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lag

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정렬된 프레임 내에서 현재 행보다 지정된 물리적 OFFSET만큼 앞선 행에서 계산한 값을 반환합니다. 이 함수는 lagInFrame와 유사하지만, 항상 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING 프레임을 사용합니다.

구문

lag(x[, offset[, default]])
  OVER ([[PARTITION BY grouping_column] [ORDER BY sorting_column]] | [window_name])
FROM table_name
WINDOW window_name as ([[PARTITION BY grouping_column] [ORDER BY sorting_column])

윈도우 함수 구문에 대한 자세한 내용은 윈도우 함수 - 구문을 참조하십시오.

매개변수

  • x — 컬럼 이름입니다.
  • offset — 적용할 오프셋입니다. (U)Int*. (선택 사항 - 기본값은 1입니다).
  • default — 계산된 행이 윈도우 프레임의 범위를 벗어날 경우 반환할 값입니다. (선택 사항 - 생략하면 컬럼 타입의 기본값이 사용됩니다).

반환 값

  • 정렬된 프레임 내에서 현재 행보다 지정된 물리적 오프셋만큼 앞에 있는 행에서 평가된 값입니다.

예시

이 예시에서는 특정 주식의 과거 데이터를 살펴보고, lag 함수를 사용해 주식 종가의 일일 차이와 변동률을 계산합니다.

Querysql
CREATE TABLE stock_prices
(
    `date`   Date,
    `open`   Float32, -- opening price
    `high`   Float32, -- daily high
    `low`    Float32, -- daily low
    `close`  Float32, -- closing price
    `volume` UInt32   -- trade volume
)
Engine = Memory;

INSERT INTO stock_prices FORMAT Values
    ('2024-06-03', 113.62, 115.00, 112.00, 115.00, 438392000),
    ('2024-06-04', 115.72, 116.60, 114.04, 116.44, 403324000),
    ('2024-06-05', 118.37, 122.45, 117.47, 122.44, 528402000),
    ('2024-06-06', 124.05, 125.59, 118.32, 121.00, 664696000),
    ('2024-06-07', 119.77, 121.69, 118.02, 120.89, 412386000);
Querysql
SELECT
    date,
    close,
    lag(close, 1, close) OVER (ORDER BY date ASC) AS previous_day_close,
    COALESCE(ROUND(close - previous_day_close, 2)) AS delta,
    COALESCE(ROUND((delta / previous_day_close) * 100, 2)) AS percent_change
FROM stock_prices
ORDER BY date DESC
Responseresponse
   ┌───────date─┬──close─┬─previous_day_close─┬─delta─┬─percent_change─┐
1. │ 2024-06-07 │ 120.89 │                121 │ -0.11 │          -0.09 │
2. │ 2024-06-06 │    121 │             122.44 │ -1.44 │          -1.18 │
3. │ 2024-06-05 │ 122.44 │             116.44 │     6 │           5.15 │
4. │ 2024-06-04 │ 116.44 │                115 │  1.44 │           1.25 │
5. │ 2024-06-03 │    115 │                115 │     0 │              0 │
   └────────────┴────────┴────────────────────┴───────┴────────────────┘
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