好的，现在开始我们的MySQL高级函数讲座，主题是 LEAD() 和 LAG()，以及它们在时间序列数据中的应用。 引言：时间序列数据分析的挑战 时间序列数据，顾名思义，是按照时间顺序排列的数据点序列。常见的例子包括股票价格、气象数据、服务器日志、传感器数据等。对时间序列数据进行分析的一个关键需求是比较相邻时间点的数据，例如，计算增长率、识别趋势、检测异常等。传统的SQL查询通常需要自连接或者复杂的子查询才能实现这些操作，效率较低且代码可读性差。 LEAD() 和 LAG() 函数的出现，极大地简化了时间序列数据的分析，它们允许我们直接在当前行的基础上访问前一行或后一行的数据，而无需使用自连接等复杂操作。 LEAD() 和 LAG() 函数的基本语法 LEAD() 和 LAG() 函数都是窗口函数，其基本语法如下： LEAD(expression [, offset [, default_value]]) OVER (PARTITION BY partition_expression ORDER BY sort_expression) LAG(expression [, offset …