MySQL LAG与LEAD开窗函数：掌握数据序列分析的艺术

在数据仓库与商业智能领域，对历史数据的洞察往往需要超越单一记录的视角，而转向于观察数据点间的相互关系与趋势变化。MySQL的 LAG与 LEAD函数正是为此类需求而设计的开窗函数，它们能够在查询结果中引入相邻行的信息，从而实现对数据序列的深度分析。本文旨在深入探讨这两个函数的使用方法与应用场景，通过丰富的代码示例与实战技巧，帮助MySQL开发者提升数据处理的灵活性与效率。

一、基本概念与作用

LAG函数

LAG函数用于获取当前行前N行的值，其中N为一个可选参数，若省略则默认为1。这使得我们能够比较当前行与其前一行的数据，从而计算增长率、差值等指标。

LEAD函数

相对地，LEAD函数则用于获取当前行后N行的值。它可以帮助我们预测未来的趋势，或是进行跨期比较。

二、语法与基本使用

基本语法

LAG(column_name, offset, default_value) OVER (PARTITION BY column_list ORDER BY sort_list)

LEAD(column_name, offset, default_value) OVER (PARTITION BY column_list ORDER BY sort_list)

• column_name：需要获取前/后行数据的列名。
• offset：偏移量，即前/后多少行。默认为1。
• default_value：当无法找到相应行时返回的默认值。
• OVER子句：定义窗口范围，PARTITION BY用于分组数据，ORDER BY则用于排序数据。

示例一：基础使用

假设我们有一个销售数据表sales，包含sale_date、product_id、amount三个字段，我们可以使用LAG与LEAD函数来分析产品的销售额变化。

SELECT sale_date, product_id, amount,
       LAG(amount) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS lag_amount,
       LEAD(amount) OVER (