--- title: 【Snowflake】lead/lag関数を使用して歯抜けのチェックをしよう description: 歯抜けをわかりやすく表示するSQLについて解説します。 image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Snowflake/Shiratori/%E3%80%90Snowflake%E3%80%91leadlag%E9%96%A2%E6%95%B0%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E6%AD%AF%E6%8A%9C%E3%81%91%E3%81%AE%E3%83%81%E3%82%A7%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%92%E3%81%97%E3%82%88%E3%81%86/%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA.png --- ![INSIGHT LAB](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF_WHT-1.png) ![INSIGHT LAB](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png?width=400&height=110&name=INSIGHT%20LAB_%E6%96%87%E5%AD%97%E3%81%AE%E3%81%BF.png) [![お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/c64a7bb0-e32a-499b-851b-b4e7a66da275.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/c64a7bb0-e32a-499b-851b-b4e7a66da275) - [Snowflakeとは](https://service.insight-lab.co.jp/snowflake) - [SNOWFLAKEナレッジ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake) - [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/snowflake/download) ###### 1 分で読むことができます # [【Snowflake】lead/lag関数を使用して歯抜けのチェックをしよう](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/-snowflake-lead/lag-function-check-for-missing-teeth) 執筆者 [bird](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/author/bird) 更新日時 2023年7月24日 ###### Topics: [snowflake](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/tag/snowflake) ![【Snowflake】lead/lag関数を使用して歯抜けのチェックをしよう](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Snowflake/Shiratori/%E3%80%90Snowflake%E3%80%91leadlag%E9%96%A2%E6%95%B0%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E6%AD%AF%E6%8A%9C%E3%81%91%E3%81%AE%E3%83%81%E3%82%A7%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%92%E3%81%97%E3%82%88%E3%81%86/%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA.png) 目次 ## 歯抜けのチェックをしたい 日ごとの集計テーブルにおいて、歯抜けとなっている日がどれくらいあるか調べる機会がありました。 シンプルにdistinctをかけるだけでは一目でわかりづらいので、少し工夫してみました。 lead/lag関数についての説明は割愛いたします。 [https://docs.snowflake.com/ja/sql-reference/functions/lead](https://docs.snowflake.com/ja/sql-reference/functions/lead) [https://docs.snowflake.com/ja/sql-reference/functions/lag](https://docs.snowflake.com/ja/sql-reference/functions/lag) ### 出来上がったクエリ   ![クエリ](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Snowflake/Shiratori/%E3%80%90Snowflake%E3%80%91leadlag%E9%96%A2%E6%95%B0%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E6%AD%AF%E6%8A%9C%E3%81%91%E3%81%AE%E3%83%81%E3%82%A7%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%92%E3%81%97%E3%82%88%E3%81%86/%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA.png?width=1253&height=500&name=%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA.png) previous\_day：lag関数によって呼び出した1つ前の日付 not\_enough：previous\_dayとの差（歯抜け日数） を表しています。 上の例では、 ・2023-04-04と2023-04-02の間が1日歯抜け（2023-04-03） ・2023-04-16と2023-04-10の間が5日歯抜け（2023-04-11~2023-04-15） ・2023-04-30と2023-04-21の間が8日歯抜け（2023-04-22~2023-04-29） ということがわかります。 調査する日付けの範囲がもっと広い場合は、上記クエリをサブクエリ化し「where not\_enough > 0」を加えると歯抜けのあるレコードのみ表示することができます。 lead関数を使用するときは（order by $1 desc）とすると同じ結果になります。   上記のクエリの良い点は、大体どのくらい歯抜けがあるか数字で分かるところです。 これからもどんどんリカバリ業務の効率化をしていきたいですね。 Snowflakeを体験してみませんか？ INSIGHT LABではSnowflake紹介セミナーを定期開催しています。Snowflakeの製品紹介だけでなく、デモンストレーションを通してSnowflakeのシンプルなUI操作や処理パフォーマンスの高さを体感いただけます。 [![詳細はこちら](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/0d0b0d86-fdb7-4351-ab14-d482c854defc.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/0d0b0d86-fdb7-4351-ab14-d482c854defc) - [Tweet](https://twitter.com/share) ![bird](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/%E3%83%9A%E3%83%B3%E3%82%AE%E3%83%B3%E3%81%AE%E7%84%A1%E6%96%99%E7%B4%A0%E6%9D%904%20(2).jpeg) #### 執筆者 [bird](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/author/bird) ###### [前の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/-snowflake-schemadetecion_and_schemaevolution) [![【Snowflake】SchemaDetecionとSchemaEvolutionを使用した継続的データパイプラインの検証](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/01-2.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/-snowflake-schemadetecion_and_schemaevolution) ###### [【Snowflake】SchemaDetecionとSchemaEvolutionを使用した継続的データパイプラインの検証](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/-snowflake-schemadetecion_and_schemaevolution) ###### [次の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/bitbucket-pipelines-snowflake-start) [![Bitbucket Pipelinesを使用したSnowflakeへの簡単な自動デプロイ（始め方編）](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/%E3%82%B5%E3%83%A0%E3%83%8D-1.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/bitbucket-pipelines-snowflake-start) ###### [Bitbucket Pipelinesを使用したSnowflakeへの簡単な自動デプロイ（始め方編）](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/bitbucket-pipelines-snowflake-start) RECOMMEND こちらの記事も人気です。 ###### 4 分で読むことができます。 ##### [Snowflakeの料金体系｜クレジットと費用最適化のポイントをご紹介](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/pricing) ###### 2021年 6月 28日 ###### 12 分で読むことができます。 ##### [【Snowflake×dbt】データパイプライン構築](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/dbt-data-pipeline) ###### 2022年 6月 17日 ###### 5 分で読むことができます。 ##### [【禁断の比較？】SnowflakeとTreasure Dataを比べてみました](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/snowflake-vs-treasuredata) ###### 2021年 5月 24日 ###### 1 分で読むことができます。 ##### [Snowsightでどこまでできるか！？限界に挑戦！](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/snowsight-executive-dashboard) ###### 2023年 12月 14日 ###### 5 分で読むことができます。 ##### [【Snowflake】新機能「Streamlit in Snowflake」とは何者か！？](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/-snowflake-streamlit-in-snowflake-introduce) ###### 2023年 9月 21日 ###### 11 分で読むことができます。 ##### [【Snowflake】SQLと標準関数のみでRAGシステムをサクッと構築（プロトタイプ編）](https://knowledge.insight-lab.co.jp/snowflake/-snowflake-rag-prototype) ###### 2024年 5月 28日 ##### 運営会社 運営会社 - 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