Microsoft Sql Moving Average

Jeg jobber med SQL Server 2008 R2 og prøver å beregne et glidende gjennomsnitt. For hver post i min visning vil jeg gjerne samle verdiene til de 250 tidligere postene, og deretter beregne gjennomsnittet for dette valget. Mine visningskolonner er som følger. TransaksjonsID er unikt For hvert TransaksjonsID, vil jeg gjerne beregne gjennomsnittet for kolonneverdi over tidligere 250 poster. Så for TransactionID 300, samle alle verdier fra forrige 250 rader, visningen sorteres synkende av TransactionID og deretter i kolonne MovAvg skriv resultatet av gjennomsnittlig av disse verdiene jeg ser for å samle inn data innen en rekke rekord. skjedde 28. oktober kl. 20.00. Tidligere diskuterte vi hvordan du skriver rullende gjennomsnitt i Postgres. Med populær etterspørsel viser vi deg hvordan du gjør det samme i MySQL og SQL Server. Vi vil dekke hvordan å annotere støyende diagrammer som dette. Med en 7-dagers tidligere gjennomsnittlig linje som dette. Den store ideen. Vår første graf ovenfor er ganske støyende og vanskelig å få nyttig informasjon fra. Vi kan glatte det ut av p tar en 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 begynner med et tidligere gjennomsnitt, noe som betyr at gjennomsnittlig poeng på Den 7. i måneden er gjennomsnittet av de første syv dagene. Dette skifter faktisk toppene i grafen til høyre, da en stor pigg er gjennomsnittet i løpet av de følgende sju dagene. Først opprett en mellomliggende tabell. Vi vil beregne et gjennomsnitt over de totale registreringene for hver dag. Forutsatt at vi har en typisk brukertabell med en rad per ny bruker og en tidsstempel opprettet, kan vi lage vårt aggregat vårt registreringsbord slik. I Postgres og SQL Server kan du 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 i løpet av de siste syv radene , ikke fortiden se venn datoer Hvis dataene dine har hull, fyll dem inn med generateseries eller bli med i 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. Denne spørringen 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 vindu funksjoner, slik at beregning av rullende gjennomsnitt kan gjøres i 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 kalt gruppe etter kolonner. Andre gjennomsnitt. Vi fokuserte på 7-dagers etterfølgende 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 retningen. Hvis vi ønsket å se på et senter ed gjennomsnitt, vi d bruker. 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.Moving gjennomsnitt i T-SQL. A felles beregning i trendanalyse er det bevegelige eller rullende gjennomsnittet. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av for eksempel de siste 10 radene. Den 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 vil vise 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. sitater er den blå linjen Den langsiktige trenden 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 glidende gjennomsnitt for de siste 20 dagene De i påvente av versjonen av SQL Server, vil det være en annen metode for å gjøre beregningen. Som vi senere vil se, har nyere versjoner av SQL Server funksjoner som muliggjør mye mer effektiv beregning. SQL Server 2012 og senere Flytende Gjennomsnitt. Dette versjonen gjør bruk av en samlet vindusfunksjon Hva er nytt i SQL 2012, er muligheten til å begrense størrelsen på vinduet ved å angi hvor mange rader som ligger foran vinduet. Contains previous is 19, fordi vi vil inkludere den nåværende raden også i beregning Som du kan se er beregningen av glidende gjennomsnitt i SQL Server 2012 ganske enkelt. Figuren under viser vinduet for vinduet Gjeldende rad er merket med gul Vinduet er merket med en blå bakgrunn. Gjennomsnittlig glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av QuoteClose i Den blå linjer. T-SQL Flytter 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. Denne versjonen benytter et vanlig 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 rader 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 ulike metoder for å beregne bevegelige gjennomsnitt. Som du kan se, gjør vinduer i Windows 2012 en stor forskjell i ytelse. Som nevnt i begynnelsen av dette innlegget, er glidende gjennomsnitt brukt som et verktøy for å illustrere trender. En felles tilnærming er å kombinere bevegelige gjennomsnitt av forskjellige lengder, for å få øye på endringer på kort, mellomlang og lang sikt Trendene av spesiell interesse er krysset av trendlinjer For eksempel, når den korte trenden beveger seg over den lange eller mellomstore trenden, 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 nedenfor viser Sitater, 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.