Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。
# LEAD ウィンドウ関数
LEAD ウィンドウ関数は、パーティションの現在の行より下 (後) の指定されたオフセットの行の値を返します。
## 構文
```
LEAD (value_expr [, offset ])
[ IGNORE NULLS | RESPECT NULLS ]
OVER ( [ PARTITION BY window_partition ] ORDER BY window_ordering )
```
## 引数
*value\_expr*
関数の対象となる列または式。
*offset*
値を返す現在の行より下の行数を指定するオプションのパラメータ。オフセットは整数の定数、または整数を検証する式にすることができます。オフセットを指定していない場合、Amazon Redshift はデフォルト値として `1` を使用します。`0` のオフセットは現在の行を示します。
IGNORE NULLS
Amazon Redshift が使用する行を決定するときに null 値をスキップすることを指定するオプションの仕様。IGNORE NULLS がリストされていない場合、Null 値が含まれます。
NVL または COALESCE 式を使用し、Null 値を別の値で置換できます。詳細については、「[NVL および COALESCE 関数](r_NVL_function.md)」を参照してください。
RESPECT NULLS
Amazon Redshift は使用される行を決定するために null 値を含める必要があることを示します。IGNORE NULLS を指定しない場合、RESPECT NULLS はデフォルトでサポートされます。
OVER
ウィンドウのパーティションおよび並び順を指定します。OVER 句にウィンドウフレーム仕様を含めることはできません。
PARTITION BY *window\_partition*
OVER 句の各グループのレコードの範囲を設定するオプションの引数。
ORDER BY *window\_ordering*
各パーティション内の行をソートします。
LEAD ウィンドウ関数は、Amazon Redshift のデータ型を使用する式をサポートします。戻り値の型は *value\_expr* の型と同じです。
## 例
次の例は、チケットが 2008 年 1 月 1 日および 2008 年 1 月 2 日に販売された SALES テーブルのイベントの手数料、および次の販売のチケット販売に支払った手数料を示します。次の例では、TICKIT サンプルデータを使用します。詳細については、「[サンプルデータベース](c_sampledb.md)」を参照してください。
```
SELECT eventid, commission, saletime, LEAD(commission, 1) over ( ORDER BY saletime ) AS next_comm
FROM sales
WHERE saletime BETWEEN '2008-01-09 00:00:00' AND '2008-01-10 12:59:59'
LIMIT 10;
+---------+------------+---------------------+-----------+
| eventid | commission | saletime | next_comm |
+---------+------------+---------------------+-----------+
| 1664 | 13.2 | 2008-01-09 01:00:21 | 69.6 |
| 184 | 69.6 | 2008-01-09 01:00:36 | 116.1 |
| 6870 | 116.1 | 2008-01-09 01:02:37 | 11.1 |
| 3718 | 11.1 | 2008-01-09 01:05:19 | 205.5 |
| 6772 | 205.5 | 2008-01-09 01:14:04 | 38.4 |
| 3074 | 38.4 | 2008-01-09 01:26:50 | 209.4 |
| 5254 | 209.4 | 2008-01-09 01:29:16 | 26.4 |
| 3724 | 26.4 | 2008-01-09 01:40:09 | 57.6 |
| 5303 | 57.6 | 2008-01-09 01:40:21 | 51.6 |
| 3678 | 51.6 | 2008-01-09 01:42:54 | 43.8 |
+---------+------------+---------------------+-----------+
```
次の例では、SALES テーブルのイベントの手数料と、同じイベントの次の販売においてチケット販売に支払った手数料との最大差額を示します。この例は、GROUP BY 句で LEAD を使用する方法を示しています。ウィンドウ関数は集計句では許可されないため、この例ではサブクエリを使用しています。次の例では、TICKIT サンプルデータを使用します。詳細については、「[サンプルデータベース](c_sampledb.md)」を参照してください。
```
SELECT eventid, eventname, max(next_comm_diff) as max_commission_difference
FROM
(
SELECT sales.eventid, eventname, commission - LEAD(commission, 1) over (ORDER BY sales.eventid, saletime) AS next_comm_diff
FROM sales JOIN event ON sales.eventid = event.eventid
)
GROUP BY eventid, eventname
ORDER BY eventid
LIMIT 10
| eventid | eventname | max_commission_difference |
+---------+-----------------------------+---------------------------+
| 1 | Gotterdammerung | 7.95 |
| 2 | Boris Godunov | 227.85 |
| 3 | Salome | 1350.9 |
| 4 | La Cenerentola (Cinderella) | 790.05 |
| 5 | Il Trovatore | 214.05 |
| 6 | L Elisir d Amore | 510.9 |
| 7 | Doctor Atomic | 180.6 |
| 9 | The Fly | 147 |
| 10 | Rigoletto | 186.6 |
+---------+-----------------------------+---------------------------+
```