在SQL中，`LAG()` 和 `LEAD()` 是窗口函数，它们用于访问行与其相邻行的数据。这两个函数在进行数据比较和分析时非常有用，尤其是在需要根据行的相对位置进行操作的场景中。
### LAG()
`LAG()` 函数用于访问当前行的前面的行中的数据。你可以指定你想要向前查看多少行，并且可以对返回的值进行各种操作。
语法：
```sql
LAG([expression] [, offset] [, default_value]) OVER ([PARTITION BY column] ORDER BY column)
```
- `expression`：你想要检索的列或表达式。
- `offset`（可选）：向前查看的行数，默认为1。
- `default_value`（可选）：如果没有足够的行可以查看，则返回的默认值。
- `PARTITION BY`（可选）：在应用 `ORDER BY` 之前，先按指定的列对数据进行分区。
- `ORDER BY`：定义数据的排序方式。
### LEAD()
`LEAD()` 函数与 `LAG()` 相对，它用于访问当前行之后的行中的数据。
语法：
```sql
LEAD([expression] [, offset] [, default_value]) OVER ([PARTITION BY column] ORDER BY column)
```
- `expression`：你想要检索的列或表达式。
- `offset`（可选）：向后查看的行数，默认为1。
- `default_value`（可选）：如果没有足够的行可以查看，则返回的默认值。
- `PARTITION BY`（可选）：在应用 `ORDER BY` 之前，先按指定的列对数据进行分区。
- `ORDER BY`：定义数据的排序方式。
### 示例
假设有一个名为 `sales` 的表，包含 `date` 和 `amount` 两列，你可以使用 `LAG()` 和 `LEAD()` 来比较相邻日期的销售金额。
```sql
SELECT
date,
amount,
LAG(amount) OVER (ORDER BY date) AS previous_amount,
LEAD(amount) OVER (ORDER BY date) AS next_amount
FROM
sales;
```
在这个例子中，`LAG(amount)` 将返回每个日期之前一天的销售金额，而 `LEAD(amount)` 将返回之后一天的销售金额。如果没有前一天或后一天的数据，结果将为 `NULL`。
这些函数在数据分析中非常有用，特别是在时间序列分析、比较相邻行的数据、计算差异和百分比变化等方面。
