정렬된 프레임 내에서 현재 행보다 지정된 물리적 OFFSET만큼 앞선 행에서 계산된 값을 반환합니다.
lagInFrame의 동작은 표준 SQL lag 윈도 함수와 다릅니다.
ClickHouse 윈도 함수 lagInFrame은 윈도우 프레임을 준수합니다.
lag와 동일한 동작을 얻으려면 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING을 사용하십시오.
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 — 컬럼 이름.offset — 적용할 오프셋. (U)Int*. (선택 사항 - 기본값은 1)default — 계산된 행이 윈도우 프레임의 경계를 벗어나는 경우 반환할 값. (선택 사항 - 생략하면 컬럼 타입의 기본값)
반환 값
- 정렬된 프레임 내에서 현재 행보다 지정된 물리적 오프셋만큼 앞선 행에서 평가된 값.
예시
이 예시에서는 특정 주식의 과거 데이터를 바탕으로 lagInFrame 함수를 사용해 종가의 전일 대비 차이와 변동률을 계산합니다.
CREATE TABLE stock_prices
(
`date` Date,
`open` Float32, -- 시가
`high` Float32, -- 당일 고가
`low` Float32, -- 당일 저가
`close` Float32, -- 종가
`volume` UInt32 -- 거래량
)
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 │
└────────────┴────────┴────────────────────┴───────┴────────────────┘
