順序付けされたフレーム内で、現在の行より前の指定した物理的 OFFSET にある行で評価された値を返します。
lagInFrame の動作は、標準 SQL の lag ウィンドウ関数とは異なります。
ClickHouse のウィンドウ関数 lagInFrame は、ウィンドウフレームを考慮します。
lag と同じ動作にするには、ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING を使用します。
lagInFrame(x[, offset[, default]])
OVER ([[PARTITION BY grouping_column] [ORDER BY sorting_column]
[ROWS or RANGE expression_to_bound_rows_withing_the_group]] | [window_name])
FROM table_name
WINDOW window_name as ([[PARTITION BY grouping_column] [ORDER BY sorting_column])
x — カラム名。offset — 適用するオフセット。(U)Int*。 (省略可。デフォルトは 1) 。default — 計算対象の行が window frame の境界を超えた場合に返す値。 (省略可。省略時はカラム型のデフォルト値) 。
戻り値
- 並べ替えられた frame 内で、現在の行より前の指定された物理オフセット位置にある行で評価された値。
例
この例では、特定の株式の過去データを対象に、lagInFrame 関数を使用して株価の終値の日次差分と変化率を計算します。
CREATE TABLE stock_prices
(
`date` Date,
`open` Float32, -- 始値
`high` Float32, -- 日中高値
`low` Float32, -- 日中安値
`close` Float32, -- 終値
`volume` UInt32 -- 取引量
)
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);
SELECT
date,
close,
lagInFrame(close, 1, close) OVER (ORDER BY date ASC
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
) 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
┌───────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 │
└────────────┴────────┴────────────────────┴───────┴────────────────┘
