Sql Flytting Gjennomsnittet Over

Ved å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitt for å jevne ut data er en ganske populær teknikk, det er så ille, at det primære eksemplet i SQL Anywhere Help er langt fra enkelt. Hva gjør dette eksemplet så komplisert. I tillegg til problemstillingen, beregner det det bevegelige gjennomsnittet for alt produkt salg, etter måned, i år 2000. Her er det som gjør det komplekst. to referanser til AVG-funksjonen. a GRUPPE AV som alle i seg selv gjør omtrent en hvilken som helst SELECT-hodeskraper. en skjult WINDOW clause. a WINDOW-klausul som ikke bruker WINDOW-søkeordet, slik at de uinitierte folkene som trenger eksempler mer enn noen andre, er det ikke åpenbart at en WINDOW er involvert i det hele tatt. Ikke bare noe WINDOW-klausul, husk deg, men en som inneholder hver enkelt komponent du kan kode i en WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE-klausul ikke en enkel ROWS-klausul, men fullblåst RANGE-klausul, en som har et intimt forhold til ORDEREN BY Jeg vet hva en rad er, men hva redigeres er en RANGE. Men vent, det er mer. Valget av RANGE over ROWS i dette eksemplet er avgjørende for riktig bruk av spørringen for en mer fullstendig diskusjon av dette bestemte eksempelet, se eksempel 23 - Computing a Moving Average i Glenn Paulleys utmerkede OLAP-papir. La oss nå komme tilbake på sporet. En virkelig virkelig enkel flytende gjennomsnitt. Følgende eksempel viser 10 dagers verdier sammen med det bevegelige gjennomsnittet av dagens verdi og i går s WINDOW-klausulen på linjer 21 til 23 definerer et bevegelsesvindu som inneholder to rader i dag s rad CURRENT ROW og i går s rad 1 PRECEDING. the WINDOW ORDER BY-setningen bestemmer hva PRECEDING betyr forrige rad av and. the ROWS-klausulen bestemmer størrelsen på vinduet alltid to rader. Uttrykket AVG OVER twodays på linje 19 refererer til WINDOW-klausulen etter navn, og det forteller SQL Anywhere å beregne gjennomsnittet av de to verdiene som eksisterer i 2-rads glidende vindu, for hver rad i resultatsettet. Så for 2012 -02-02 gjennomsnittet 10 og 20 er 15 000000.for 2012-02-03 gjennomsnittet av 20 og 10 er 15 000000.for 2012-02-04 gjennomsnittet av 10 og 30 er 20 000000.for 2012-02 -10 gjennomsnittet på 10 og 60 er 35 000000.Oops, hva med den første row. The 2012-02-01-raden har ikke en PRØVENDE rad, så hva er gjennomsnittet over det bevegelige vinduet. Ifølge Glenn Paulleys s hvite papir i tilfelle et bevegelig vindu antas det at rader med null-verdier eksisterer før første rad, og etter siste rad i inpu t. Det betyr at når vinduet som beveger seg 2012-02-01 som CURRENT ROW, inneholder 1 PRECEDING-raden NULL-verdier, og når SQL Anywhere beregner en AVG som inneholder en NULL-verdi, teller det ikke at NULL i det hele tatt ikke er i teller eller i nevneren når du beregner gjennomsnittet Her er bevis Det er derfor twodayaverage 10 000000 for den første raden 2012-02-01.Postet av Breck Carter klokken 3 47 PM. Gjennomsnittlig gjennomsnitt i T-SQL. A vanlig beregning i trendanalyse er det bevegelige eller rullende gjennomsnittet Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av for eksempel de siste 10 radene Det glidende gjennomsnittet viser en mer jevn kurve enn de faktiske verdiene, mer med en lengre periode for glidende gjennomsnitt, noe som gjør det til et godt verktøy for trendanalyse Dette blogginnlegget viser hvordan du beregner glidende gjennomsnitt i T-SQL. Ulike metoder vil bli brukt avhengig av versjonen av SQL Server. Skjemaet nedenfor viser utjevningseffekten rød linje med et 200-dagers glidende gjennomsnitt. Aksjekursene er de blå linje Den langsiktige treningen d er tydelig visible. T-SQL Moving Avergage 200 dager. Demonstrasjonen nedenfor krever TAdb-databasen som kan opprettes med skriptet her. I det kommende eksemplet beregner vi et bevegelige gjennomsnitt for de siste 20 dagene Avhengig av versjonen av SQL Server, vil det være en annen metode for å gjøre beregningen. Som vi ser senere, har nyere versjoner av SQL Server funksjoner som muliggjør mye mer effektiv beregning. SQL Server 2012 og senere Moving Average. This versjonen benytter en Samlet vindufunksjon Hva er nytt i SQL 2012, er muligheten til å begrense størrelsen på vinduet ved å spesifisere hvor mange rader som ligger foran vinduet. Contains previous is 19, fordi vi også vil inkludere den nåværende raden i beregningen Som du kan se , er beregningen av glidende gjennomsnitt i SQL Server 2012 ganske enkelt. Figuren under viser vinduet for vinduet. Nåværende rad er merket med gul. Vinduet er merket med en blå bakgrunn. Den bevegelige aver alder er bare gjennomsnittet av QuoteClose i den blå linjen. T-SQL Flytende gjennomsnittlig vindu. Resultatene av beregningene i eldre versjoner av SQL Server er de samme, så de vil ikke bli vist igjen. SQL Server 2005 2008R2 Flytende Gjennomsnitt. Dette versjonen gjør bruk av et felles borduttrykk CTE er selv referert til å få de siste 20 radene for hver rad. Gjennomsnittlig gjennomsnitt for SQL Server 2005. Pre 2005-versjonen vil bruke en venstre ytre sammenføyning til samme tabell for å få de siste 20 radene Det ytre bordet kan sies å inneholde vinduet som vi vil beregne et gjennomsnitt på. Performance Comparision. Hvis vi kjører de tre forskjellige metodene samtidig og sjekker den resulterende utførelsesplanen, er det en dramatisk forskjell i ytelsen mellom metodesparisjonen av tre forskjellige metoder for å beregne bevegelige gjennomsnitt. Som du kan se, forbedrer vinduene i SQL 2012 en stor forskjell i ytelse. Som nevnt i begynnelsen av dette innlegget, blir glidende gjennomsnitt brukt som et verktøy for å il Lustratetrender En felles tilnærming er å kombinere bevegelige gjennomsnitt av forskjellige lengder, for å få øye på endringer i henholdsvis kort, mellomlang og lang sikt Trender av spesiell interesse er krysset av trendlinjer For eksempel når den korte trenden beveger seg over den lange eller medium trend, kan dette tolkes som et kjøpssignal i teknisk analyse. Og når den korte trenden beveger seg under en lengre trendlinje, kan dette tolkes som et salgssignal. Tabellen under viser Quotes, Ma20, Ma50 og Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kjøp og selg signaler. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server. Se de andre innleggene her. Postet av Tomas Lind. Tidligere diskuterte vi hvordan du skriver rullende gjennomsnitt i Postgres. kreve at vi viser deg hvordan du gjør det samme i MySQL og SQL Server. Vi skal dekke hvordan du annoterer støyende diagrammer som dette. Med en 7-dagers tidligere gjennomsnittlig linje som dette. Den store ideen. Vår første graf over er ganske støyende og vanskelig å bli nyttig informati på fra Vi kan glatte det ut ved å plotte et 7-dagers gjennomsnitt på toppen av de underliggende dataene. Dette kan gjøres med vindufunksjoner, selvforbindelser eller korrelerte undersøkelser - vi skal dekke de to første. Vi starter med et tidligere gjennomsnitt , noe som betyr at gjennomsnittspunktet på den 7 av måneden er gjennomsnittet for de første syv dagene. Dette skifter faktisk toppene i grafen til høyre, da en stor topp er gjennomsnittet i løpet av de følgende syv dagene. Først opprett en Intermediate Count Table. We vil beregne et gjennomsnitt over de totale registreringene for hver dag. Forutsatt at vi har en typisk bruker tabell med en rad per ny bruker og en tidsstempel createdat, kan vi lage vårt aggregat vårt registreringsbord slik. I Postgres og SQL Server du kan bruke dette som en CTE I MySQL kan du lagre det som en midlertidig tabell. Postgres Rolling Average. Fortunately Postgres har vindu funksjoner som er den enkleste måten å beregne et løpende gjennomsnitt. Denne spørringen antar at datoene ikke har hull. spørringen er gjennomsnittlig over siste syv rader, ikke de siste syv datoene Hvis dataene dine har hull, fyll dem inn med generateseries eller bli med et bord med tette dataarker. MySQL Rolling Average. MySQL mangler vindusfunksjoner, men vi kan gjøre en lignende beregning ved hjelp av selvforbindelser For hver rad i vårt taletabell, blir vi med på hver rad som var i løpet av de siste syv dagene, og tar gjennomsnittet. Dette spørsmålet håndterer automatisk hull i datoen, ettersom vi ser på rader innenfor et datoperiode i stedet for de foregående N-rader. SQL Server Rolling Average. SQL Server har vindufunksjoner, slik at beregning av rullende gjennomsnitt kan gjøres i enten Postgres-stilen eller MySQL-stilen. For enkelhet bruker vi MySQL-versjonen med en selvtillit. Dette er konseptuelt det samme som i MySQL De eneste oversettelsene er dateadd-funksjonen og eksplisitt navngitt gruppe etter kolonner. Andre gjennomsnitt. Vi fokuserte på 7-dagers gjennomsnitt i dette innlegget. Hvis vi ønsket å se på det 7-dagers ledende gjennomsnittet, er det så enkelt som å sortere datoene i den andre retning Hvis vi ønsket å se på et sentrert gjennomsnitt, bruker vi. Postgres rader mellom 3 forrige og 3 følgende. MySql mellom - 3 og 3 i MySQL. SQL Server mellom dateadd dag, -3 og dateadd dag, 3.