HiveSQL题——前后函数(lag/lead)深入解析

2023-10-19 05:58:21

HiveSQL 中的前后函数：深入探索 lag() 和 lead()

简介

在数据分析和挖掘的领域中，HiveSQL 提供了强大的前后函数（lag() 和 lead()），允许我们轻松访问和计算历史数据或未来数据。本博客将深入探讨这些函数的语法、应用场景和实际示例。

前后函数的语法

lag() 和 lead() 函数的基本语法如下：

lag(column, offset, default)
lead(column, offset, default)

其中：

column： 要偏移的列。
offset： 偏移的行数，可以是正数或负数。
default： 如果偏移后的行不存在，则返回的默认值。

应用场景

前后函数在数据分析和挖掘中有着广泛的应用，包括：

计算移动平均值： 通过偏移指定行数内的历史数据，我们可以计算每个时间点的移动平均值。
计算同比增长率： 我们可以比较当前行的数据与之前特定时间点的历史数据，以计算同比增长率。
计算环比增长率： 通过比较当前行的数据与之后特定时间点的历史数据，我们可以计算环比增长率。
预测未来值： 我们可以基于历史数据趋势，使用 lead() 函数预测未来值。

代码示例

示例 1：计算移动平均值

SELECT product_id,
       product_name,
       AVG(sales) OVER (ORDER BY date ASC ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM sales_data
GROUP BY product_id, product_name;

此查询计算每个产品的 3 行移动平均销售额（包括当前行和之前两行）。

示例 2：计算同比增长率

SELECT product_id,
       product_name,
       (sales - LAG(sales, 12, 0) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY date ASC)) / LAG(sales, 12, 0) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY date ASC) * 100 AS year_over_year_growth
FROM sales_data
WHERE date >= '2022-01-01';

此查询计算每个产品的 2022 年同比增长率。

示例 3：计算环比增长率

SELECT product_id,
       product_name,
       (sales - LEAD(sales, 1, 0) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY date ASC)) / LEAD(sales, 1, 0) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY date ASC) * 100 AS month_over_month_growth
FROM sales_data
WHERE date >= '2022-01-01';

此查询计算每个产品的 2022 年环比增长率。

示例 4：预测未来值

SELECT product_id,
       product_name,
       LEAD(sales, 1, 0) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY date ASC) AS predicted_sales
FROM sales_data
WHERE date >= '2022-01-01';