【MySQL】窗口函数 Lead 和 Lag 的运用（MySQL版本8+）以及 时间差函数 TIMESTAMPDIFF 的运用

力扣题

1、题目地址

1939. 主动请求确认消息的用户

2、模拟表

表：Signups

Column Name	Type
user_id	int
time_stamp	datetime

• user_id is the primary key for this table.
• 每行包含有关 ID 为 user_id 的用户的注册时间的信息。

表：Confirmations

Column Name	Type
user_id	int
time_stamp	datetime
action	ENUM

• (user_id, time_stamp) is the primary key for this table.
• user_id is a foreign key with a reference to the Signups table.
• action is an ENUM of the type (‘confirmed’, ‘timeout’)
• 此表的每一行都表示 ID 为 user_id 的用户在 time_stamp 请求了确认消息，
• 并且该确认消息已被确认（‘confirmed’）或已过期（‘timeout’）。

3、要求

编写 SQL 查询以查找在 24 小时窗口内两次请求确认消息的用户的 ID。
两个正好相隔 24 小时的消息被认为是在窗口内。 该操作不会影响答案，只会影响请求时间。

以任意顺序返回结果表。

查询结果格式如下例：

Signups 表：

user_id	time_stamp
3	2020-03-21 10:16:13
7	2020-01-04 13:57:59
2	2020-07-29 23:09:44
6	2020-12-09 10:39:37

Confirmations 表：

user_id	time_stamp	action
3	2021-01-06 03:30:46	timeout
3	2021-01-06 03:37:45	timeout
7	2021-06-12 11:57:29	confirmed
7	2021-06-13 11:57:30	confirmed
2	2021-01-22 00:00:00	confirmed
2	2021-01-23 00:00:00	timeout
6	2021-10-23 14:14:14	confirmed
6	2021-10-24 14:14:13	timeout

输出：

user_id
2
3
6

解析：
用户 2 在彼此恰好 24 小时内请求了两条消息，因此我们将它们包括在内。
用户 3 在 6 分 59 秒内请求了两条消息，因此我们将它们包括在内。
用户 6 在 23 小时 59 分 59 秒内请求了两条消息，因此我们将它们包括在内。
用户 7 在 24 小时 1 秒内请求了两条消息，因此我们将它们从答案中排除。

4、代码编写

知识点（先看这个方便理解代码）

TIMESTAMPDIFF ⭐️

语法： TIMESTAMPDIFF (interval, datetime_expr1, datetime_expr2)

说明： 返回结果 datetime_expr2 - datetime_expr1

参数： interval 可以为 SECOND - 秒、MINUTE - 分、HOUR - 时、DAY - 日、MONTH - 月、YEAR - 年

mysql> SELECT TIMESTAMPDIFF(DAY,'2024-01-03','2024-01-01'); 
-> -2
mysql> SELECT TIMESTAMPDIFF(DAY,'2024-01-01','2024-01-03'); 
-> 2

参考：MySQL – 计算时间差

Lead 和 Lag⭐️

语法：
Lead (列名, 偏移量, 超出记录窗口时的默认值)
Lag (列名, 偏移量, 超出记录窗口时的默认值)
注：如果使用 Lead (列名) 或 Lag (列名) 语法，则偏移量默认1，默认值是 null（无显示）

说明：
Lead：形象的理解就是把数据从下向上推，下端出现空格
Lag：形象的理解就是把数据从上向下推，上端出现空格

原始数据 (items)：

item_id	item_brand
1	Samsung
2	Lenovo
3	LG
4	HP

Lead代码效果

SELECT *, Lead(item_brand, 1, 0) OVER (ORDER BY item_id) AS lead_data
FROM items

item_id	item_brand	lead_data
1	Samsung	Lenovo
2	Lenovo	LG
3	LG	HP
4	HP	0

Lag代码效果

SELECT *, Lag(item_brand, 1, 0) OVER (ORDER BY item_id) AS lag_data
FROM items

item_id	item_brand	lag_data
1	Samsung	0
2	Lenovo	Samsung
3	LG	Lenovo
4	HP	LG

参考：sql中的窗口函数：lead，lag

1、TIMESTAMPDIFF 配合 Lead 写法

SELECT DISTINCT user_id
FROM (
    SELECT user_id, TIMESTAMPDIFF(
        SECOND, 
        time_stamp, 
        LEAD(time_stamp, 1, 0) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY time_stamp)
    ) AS diff
    FROM Confirmations
) AS one
WHERE diff IS NOT NULL
AND diff <= 24*60*60

代码分析

SELECT user_id, TIMESTAMPDIFF(
    SECOND, 
    time_stamp, 
    LEAD(time_stamp, 1, 0) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY time_stamp)
) AS diff
FROM Confirmations

Lead的效果是下向上推，例如

| 2       | 2021-01-22 00:00:00 |
| 2       | 2021-01-23 00:00:00 |

变成

| 2       | 2021-01-23 00:00:00 |
| 2       | null |

利用向上推的数据减去原先的数据，
上面SQL语句 TIMESTAMPDIFF 的第二个参数是 2021-01-22 00:00:00，第三个参数是 2021-01-23 00:00:00
下面出现空格，默认值null（无显示）没错，

| user_id | diff  |
| ------- | ----- |
| 2       | 86400 |
| 2       | null  |
| 3       | 419   |
| 3       | null  |
| 6       | 86399 |
| 6       | null  |
| 7       | 86401 |
| 7       | null  |

要小于等于86400(一天)里面只有三个符合要求

| user_id | diff  |
| ------- | ----- |
| 2       | 86400 |
| 3       | 419   |
| 6       | 86399 |

2、TIMESTAMPDIFF 配合 Lag 写法

SELECT DISTINCT user_id
FROM (
    SELECT user_id, TIMESTAMPDIFF(
        SECOND, 
        time_stamp, 
        LAG(time_stamp, 1, 0) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY time_stamp)
    ) AS diff
    FROM Confirmations
) AS one
WHERE diff IS NOT NULL
AND ABS(diff) <= 24*60*60

Lag的效果是上向下推，例如

| 2       | 2021-01-22 00:00:00 |
| 2       | 2021-01-23 00:00:00 |

变成

| 2       | null |
| 2       | 2021-01-22 00:00:00 |

利用向上推的数据减去原先的数据，
上面SQL语句 TIMESTAMPDIFF 的第二个参数是 2021-01-23 00:00:00，第三个参数是 2021-01-22 00:00:00
上面出现空格，默认值null（无显示）没错，

| user_id | diff   |
| ------- | ------ |
| 2       | null   |
| 2       | -86400 |
| 3       | null   |
| 3       | -419   |
| 6       | null   |
| 6       | -86399 |
| 7       | null   |
| 7       | -86401 |

要小于等于86400(一天)里面只有三个符合要求（需要取绝对值）

| user_id | diff  |
| ------- | ----- |
| 2       | -86400 |
| 3       | -419   |
| 6       | -86399 |

你要简单写就把 TIMESTAMPDIFF 参数二和参数三换个位置就不用取绝对值了，主要还是演示多种情况，方便更好理解

SELECT DISTINCT user_id
FROM (
    SELECT user_id, TIMESTAMPDIFF(
        SECOND, 
        LAG(time_stamp, 1, 0) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY time_stamp), 
        time_stamp
    ) AS diff
    FROM Confirmations
) AS one
WHERE diff IS NOT NULL
AND diff <= 24*60*60

注：ABS() 函数的效果和数学中的绝对值效果一样

3、单 TIMESTAMPDIFF 写法

有限制正范围的情况就只保证两个时间不相同即可（a.time_stamp != b.time_stamp 是为了不和自己连接，因为没有唯一键做区分）

SELECT DISTINCT a.user_id
FROM Confirmations a, Confirmations b
WHERE a.user_id = b.user_id
AND TIMESTAMPDIFF(SECOND, a.time_stamp, b.time_stamp) BETWEEN 0 AND 24*60*60
AND a.time_stamp != b.time_stamp

包含负范围的情况就还得控制算出的时间差是正的（b.time_stamp - a.time_stamp > 0）

SELECT DISTINCT a.user_id
FROM Confirmations a, Confirmations b
WHERE a.user_id = b.user_id
AND TIMESTAMPDIFF(SECOND, a.time_stamp, b.time_stamp) <= 86400
AND a.time_stamp < b.time_stamp