Oracle LAG函数详解

在Oracle数据库中，LAG函数用于获取指定列的前一行数据。它是一种基于某列排序的窗口函数，可以访问查询结果集中前面的数据行。LAG的语法如下：

LAG ( expression [, offset [, default] ] )
OVER ( [ partition_clause ] order_by_clause )

其中，expression顾名思义，是查询结果集中需要获取前一行的列的名称，offset表示需要往前查询的行数，默认值为 1，default是可选的，表示当查询到第一行时返回的默认值，如果不指定则返回NULL。partition_clause表示需要分区的列名，如果不需要分区可以省略；order_by_clause则表示排序的列名。

一、基本使用方法

我们来看一个示例，首先创建一个测试表格：

CREATE TABLE employees (
    employee_id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR2(50),
    last_name VARCHAR2(50),
    salary NUMBER(20, 2),
    hire_date DATE
);

INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, salary, hire_date)
VALUES (1, 'Jenny', 'Smith', 5000, '1-JAN-2000');

INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, salary, hire_date)
VALUES (2, 'John', 'Johnson', 9000, '1-FEB-2010');

INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, salary, hire_date)
VALUES (3, 'Ben', 'Dover', 6000, '1-JUN-2015');

INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, salary, hire_date)
VALUES (4, 'Mike', 'Tyson', 10000, '1-JAN-2018');

INSERT INTO employees (employee_id, first_name, last_name, salary, hire_date)
VALUES (5, 'Jessica', 'Alba', 7000, '1-MAY-2019');

上述代码创建了一个名为employees的表格，包含五个员工的信息。接下来我们使用LAG函数获取查询结果集中每个员工的薪水在前一行的情况：

SELECT 
    employee_id, 
    salary,
    LAG(salary) OVER (ORDER BY hire_date) AS last_salary 
FROM employees;

执行以上代码，结果如下：

EMPLOYEE_ID  SALARY    LAST_SALARY  
1            5000      (null)      
2            9000      5000        
3            6000      9000        
4            10000     6000        
5            7000      10000      

我们可以看到，使用LAG函数我们成功获取了每个员工薪水在前一行的情况，当到达第一行时返回了null。其中，LAST_SALARY这一列就是通过LAG函数计算得到的前一行的薪水。这里我们通过ORDER BY hire_date进行了排序，表示查询结果集需要根据hire_date字段进行排序。

二、使用多个LAG函数

在一个查询中使用多个LAG函数也是完全可以的，我们可以使用不同的偏移量(offset)和排序方式(order_by_clause)进行查询。下面是一个例子：

SELECT 
    employee_id, 
    salary,
    LAG(salary) OVER (ORDER BY hire_date) AS last_salary,
    LAG(salary, 2) OVER (ORDER BY salary) AS last_salary2 
FROM employees;

执行以上代码，结果如下：

EMPLOYEE_ID  SALARY    LAST_SALARY  LAST_SALARY2  
1            5000      (null)      (null)     
2            9000      5000        (null)     
3            6000      9000        5000       
4            10000     6000        9000       
5            7000      10000       6000       

我们可以看到，在以上代码中我们使用了两个LAG函数，其中第一个使用了默认的偏移量1、按照hire_date进行排序，第二个使用了偏移量2、按照salary进行排序，得到了不同的结果。

三、使用LAG函数实现趋势分析

LAG函数在趋势分析中也是非常有用的，我们可以使用它来计算每个时间段内的增长或下降量。下面是一个例子：

CREATE TABLE sales (
    sale_date DATE,
    sale_amount NUMBER(20, 2)
);

INSERT INTO sales (sale_date, sale_amount) 
VALUES ('1-JAN-2021', 5000);

INSERT INTO sales (sale_date, sale_amount) 
VALUES ('2-JAN-2021', 6000);

INSERT INTO sales (sale_date, sale_amount) 
VALUES ('3-JAN-2021', 7000);

INSERT INTO sales (sale_date, sale_amount) 
VALUES ('4-JAN-2021', 8000);

INSERT INTO sales (sale_date, sale_amount) 
VALUES ('5-JAN-2021', 10000);

SELECT 
    sale_date,
    sale_amount,
    sale_amount - LAG(sale_amount, 1) OVER (ORDER BY sale_date) AS change 
FROM sales;

以上代码创建了一个名为sales的表格，包含五天的销售数据。接下来我们使用LAG函数获取每天的销售额增长或下降量：

SALE_DATE   SALE_AMOUNT  CHANGE  
01-JAN-21      5000       (null)  
02-JAN-21      6000       1000    
03-JAN-21      7000       1000    
04-JAN-21      8000       1000    
05-JAN-21      10000      2000   

我们可以看到，通过使用LAG函数获取每一行的前一行（前一天）的销售额，我们成功计算出了每天的销售额增长或下降量，其中第一天的(change列)值为null。

四、使用LAG函数实现比较

我们也可以使用LAG函数对比不同行的数据，以下是一个例子：

CREATE TABLE inventory (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    stock_level INT
);

INSERT INTO inventory (product_id, stock_level)
VALUES (1, 100);

INSERT INTO inventory (product_id, stock_level)
VALUES (2, 200);

INSERT INTO inventory (product_id, stock_level)
VALUES (3, 150);

SELECT 
    product_id,
    stock_level,
    LAG(stock_level) OVER (ORDER BY product_id) AS last_stock,
    CASE 
        WHEN stock_level > LAG(stock_level) OVER (ORDER BY product_id) THEN 'UP'
        WHEN stock_level < LAG(stock_level) OVER (ORDER BY product_id) THEN 'DOWN'
        ELSE 'STABLE'
    END AS status
FROM inventory;

以上代码创建了一个名为inventory的表格，包含三种商品的库存量。接下来我们使用LAG函数对比每个商品的库存量与上一个时刻（前一个商品ID）的库存量，并加入了一个CASE语句来分析库存量的变化状态：

PRODUCT_ID   STOCK_LEVEL  LAST_STOCK  STATUS  
1            100          (null)      STABLE  
2            200          100         UP 
3            150          200         DOWN

我们可以看到，使用LAG函数和CASE语句，我们成功地对比了每个商品上一个时刻（前一个商品ID）的库存量，并判断了其库存量变化的状态，其中第一行的last_stock值为null。

五、使用LAG函数实现排名

在一个查询中使用多个LAG函数也是完全可以的，我们可以使用不同的偏移量(offset)和排序方式(order_by_clause)进行查询。下面是一个例子：

CREATE TABLE scores (
    student_id INT PRIMARY KEY,
    score INT
);

INSERT INTO scores (student_id, score)
VALUES (1, 90);

INSERT INTO scores (student_id, score)
VALUES (2, 80);

INSERT INTO scores (student_id, score)
VALUES (3, 80);

INSERT INTO scores (student_id, score)
VALUES (4, 70);

SELECT 
    student_id,
    score,
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank,
    LAG(score) OVER (ORDER BY score DESC) AS last_score 
FROM scores;

以上代码创建了一个名为scores的表格，包含四个学生的分数。接下来我们使用LAG函数计算每个学生上一个排名（前一个分数）、DENSE_RANK函数计算出学生成绩的排名：

STUDENT_ID  SCORE  RANK  LAST_SCORE  
1           90     1     (null)      
2           80     2     90        
3           80     2     80        
4           70     4     80        

我们可以看到，使用LAG函数和DENSE_RANK函数，我们成功地计算出了每个学生的排名以及上一个排名，其中第一行的last_score值为null。

结论

综上所述，LAG函数是Oracle数据库中非常有用的一个内置函数，通过LAG函数我们可以获取指定列的前一行数据，使用它可以实现数据的趋势分析、比较、排名等功能。掌握LAG函数的使用方法对于编写高效、准确的SQL查询非常重要。