从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。
# LAG 窗口函数
LAG 窗口函数返回位于分区中当前行的上方（之前）的某个给定偏移量位置的行的值。
## 语法
```
LAG (value_expr [, offset ])
[ IGNORE NULLS | RESPECT NULLS ]
OVER ( [ PARTITION BY window_partition ] ORDER BY window_ordering )
```
## 参数
*value\$1expr*
对其执行函数的目标列或表达式。
*offset*
一个可选参数，该参数指定要返回其值的当前行前面的行数。偏移量可以是常量整数或计算结果为整数的表达式。如果您未指定偏移量，则 Amazon Redshift 使用 `1` 作为默认值。偏移量为 `0` 表示当前行。
IGNORE NULLS
一个可选规范，该规范指示 Amazon Redshift 应跳过 null 值以确定要使用的行。如果未列出 IGNORE NULLS，则包含 Null 值。
您可以使用 NVL 或 COALESCE 表达式将 null 值替换为另一个值。有关更多信息，请参阅 [NVL 和 COALESCE 函数](r_NVL_function.md)。
RESPECT NULLS
指示 Amazon Redshift 应包含 null 值以确定要使用的行。如果您未指定 IGNORE NULLS，则默认情况下不支持 RESPECT NULLS。
OVER
指定窗口分区和排序。OVER 子句不能包含窗口框架规范。
PARTITION BY *window\$1partition*
一个可选参数，该参数设置 OVER 子句中每个组的记录范围。
ORDER BY *window\$1ordering*
对每个分区中的行进行排序。
LAG 窗口函数支持使用任何 Amazon Redshift 数据类型的表达式。返回类型与 *value\$1expr* 的类型相同。
## 示例
以下示例显示已售给买家 ID 为 3 的买家的票数以及买家 3 的购票时间。要将每个销售与买家 3 的上一销售进行比较，查询要返回每个销售的上一销量。由于 1/16/2008 之前未进行购买，则第一个上一销量值为 null：
```
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)
```