Oracle LAG函數詳解

在Oracle數據庫中，LAG函數用於獲取指定列的前一行數據。它是一種基於某列排序的窗口函數，可以訪問查詢結果集中前面的數據行。LAG的語法如下：

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

其中，expression顧名思義，是查詢結果集中需要獲取前一行的列的名稱，offset表示需要往前查詢的行數，默認值為 1，default是可選的，表示當查詢到第一行時返回的默認值，如果不指定則返回NULL。partition_clause表示需要分區的列名，如果不需要分區可以省略；order_by_clause則表示排序的列名。

一、基本使用方法

我們來看一個示例，首先創建一個測試表格：

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');

上述代碼創建了一個名為employees的表格，包含五個員工的信息。接下來我們使用LAG函數獲取查詢結果集中每個員工的薪水在前一行的情況：

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

執行以上代碼，結果如下：

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

我們可以看到，使用LAG函數我們成功獲取了每個員工薪水在前一行的情況，當到達第一行時返回了null。其中，LAST_SALARY這一列就是通過LAG函數計算得到的前一行的薪水。這裡我們通過ORDER BY hire_date進行了排序，表示查詢結果集需要根據hire_date字段進行排序。

二、使用多個LAG函數

在一個查詢中使用多個LAG函數也是完全可以的，我們可以使用不同的偏移量(offset)和排序方式(order_by_clause)進行查詢。下面是一個例子：

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;

執行以上代碼，結果如下：

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       

我們可以看到，在以上代碼中我們使用了兩個LAG函數，其中第一個使用了默認的偏移量1、按照hire_date進行排序，第二個使用了偏移量2、按照salary進行排序，得到了不同的結果。

三、使用LAG函數實現趨勢分析

LAG函數在趨勢分析中也是非常有用的，我們可以使用它來計算每個時間段內的增長或下降量。下面是一個例子：

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;

以上代碼創建了一個名為sales的表格，包含五天的銷售數據。接下來我們使用LAG函數獲取每天的銷售額增長或下降量：

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   

我們可以看到，通過使用LAG函數獲取每一行的前一行（前一天）的銷售額，我們成功計算出了每天的銷售額增長或下降量，其中第一天的(change列)值為null。

四、使用LAG函數實現比較

我們也可以使用LAG函數對比不同行的數據，以下是一個例子：

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;

以上代碼創建了一個名為inventory的表格，包含三種商品的庫存量。接下來我們使用LAG函數對比每個商品的庫存量與上一個時刻（前一個商品ID）的庫存量，並加入了一個CASE語句來分析庫存量的變化狀態：

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

我們可以看到，使用LAG函數和CASE語句，我們成功地對比了每個商品上一個時刻（前一個商品ID）的庫存量，並判斷了其庫存量變化的狀態，其中第一行的last_stock值為null。

五、使用LAG函數實現排名

在一個查詢中使用多個LAG函數也是完全可以的，我們可以使用不同的偏移量(offset)和排序方式(order_by_clause)進行查詢。下面是一個例子：

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;

以上代碼創建了一個名為scores的表格，包含四個學生的分數。接下來我們使用LAG函數計算每個學生上一個排名（前一個分數）、DENSE_RANK函數計算出學生成績的排名：

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

我們可以看到，使用LAG函數和DENSE_RANK函數，我們成功地計算出了每個學生的排名以及上一個排名，其中第一行的last_score值為null。

結論

綜上所述，LAG函數是Oracle數據庫中非常有用的一個內置函數，通過LAG函數我們可以獲取指定列的前一行數據，使用它可以實現數據的趨勢分析、比較、排名等功能。掌握LAG函數的使用方法對於編寫高效、準確的SQL查詢非常重要。