Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。 # LAG ウィンドウ関数 LAG ウィンドウ関数は、パーティションの現在の行より上 (前) の指定されたオフセットの行の値を返します。 ## 構文 ``` LAG (value_expr [, offset ]) [ IGNORE NULLS | RESPECT NULLS ] OVER ( [ PARTITION BY window_partition ] ORDER BY window_ordering ) ``` ## 引数 *value\_expr* 関数の対象となる列または式。 *offset* 値を返す現在の行より前の行数を指定するオプションのパラメータ。オフセットは整数の定数、または整数を検証する式にすることができます。オフセットを指定していない場合、Amazon Redshift はデフォルト値として `1` を使用します。`0` のオフセットは現在の行を示します。 IGNORE NULLS Amazon Redshift が使用する行を決定するときに null 値をスキップすることを指定するオプションの仕様。IGNORE NULLS がリストされていない場合、Null 値が含まれます。 NVL または COALESCE 式を使用し、Null 値を別の値で置換できます。詳細については、「[NVL および COALESCE 関数](r_NVL_function.md)」を参照してください。 RESPECT NULLS Amazon Redshift は使用される行を決定するために null 値を含める必要があることを示します。IGNORE NULLS を指定しない場合、RESPECT NULLS はデフォルトでサポートされます。 OVER ウィンドウのパーティションおよび並び順を指定します。OVER 句にウィンドウフレーム仕様を含めることはできません。 PARTITION BY *window\_partition* OVER 句の各グループのレコードの範囲を設定するオプションの引数。 ORDER BY *window\_ordering* 各パーティション内の行をソートします。 LAG ウィンドウ関数は、Amazon Redshift のデータ型を使用する式をサポートします。戻り値の型は *value\_expr* の型と同じです。 ## 例 次の例は、購入者 ID 3 の購入者に販売されたチケット数と購入者 3 がチケットを購入した時刻を示します。購入者 3 の以前の販売と各販売を比較するには、クエリは販売ごとに以前の販売数を返します。2008 年 1 月 16 日より前に購入されていないため、最初の以前の販売数は Null です。 ``` select buyerid, saletime, qtysold, lag(qtysold,1) over (order by buyerid, saletime) as prev_qtysold from sales where buyerid = 3 order by buyerid, saletime; buyerid | saletime | qtysold | prev_qtysold ---------+---------------------+---------+-------------- 3 | 2008-01-16 01:06:09 | 1 | 3 | 2008-01-28 02:10:01 | 1 | 1 3 | 2008-03-12 10:39:53 | 1 | 1 3 | 2008-03-13 02:56:07 | 1 | 1 3 | 2008-03-29 08:21:39 | 2 | 1 3 | 2008-04-27 02:39:01 | 1 | 2 3 | 2008-08-16 07:04:37 | 2 | 1 3 | 2008-08-22 11:45:26 | 2 | 2 3 | 2008-09-12 09:11:25 | 1 | 2 3 | 2008-10-01 06:22:37 | 1 | 1 3 | 2008-10-20 01:55:51 | 2 | 1 3 | 2008-10-28 01:30:40 | 1 | 2 (12 rows) ```