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La fonction de fenêtrage LEAD renvoie les valeurs pour une ligne avec un décalage donné au-dessous (après) de la ligne actuelle dans la partition.
Syntaxe
LEAD (value_expr [, offset ]) [ IGNORE NULLS | RESPECT NULLS ] OVER ( [ PARTITION BY window_partition ] ORDER BY window_ordering )
Arguments
- value_expr
-
Colonne cible ou expression sur laquelle la fonction opère.
- offset
-
Paramètre facultatif qui spécifie le nombre de lignes sous la ligne actuelle pour lesquelles renvoyer des valeurs. Le décalage peut être un nombre entier constant ou une expression qui a pour valeur un nombre entier. Si vous ne spécifiez pas de décalage, Amazon Redshift utilise
1comme valeur par défaut. Un décalage de0indique la ligne actuelle. - IGNORE NULLS
-
Spécification facultative qui indique qu’Amazon Redshift doit ignorer les valeurs null pour déterminer les lignes à utiliser. Les valeurs NULL sont incluses si IGNORE NULLS n’est pas répertorié.
Note
Vous pouvez utiliser une expression NVL ou COALESCE pour remplacer les valeurs NULL par une autre valeur. Pour plus d'informations, consultez Fonctions NVL et COALESCE.
- RESPECT NULLS
-
Indique qu’Amazon Redshift doit contenir des valeurs null pour déterminer la ligne à utiliser. La clause RESPECT NULLS est prise en charge par défaut, si vous ne spécifiez pas IGNORE NULLS.
- OVER
-
Spécifie le partitionnement de fenêtrage et d’ordonnancement. La clause OVER ne peut pas contenir de spécification de cadre de fenêtrage.
- PARTITION BY window_partition
-
Argument facultatif qui définit la plage d’enregistrements de chaque groupe de la clause OVER.
- ORDER BY window_ordering
-
Trie les lignes dans chaque partition.
La fonction de fenêtrage LEAD prend en charge les expressions qui utilisent l’un des types de données Amazon Redshift. Le type de retour est identique au type value_expr.
Exemples
L’exemple suivant fournit la commission pour les événements de la table SALES pour les billets ont été vendus sur le 1er janvier 2008 et le 2 janvier 2008 et la commission payée pour la vente des billets de la vente suivante. L’exemple suivant utilise l’exemple de base de données TICKIT. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Exemple de base de données.
SELECT eventid, commission, saletime, LEAD(commission, 1) over ( ORDER BY saletime ) AS next_comm
FROM sales
WHERE saletime BETWEEN '2008-01-09 00:00:00' AND '2008-01-10 12:59:59'
LIMIT 10;
+---------+------------+---------------------+-----------+
| eventid | commission | saletime | next_comm |
+---------+------------+---------------------+-----------+
| 1664 | 13.2 | 2008-01-09 01:00:21 | 69.6 |
| 184 | 69.6 | 2008-01-09 01:00:36 | 116.1 |
| 6870 | 116.1 | 2008-01-09 01:02:37 | 11.1 |
| 3718 | 11.1 | 2008-01-09 01:05:19 | 205.5 |
| 6772 | 205.5 | 2008-01-09 01:14:04 | 38.4 |
| 3074 | 38.4 | 2008-01-09 01:26:50 | 209.4 |
| 5254 | 209.4 | 2008-01-09 01:29:16 | 26.4 |
| 3724 | 26.4 | 2008-01-09 01:40:09 | 57.6 |
| 5303 | 57.6 | 2008-01-09 01:40:21 | 51.6 |
| 3678 | 51.6 | 2008-01-09 01:42:54 | 43.8 |
+---------+------------+---------------------+-----------+L'exemple suivant indique la différence maximale entre la commission pour les événements figurant dans le tableau des VENTES et la commission payée pour la vente de billets pour la vente ultérieure pour le même événement. Cet exemple montre comment utiliser LEAD avec une clause GROUP BY. Comme les fonctions de fenêtre ne sont pas autorisées dans les clauses d'agrégation, cet exemple utilise une sous-requête. L’exemple suivant utilise l’exemple de base de données TICKIT. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Exemple de base de données.
SELECT eventid, eventname, max(next_comm_diff) as max_commission_difference
FROM
(
SELECT sales.eventid, eventname, commission - LEAD(commission, 1) over (ORDER BY sales.eventid, saletime) AS next_comm_diff
FROM sales JOIN event ON sales.eventid = event.eventid
)
GROUP BY eventid, eventname
ORDER BY eventid
LIMIT 10
| eventid | eventname | max_commission_difference |
+---------+-----------------------------+---------------------------+
| 1 | Gotterdammerung | 7.95 |
| 2 | Boris Godunov | 227.85 |
| 3 | Salome | 1350.9 |
| 4 | La Cenerentola (Cinderella) | 790.05 |
| 5 | Il Trovatore | 214.05 |
| 6 | L Elisir d Amore | 510.9 |
| 7 | Doctor Atomic | 180.6 |
| 9 | The Fly | 147 |
| 10 | Rigoletto | 186.6 |
+---------+-----------------------------+---------------------------+