1 LEAD
与LAG相反，LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值
参数1为列名，参数2为往下第n行（可选，默认为1），参数3为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）
场景
用户Peter在浏览网页，在某个时刻，Peter点进了某个页面，过一段时间后，Peter又进入了另外一个页面，如此反复，那怎么去统计Peter在某个特定网页的停留时间呢，又或是怎么统计某个网页用户停留的总时间呢？
create table test.user_log(
userid string,
time string,
url string
) row format delimited fields terminated by ‘ ’;
使用load命令将如下测试数据导入：
Peter 2015-10-12 01:10:00 url1
Peter 2015-10-12 01:15:10 url2
Peter 2015-10-12 01:16:40 url3
Peter 2015-10-12 02:13:00 url4
Peter 2015-10-12 03:14:30 url5
Marry 2015-11-12 01:10:00 url1
Marry 2015-11-12 01:15:10 url2
Marry 2015-11-12 01:16:40 url3
Marry 2015-11-12 02:13:00 url4
Marry 2015-11-12 03:14:30 url5
数据说明：Peter 2015-10-12 01:10:00 url1 ，表示Peter在2015-10-12 01:10:00进入了网页url2，即记录的是进入网页的时间。
分析
要计算Peter在页面url1停留的时间，需要用进入页面url2的时间，减去进入url1的时间，即2015-10-12 01:15:10这个时间既是离开页面url1的时间，也是开始进入页面url2的时间。
获取用户在某个页面停留的起始与结束时间：
select userid,
time stime,
lead(time) over(partition by userid order by time) etime,
url
from test.user_log;
stime就是进入页面时间，etime就是离开页面时间，结果是这样的：
Marry 2015-11-12 01:10:00 2015-11-12 01:15:10 url1
Marry 2015-11-12 01:15:10 2015-11-12 01:16:40 url2
Marry 2015-11-12 01:16:40 2015-11-12 02:13:00 url3
Marry 2015-11-12 02:13:00 2015-11-12 03:14:30 url4
Marry 2015-11-12 03:14:30 NULL url5
Peter 2015-10-12 01:10:00 2015-10-12 01:15:10 url1
Peter 2015-10-12 01:15:10 2015-10-12 01:16:40 url2
Peter 2015-10-12 01:16:40 2015-10-12 02:13:00 url3
Peter 2015-10-12 02:13:00 2015-10-12 03:14:30 url4
Peter 2015-10-12 03:14:30 NULL url5
用etime减去stime，然后按照用户分组累加就是，每个用户访问的总时间了。
select userid,
time stime,
lead(time) over(partition by userid order by time) etime,
UNIX_TIMESTAMP(lead(time) over(partition by userid order by time),‘yyyy-MM-dd HH:mm:ss’)- UNIX_TIMESTAMP(time,‘yyyy-MM-dd HH:mm:ss’) period,
url
from test.user_log;
这里展示出了stime(开始时间)，etime(离开时间)，period(停留时长)，url(页面地址)，结果：
Marry 2015-11-12 01:10:00 2015-11-12 01:15:10 310 url1
Marry 2015-11-12 01:15:10 2015-11-12 01:16:40 90 url2
Marry 2015-11-12 01:16:40 2015-11-12 02:13:00 3380 url3
Marry 2015-11-12 02:13:00 2015-11-12 03:14:30 3690 url4
Marry 2015-11-12 03:14:30 NULL NULL url5
Peter 2015-10-12 01:10:00 2015-10-12 01:15:10 310 url1
Peter 2015-10-12 01:15:10 2015-10-12 01:16:40 90 url2
Peter 2015-10-12 01:16:40 2015-10-12 02:13:00 3380 url3
Peter 2015-10-12 02:13:00 2015-10-12 03:14:30 3690 url4
Peter 2015-10-12 03:14:30 NULL NULL url5
这里有空的情况，也就是没有获取到离开时间，这要看实际业务怎么定义了，如果算到23点，太长了。
2 Lag
LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）可以用来做一些时间的维护，如上一次登录时间。
场景
用户Peter在浏览网页，在某个时刻，Peter点进了某个页面，过一段时间后，Peter又进入了另外一个页面，如此反复，那怎么去统计Peter在某个特定网页的停留时间呢，又或是怎么统计某个网页用户停留的总时间呢？
create table test.user_log(
userid string,
time string,
url string
) row format delimited fields terminated by ‘ ’;
使用load命令将如下测试数据导入：
Peter 2015-10-12 01:10:00 url1
Peter 2015-10-12 01:15:10 url2
Peter 2015-10-12 01:16:40 url3
Peter 2015-10-12 02:13:00 url4
Peter 2015-10-12 03:14:30 url5
Marry 2015-11-12 01:10:00 url1
Marry 2015-11-12 01:15:10 url2
Marry 2015-11-12 01:16:40 url3
Marry 2015-11-12 02:13:00 url4
Marry 2015-11-12 03:14:30 url5
数据说明：Peter 2015-10-12 01:10:00 url1 ，表示Peter在2015-10-12 01:10:00进入了网页url2，即记录的是进入网页的时间。
select userid,
time etime,
lag(time, 1, ‘1970-01-01 00:00:00’) over(partition by userid order by time) stime,
url
from test.user_log;
这里etime是结束时间，stime是开始时间，结果：
Marry 2015-11-12 01:10:00 1970-01-01 00:00:00 url1
Marry 2015-11-12 01:15:10 2015-11-12 01:10:00 url2
Marry 2015-11-12 01:16:40 2015-11-12 01:15:10 url3
Marry 2015-11-12 02:13:00 2015-11-12 01:16:40 url4
Marry 2015-11-12 03:14:30 2015-11-12 02:13:00 url5
Peter 2015-10-12 01:10:00 1970-01-01 00:00:00 url1
Peter 2015-10-12 01:15:10 2015-10-12 01:10:00 url2
Peter 2015-10-12 01:16:40 2015-10-12 01:15:10 url3
Peter 2015-10-12 02:13:00 2015-10-12 01:16:40 url4
Peter 2015-10-12 03:14:30 2015-10-12 02:13:00 url5
计算总时间，只需要用结束时间 - 开始时间，然后分组累加即可。
select userid,
UNIX_TIMESTAMP(time, ‘yyyy-MM-dd HH:mm:ss’) -
UNIX_TIMESTAMP(lag(time, 1, ‘1970-01-01 00:00:00’) over(partition by userid order by time), ‘yyyy-MM-dd HH:mm:ss’),
url
from test.user_log;
结果
Marry 1447290600 url1
Marry 310 url2
Marry 90 url3
Marry 3380 url4
Marry 3690 url5
Peter 1444612200 url1
Peter 310 url2
Peter 90 url3
Peter 3380 url4
Peter 3690 url5