Window

LAG

Snowflake

Mengakses nilai dari baris sebelumnya dalam result set berdasarkan offset tertentu. Sangat berguna untuk perbandingan dengan periode sebelumnya.

Tipe hasil: Same as expressionDiperbarui: 6 Jan 2026

Syntax

SQL

LAG(expression [, offset [, default]]) OVER ([PARTITION BY partition_expr] ORDER BY order_expr)

Parameter

expressionanywajib

Kolom atau ekspresi yang nilainya akan diambil

ORDER BYclausewajib

Menentukan urutan baris untuk perhitungan LAG

offsetINTEGERopsional

Berapa baris ke belakang (default: 1)

Default: 1

defaultanyopsional

Nilai default jika tidak ada baris sebelumnya

PARTITION BYclauseopsional

Opsional. Membagi hasil ke dalam partition terpisah

Contoh Penggunaan

Perbandingan dengan Bulan Sebelumnya

SQL

1 SELECT
2   month,
3   revenue,
4   LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) as prev_month_revenue,
5   revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) as revenue_change
6 FROM monthly_sales;

Menampilkan revenue bulan ini vs bulan sebelumnya dan selisihnya.

Hasil

MONTH	REVENUE	PREV_MONTH_REVENUE	REVENUE_CHANGE
2024-01	100000	NULL	NULL
2024-02	120000	100000	20000
2024-03	115000	120000	-5000

Persentase Perubahan (MoM)

SQL

1 SELECT
2   month,
3   revenue,
4   LAG(revenue, 1, revenue) OVER (ORDER BY month) as prev_revenue,
5   ROUND((revenue - LAG(revenue, 1, revenue) OVER (ORDER BY month)) /
6         NULLIF(LAG(revenue, 1, revenue) OVER (ORDER BY month), 0) * 100, 2) as pct_change
7 FROM monthly_sales;

Menghitung persentase perubahan month-over-month.

Hasil

MONTH	REVENUE	PREV_REVENUE	PCT_CHANGE
2024-01	100000	100000	0.00
2024-02	120000	100000	20.00
2024-03	115000	120000	-4.17

LAG per Customer

SQL

1 SELECT
2   customer_id,
3   order_date,
4   order_total,
5   LAG(order_date) OVER (
6     PARTITION BY customer_id
7     ORDER BY order_date
8   ) as prev_order_date,
9   DATEDIFF('DAY',
10     LAG(order_date) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date),
11     order_date
12   ) as days_between_orders
13 FROM orders;

Menghitung jarak hari antar order untuk setiap customer.

Pertanyaan Umum tentang LAG

Apa itu fungsi LAG di Snowflake?

Mengakses nilai dari baris sebelumnya dalam result set berdasarkan offset tertentu. Sangat berguna untuk perbandingan dengan periode sebelumnya. Di Snowflake, fungsi LAG termasuk dalam kelompok fungsi yang sering digunakan untuk mengolah dan menganalisis data secara efisien.

Bagaimana cara menggunakan LAG di Snowflake?

Gunakan sintaks berikut: LAG(expression [, offset [, default]]) OVER ([PARTITION BY partition_expr] ORDER BY order_expr). Pastikan argumen yang dimasukkan sudah sesuai dengan tipe data yang diharapkan.

Apa nilai yang dikembalikan oleh fungsi LAG?

Fungsi LAG mengembalikan nilai bertipe Same as expression. Pastikan tipe data hasil sudah sesuai dengan kebutuhan query atau formula kamu. Jika input mengandung nilai NULL, perilaku fungsi dapat berbeda — selalu periksa dokumentasi untuk memastikan hasilnya sesuai ekspektasi.

Apa saja parameter fungsi LAG?

Fungsi ini memiliki 2 parameter wajib dan 3 parameter opsional. Parameter yang digunakan: expression (any, wajib): Kolom atau ekspresi yang nilainya akan diambil; offset (INTEGER, opsional): Berapa baris ke belakang (default: 1); default (any, opsional): Nilai default jika tidak ada baris sebelumnya; PARTITION BY (clause, opsional): Opsional. Membagi hasil ke dalam partition terpisah; ORDER BY (clause, wajib): Menentukan urutan baris untuk perhitungan LAG.

Fungsi Terkait

LEADFIRST_VALUELAST_VALUENTH_VALUE

Kembali ke Snowflake Functions

1	SELECT
2	month,
3	revenue,
4	LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) as prev_month_revenue,
5	revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) as revenue_change
6	FROM monthly_sales;

1	SELECT
2	customer_id,
3	order_date,
4	order_total,
5	LAG(order_date) OVER (
6	PARTITION BY customer_id
7	ORDER BY order_date
8	) as prev_order_date,
9	DATEDIFF('DAY',
10	LAG(order_date) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date),
11	order_date
12	) as days_between_orders
13	FROM orders;