(start_time) OVER (PARTITION BY student_id ORDER BY start_time) AS next_class
FROM student_classes;

上述查询会返回一个结果集，其中包含每个学生的当前课程和下一节课的开始时间。LEAD函数通过使用OVER子句的PARTITION BY和ORDER BY子句进行分组和排序。

类似地，我们也可以使用LAG函数获取学生表中每个学生的上一节课的开始时间。以下是一个示例：

SELECT student_id, class_id, start_time, LAG(start_time) OVER (PARTITION BY student_id ORDER BY start_time) AS previous_class
FROM student_classes;

上述查询会返回一个结果集，其中包含每个学生的当前课程和上一节课的开始时间。

使用窗口函数进行计算

除了LEAD和LAG函数外，PostgreSQL还提供了其他一些窗口函数，可以根据前一行或后一行的数据进行计算。下面是一些常用的窗口函数：

ROW_NUMBER(): 为每行添加行号。
RANK(): 为每行添加排名。
DENSE_RANK(): 为每行添加密集排名。
NTILE(n): 将结果集分成n个相等的组，并为每行添加组号。
FIRST_VALUE(column): 获取每个分组的第一个行的特定列的值。
LAST_VALUE(column): 获取每个分组的最后一个行的特定列的值。

以下是一个示例，使用窗口函数计算每个学生的课程排名和平均成绩：

SELECT student_id, class_id, grade,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY student_id ORDER BY grade DESC) AS rank,
       AVG(grade) OVER (PARTITION BY student_id) AS average_grade
FROM student_classes;

上述查询会返回一个结果集，其中包含每个学生的课程成绩、排名和平均成绩。ROW_NUMBER函数用于为每个学生的成绩按降序进行排名，而AVG函数用于计算每个学生的平均成绩。

使用自联结进行数据比较

除了窗口函数之外，我们还可以使用自联结进行前后行数据的比较。自联结是指将同一表连接起来，以便在查询时使用两次表的不同副本。

以下是一个示例，使用自联结计算每个学生的课程开始时间与上一节课开始时间之间的差异：

SELECT sc1.student_id, sc1.class_id, sc1.start_time, sc2.start_time AS previous_start_time,
       EXTRACT(EPOCH FROM (sc1.start_time - sc2.start_time)) AS time_diff
FROM student_classes sc1
JOIN student_classes sc2 ON sc1.student_id = sc2.student_id AND sc1.class_id - 1 = sc2.class_id;

上述查询会返回一个结果集，其中包含每个学生的课程开始时间、上一节课开始时间和时间差异（以秒为单位）。自联结使用JOIN语句连接两次学生课程表，并使用学生ID和课程ID进行匹配。