LEAD (Transact-SQL)
適用於:SQL Server Azure SQL 資料庫 Azure SQL 受控執行個體 Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW) Microsoft Fabric 的 SQL 端點分析 Microsoft Fabric 的倉儲
在不使用開頭為 SQL Server 2012 (11.x) 的自我聯結下,於相同的資料集中,從後續的資料列存取資料。 LEAD
提供在指定實體位移處存取目前數據列之後的數據列。 在語句中使用 SELECT
這個分析函式,比較目前數據列中的值與下列數據列中的值。
語法
LEAD ( scalar_expression [ , offset ] [ , default ] ) [ IGNORE NULLS | RESPECT NULLS ]
OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )
引數
scalar_expression
根據指定的位移傳回數值。 它是任何傳回單一 (純量) 值的型別表達式。 scalar_expression不能是分析函式。
offset
從取得數值的目前資料列轉寄資料列的數目。 若未加以指定,預設為 1。 offset 可以是資料行、子查詢或其他運算式,能算出正整數或可以明確地轉換為 bigint。 offset 不能是負值或分析函式。
預設值
當 offset 超過資料分割範圍時會傳回的值。 如果未指定預設值, NULL
則會傳回 。 默認值 可以是數據行、子查詢或其他表達式,但不能是分析函式。 default 的類型必須與 scalar_expression 相容。
[ 忽略 Null | 尊重 Null ]
適用於:SQL Server 2022 (16.x) 和更新版本、Azure SQL 資料庫、Azure SQL 受控執行個體、Azure SQL Edge
IGNORE NULLS
- 在計算分割區上的第一個值時,忽略 NULL
數據集中的值。
RESPECT NULLS
- 在分割區上計算第一個值時,尊重 NULL
數據集中的值。 RESPECT NULLS
如果未 NULLS
指定選項,則為預設行為。
與和LEAD
相關的 IGNORE NULLS
LAG
SQL Server 2022 CU4 中有錯誤修正。
如需 Azure SQL Edge 中這個自變數的詳細資訊,請參閱 插補遺漏值。
OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )
partition_by_clause將 子句所產生的
FROM
結果集分割成套用函式的數據分割。 如未指定,此函數會將查詢結果集的所有資料列視為單一群組。在套用函數之前,order_by_clause 可指定資料順序。
當指定 partition_by_clause 時,即決定每一個分割區的次序。 order_by_clause 為必要項目。 如需詳細資訊,請參閱 SELECT - OVER 子句。
傳回類型
已指定的 scalar_expression的資料類型。 NULL
如果 scalar_expression 可為 Null 或 預設值 設定 NULL
為 ,則會傳回 。
LEAD
不具決定性。 如需詳細資訊,請參閱 決定性與非決定性函數。
範例
本文 Transact-SQL 程式碼範例使用 AdventureWorks2022
或 AdventureWorksDW2022
範例資料庫,從 Microsoft SQL Server Samples 和 Community Projects (Microsoft SQL Server 範例和社群專案)首頁即可下載。
A. 比較不同年份的值
查詢會使用函 LEAD
式傳回特定員工在後續幾年的銷售配額差異。 因為最後一個數據列沒有可用的潛在客戶值,因此會傳回預設值零 (0)。
USE AdventureWorks2022;
GO
SELECT BusinessEntityID,
YEAR(QuotaDate) AS SalesYear,
SalesQuota AS CurrentQuota,
LEAD(SalesQuota, 1, 0) OVER (ORDER BY YEAR(QuotaDate)) AS NextQuota
FROM Sales.SalesPersonQuotaHistory
WHERE BusinessEntityID = 275 AND YEAR(QuotaDate) IN ('2005', '2006');
結果集如下所示。
BusinessEntityID SalesYear CurrentQuota NextQuota
---------------- ----------- --------------------- ---------------------
275 2005 367000.00 556000.00
275 2005 556000.00 502000.00
275 2006 502000.00 550000.00
275 2006 550000.00 1429000.00
275 2006 1429000.00 1324000.00
275 2006 1324000.00 0.00
B. 比較分割區中的值
下列範例會使用 函 LEAD
式來比較員工之間的年對日銷售。 PARTITION BY
指定 子句,以依銷售領域分割結果集中的數據列。 函 LEAD
式會個別套用至每個分割區,並針對每個分割區重新啟動計算。 ORDER BY
子句中指定的 OVER
子句會在套用函式之前,排序每個分割區中的數據列。 ORDER BY
語句中的 SELECT
子句會排序整個結果集中的數據列。 因為每個數據分割的最後一個數據列沒有可用的潛在客戶值,因此會傳回預設值零 (0)。
USE AdventureWorks2022;
GO
SELECT TerritoryName, BusinessEntityID, SalesYTD,
LEAD (SalesYTD, 1, 0) OVER (PARTITION BY TerritoryName ORDER BY SalesYTD DESC) AS NextRepSales
FROM Sales.vSalesPerson
WHERE TerritoryName IN (N'Northwest', N'Canada')
ORDER BY TerritoryName;
結果集如下所示。
TerritoryName BusinessEntityID SalesYTD NextRepSales
----------------------- ---------------- --------------------- ---------------------
Canada 282 2604540.7172 1453719.4653
Canada 278 1453719.4653 0.00
Northwest 284 1576562.1966 1573012.9383
Northwest 283 1573012.9383 1352577.1325
Northwest 280 1352577.1325 0.00
C. 指定任意表達式
下列範例示範如何在函式語法中LEAD
指定各種任意表達式和忽略NULL
值。
CREATE TABLE T (a INT, b INT, c INT);
GO
INSERT INTO T VALUES (1, 1, -3), (2, 2, 4), (3, 1, NULL), (4, 3, 1), (5, 2, NULL), (6, 1, 5);
SELECT b, c,
LEAD(2 * c, b * (SELECT MIN(b) FROM T), -c / 2.0) IGNORE NULLS OVER (ORDER BY a) AS i
FROM T;
結果集如下所示。
b c i
----------- ----------- -----------
1 5 -2
2 NULL NULL
3 1 0
1 NULL 2
2 4 2
1 -3 8
D. 使用 IGNORE NULLS 尋找非 NULL 值
下列範例查詢示範如何使用 IGNORE NULLS
自變數。
自IGNORE NULLS
變數會與 LAG 搭配使用,並LEAD
示範先前或下一個非 NULL 值的替代NULL
值。
- 如果與 包含
NULL
LAG
的前一個數據列,則目前數據列會使用最新的非NULL
值。 - 如果下一個數據列包含
NULL
具有LEAD
的 ,則目前的數據列會使用下一個可用的非NULL
值。
DROP TABLE IF EXISTS #test_ignore_nulls;
CREATE TABLE #test_ignore_nulls (column_a int, column_b int);
GO
INSERT INTO #test_ignore_nulls VALUES
(1, 8),
(2, 9),
(3, NULL),
(4, 10),
(5, NULL),
(6, NULL),
(7, 11);
SELECT column_a, column_b,
[Previous value for column_b] = LAG(column_b) IGNORE NULLS OVER (ORDER BY column_a),
[Next value for column_b] = LEAD(column_b) IGNORE NULLS OVER (ORDER BY column_a)
FROM #test_ignore_nulls
ORDER BY column_a;
--cleanup
DROP TABLE #test_ignore_nulls;
column_a column_b Previous value for column_b Next value for column_b
------------ ----------- ------------------------------ ------------------------
1 8 NULL 9
2 9 8 10
3 NULL 9 10
4 10 9 11
5 NULL 10 11
6 NULL 10 11
7 11 10 NULL
E. 使用 RESPECT NULLS 來保留 NULL
值
下列範例查詢示範如何使用 RESPECT NULLS
自變數,如果未指定,則為預設行為,而不是 IGNORE NULLS
上一個範例中的 自變數。
- 如果前面包含
NULL
的數據列,LAG
則目前的數據列會使用最新的值。 - 如果下一個數據列包含
NULL
的LEAD
,則目前的數據列會使用下一個值。
DROP TABLE IF EXISTS #test_ignore_nulls;
CREATE TABLE #test_ignore_nulls (column_a int, column_b int);
GO
INSERT INTO #test_ignore_nulls VALUES
(1, 8),
(2, 9),
(3, NULL),
(4, 10),
(5, NULL),
(6, NULL),
(7, 11);
SELECT column_a, column_b,
[Previous value for column_b] = LAG(column_b) RESPECT NULLS OVER (ORDER BY column_a),
[Next value for column_b] = LEAD(column_b) RESPECT NULLS OVER (ORDER BY column_a)
FROM #test_ignore_nulls
ORDER BY column_a;
--Identical output
SELECT column_a, column_b,
[Previous value for column_b] = LAG(column_b) OVER (ORDER BY column_a),
[Next value for column_b] = LEAD(column_b) OVER (ORDER BY column_a)
FROM #test_ignore_nulls
ORDER BY column_a;
--cleanup
DROP TABLE #test_ignore_nulls;
column_a column_b Previous value for column_b Next value for column_b
1 8 NULL 9
2 9 8 NULL
3 NULL 9 10
4 10 NULL NULL
5 NULL 10 NULL
6 NULL NULL 11
7 11 NULL NULL
範例:Azure Synapse Analytics 和 Analytics Platform System (PDW)
A. 比較季之間的值
下列範例示範 函 LEAD
式。 查詢會獲得指定員工在後續日曆季的銷售配額值中的差異。 因為最後一個數據列之後沒有可用的潛在客戶值,因此會使用預設值零 (0)。
-- Uses AdventureWorks
SELECT CalendarYear AS Year,
CalendarQuarter AS Quarter,
SalesAmountQuota AS SalesQuota,
LEAD(SalesAmountQuota, 1, 0) OVER (ORDER BY CalendarYear, CalendarQuarter) AS NextQuota,
SalesAmountQuota - LEAD(SalesAmountQuota, 1, 0) OVER (ORDER BY CalendarYear, CalendarQuarter) AS Diff
FROM dbo.FactSalesQuota
WHERE EmployeeKey = 272 AND CalendarYear IN (2001, 2002)
ORDER BY CalendarYear, CalendarQuarter;
結果集如下所示。
Year Quarter SalesQuota NextQuota Diff
---- ------- ---------- --------- -------------
2001 3 28000.0000 7000.0000 21000.0000
2001 4 7000.0000 91000.0000 -84000.0000
2001 1 91000.0000 140000.0000 -49000.0000
2002 2 140000.0000 7000.0000 7000.0000
2002 3 7000.0000 154000.0000 84000.0000
2002 4 154000.0000 0.0000 154000.0000