一、函数介绍

lag()与lead函数是跟偏移量相关的两个分析函数

通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列,从而更方便地进行进行数据过滤，该操作可代替表的自联接，且效率更高

lag()/lead()

lag(col,n,DEFAULT)用于统计窗口内往上第n行值
 第一个参数为列名
 第二个参数为往上第n行(可选，默认为1)
 第三个参数为默认值(当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL)

lead()函数与lag()函数相反，用于统计窗口内往下第n行值

over()
表示lag()与lead()操作的数据都在over()的范围内，里面可以使用以下子句
　partition by 语句(用于分组)
　order by 语句()用于排序)
如：over(partition by a order by b) 表示以a字段进行分组，再以b字段进行排序，对数据进行查询

二、应用场景

1、查找前一行或前N行的数据

2、比较相邻行的数据

3、查询n天内值是否连续增长的

三、实践案例

有一张表kd_stock_history_info，里面有code(编码)，date(日期)，amount(销售额)三个字段，表数据如下：

通过hive如何获取到连续n天是增长状态的编码。例如查询2023-01-10这天的数据，也就是从2023-01-10这天往前数三天，看这三天的数据中amount是否连续增长，表中1001就不是，1002则符合。

SELECT
  code,
  `date`,
  amount,
  LAG(amount) OVER (PARTITION by code ORDER BY `date`) AS prev_sales,
  amount - LAG(amount) OVER (PARTITION by code ORDER BY `date`) AS sales_diff
FROM
  kd_stock_history_info
where 
`date` BETWEEN DATE_SUB(TO_DATE('2023-01-10'), 2) AND TO_DATE('2023-01-10');

 为了更美观一些，调整lag()函数默认值

SELECT
  code,
  `date`,
  amount,
  LAG(amount,1,amount) OVER (PARTITION by code ORDER BY `date`) AS prev_sales,
  amount - LAG(amount,1,amount) OVER (PARTITION by code ORDER BY `date`) AS sales_diff
FROM
  kd_stock_history_info
where 
`date` BETWEEN DATE_SUB(TO_DATE('2023-01-10'), 2) AND TO_DATE('2023-01-10');

最终代码：

SELECT code,min(sales_diff) min_sales_diff from (
SELECT
code,
  `date`,
  amount,
  LAG(amount,1,amount) OVER (PARTITION by code ORDER BY `date`) AS prev_sales,
  amount - LAG(amount,1,amount) OVER (PARTITION by code ORDER BY `date`) AS sales_diff
FROM
  kd_stock_history_info
where 
`date` BETWEEN DATE_SUB(TO_DATE('2023-01-10'), 2) AND TO_DATE('2023-01-10') 
) a 
group by code 
having min_sales_diff >= 0;

 更多资料：

Hive Lag函数用法介绍_笔记大全_设计学院 (python100.com)

Hive窗口函数04-LAG、LEAD、FIRST_VALUE、LAST_VALUE-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)