SQL LAG()関数の理解
Takashi Yamamoto
Infrastructure Engineer · Leapcell

Key Takeaways
- SQLの
LAG()
関数は、同じ結果セット内の前の行からデータを取得します。 - 複雑な結合を必要とせずに、傾向分析と比較を簡素化します。
- 正確な結果を得るには、
ORDER BY
とPARTITION BY
を適切に使用することが不可欠です。
SQLのLAG()
関数は、複雑な自己結合を必要とせずに、同じ結果セット内の前の行からデータにアクセスできる強力なウィンドウ関数です。これは、行間の値を比較する(時間の経過に伴う差の計算や傾向の特定など)場合に特に役立ちます。
構文
LAG (scalar_expression [, offset [, default_value]]) OVER ( [PARTITION BY partition_expression] ORDER BY order_expression)
- scalar_expression: 値を取得する列または式。
- offset: オプション。現在の行からさかのぼる行数。デフォルトは1です。
- default_value: オプション。オフセットがパーティションの範囲を超える場合に返す値。デフォルトはNULLです。
- PARTITION BY: オプション。関数が適用されるパーティションに結果セットを分割します。
- ORDER BY: 各パーティション内の行の順序を指定します。これは必須です。
基本的な例
date
とsales
の列を持つテーブルsales_data
を考えます。各日の売上を前日の売上と比較するには:
SELECT date, sales, LAG(sales, 1, 0) OVER (ORDER BY date) AS previous_day_sales FROM sales_data;
このクエリは、前の日付の売上を示すprevious_day_sales
列を追加します。前の日付がない場合(例えば、最初の行)、default_value
で指定されたように0を返します。
PARTITION BY
の使用
グループ内でLAG()
関数を実行する場合(例えば、各部門の前月の収益を計算する場合):
SELECT department, month, revenue, LAG(revenue, 1, 0) OVER (PARTITION BY department ORDER BY month) AS previous_month_revenue FROM department_revenue;
ここでは、LAG()
関数は各department
内で動作し、比較のために前月の収益を提供します。
実用的な使用例
- 傾向分析: 現在の値と前の値を比較して、傾向を特定します。
- 差の計算: 連続する行間の変化を判別します。
- データ検証: 前のエントリと比較して、異常または欠落データを特定します。
考慮事項
- 順序付け:
ORDER BY
句は行の順序を定義するため、非常に重要です。これがないと、「前」の概念は意味をなしません。 - デフォルト値: オフセットが利用可能なデータを超える場合を処理するために、
default_value
を指定します。これにより、結果セットにNULL値が含まれるのを防ぎます。 - パフォーマンス:
LAG()
は効率的ですが、複雑なパーティションを持つ大規模なデータセットで使用すると、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。適切なインデックス作成とクエリの最適化を確保してください。
結論
SQLのLAG()
関数は、複雑な結合なしに行間の比較を可能にする、データ分析に不可欠なツールです。その構文とアプリケーションを理解することで、SQLクエリ内で高度な分析を直接実行できます。
FAQs
分析のために現在の行の値を前の行と比較できます。
はい、PARTITION BY
を使用してデータをセグメント化し、個別の分析を行うことができます。
関数はデフォルト値を返すか、指定されていない場合はNULLを返します。
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