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LAST_VALUE 窗口最后一个值
LAST_VALUE 返回窗口中最后一行的值。七个引擎都同名可用，差异在“忽略 NULL”的写法：MaxCompute、Doris、Hive 和 Spark 传第二个布尔参数，StarRocks 用 IGNORE NULLS，Hologres 和 Flink 的文档没有对应写法。LAST_VALUE 还要注意默认窗口只到当前行。
各引擎写法
| 引擎 | 支持 | 写法 | 说明 | 依据 |
|---|---|---|---|---|
| MaxCompute | 支持 | LAST_VALUE(expr[, ignore_nulls]) OVER (...) | ignore_nulls 默认为 False，为 True 时返回窗口中最后一个非 NULL 值。带与不带 ORDER BY 时窗口范围不同。 | 官方文档 |
| Hologres | 支持 | LAST_VALUE(value) OVER (...) | Hologres V1.1.71 起由 HQE 引擎支持。文档没有提供忽略 NULL 的参数。 | 官方文档 |
| StarRocks | 支持 | LAST_VALUE(expr [IGNORE NULLS]) OVER (...) | IGNORE NULLS 2.5.0 起支持，默认包含 NULL。3.5 起支持 ARRAY 类型。默认窗口是 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW。 | 官方文档 |
| Doris | 支持 | LAST_VALUE(expr[, ignore_null]) OVER (...) | ignore_null 为 true 时忽略 NULL，返回最后一个非 NULL 值。 | 官方文档 |
| Hive | 支持 | last_value(col[, skip_nulls]) OVER (...) | 最多两个参数，第二个参数默认为 false，设为 true 时跳过 NULL。 | 官方文档 |
| Spark SQL | 支持 | last_value(expr[, isIgnoreNull]) OVER (...) | Spark 2.0.0 起提供。isIgnoreNull 为 true 时只返回非 NULL 值。文档说明结果依赖行的顺序。 | 官方文档 |
| Flink SQL | 支持 | LAST_VALUE(expression) | 文档中列为聚合函数，返回有序集合中最后一个值，没有忽略 NULL 的参数。 | 官方文档 |
迁移注意事项
- 带 ORDER BY 时，默认窗口只到当前行，LAST_VALUE 通常返回当前行自己的值。要取分区内最后一个值，需要写 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING。StarRocks 和 MaxCompute 文档都提示了这一点。
- 忽略 NULL 的写法不同：MaxCompute、Doris、Hive 和 Spark 传第二个布尔参数，例如 LAST_VALUE(x, true)；StarRocks 写 LAST_VALUE(x IGNORE NULLS)，2.5.0 起支持。Hologres 和 Flink 的文档没有提供忽略 NULL 的写法。
- 默认包含 NULL：不指定忽略时，窗口中最后一个值为 NULL 就返回 NULL。用它补齐缺失值时，务必显式忽略 NULL。
- Spark 文档说明结果依赖行的顺序，shuffle 后可能不确定，窗口中要写明 ORDER BY。
示例
取每个用户最近一次出现的非空渠道
SELECT user_id, LAST_VALUE(channel, true) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS ch FROM events;SELECT user_id, LAST_VALUE(channel) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS ch FROM events;SELECT user_id, LAST_VALUE(channel IGNORE NULLS) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS ch FROM events;SELECT user_id, LAST_VALUE(channel, true) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS ch FROM events;SELECT user_id, last_value(channel, true) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS ch FROM events;SELECT user_id, last_value(channel, true) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS ch FROM events;