Flytte Gjennomsnittet Funksjon I Sql

Flytte gjennomsnitt i T-SQL En vanlig beregning i trendanalyse er det bevegelige (eller rullende) gjennomsnittet. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av for eksempel de siste 10 radene. Det bevegelige 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. Tabellen nedenfor viser utjevningseffekten (rød linje) med et 200 dagers glidende gjennomsnitt. Aksjekursene er den blå linjen. Den langsiktige trenden er tydelig synlig. T-SQL Moving Avergage 200 dager Demonstrasjonen nedenfor krever TAdb-databasen som kan opprettes med skriptet som er plassert her. I det kommende eksemplet beregner vi et glidende gjennomsnitt for de siste 20 dagene. Avhengig av versjonen av SQL Server, vil det være en annen metode for å gjøre beregningen. Og som vi vil se senere, har nyere versjoner av SQL Server funksjoner som muliggjør mye mer effektiv beregning. SQL Server 2012 og senere Flytende gjennomsnitt Denne versjonen benytter en samlet vindusfunksjon. Hva er nytt i SQL 2012, er muligheten til å begrense størrelsen på vinduet ved å spesifisere hvor mange rader som ligger foran vinduet, inneholde: Rader som er tidligere er 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 vindusprinsippet. Nåværende rad er merket med gul. Vinduet er merket med en blå bakgrunn. Det bevegelige gjennomsnittet er ganske enkelt gjennomsnittet av QuoteClose i de blå linjene: T-SQL Moving gjennomsnittlig vindu. Resultatene av beregningene i eldre versjoner av SQL Server er de samme, så de vil ikke bli vist igjen. SQL Server 2005 8211 2008R2 Flyttende gjennomsnitt Denne versjonen benytter et vanlig tabelluttrykk. CTE er selv referert til å få de siste 20 radene for hver rad: Flytende gjennomsnitt før SQL Server 2005 Pre 2005-versjonen bruker en venstre ytre sammenføyning til samme tabell for å få de siste 20 radene. Ytre bordet kan sies å inneholde vinduet som vi vil beregne et gjennomsnitt på: Ytelsessammensetning Hvis vi kjører de tre forskjellige metodene samtidig og kontrollerer den resulterende utførelsesplanen, er det en dramatisk forskjell i ytelse mellom metodene: Sammenligning av tre forskjellige metoder for å beregne glidende gjennomsnitt Som du kan se, forbedrer vinduerfunksjonen i SQL 2012 en stor forskjell i ytelse. Som nevnt i begynnelsen av dette innlegget, blir glidende gjennomsnitt brukt som et verktøy for å illustrere trender. En felles tilnærming er å kombinere bevegelige gjennomsnitt av forskjellige lengder, for å kunne oppdage endringer i henholdsvis kort, mellomlang og lang sikt. Av spesiell interesse er krysset av trendlinjer. For eksempel, når den korte trenden beveger seg over den lange eller middels 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 under viser Quotes, Ma20, Ma50 og Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kjøp og salg signaler. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server. Se de andre innleggene her. Skrevet av Tomas Lind Jeg jobber med SQL Server 2008 R2, prøver å beregne et bevegelige gjennomsnitt. For hver post som jeg ser, vil jeg gjerne samle verdiene til de 250 tidligere postene, og deretter beregne gjennomsnittet for dette valget. Visningskolonnene mine er som følger: TransactionID er unikt. For hvert TransaksjonsID. Jeg vil gjerne beregne gjennomsnittet for kolonneverdi, over tidligere 250 poster. Så for TransactionID 300, samle alle verdier fra tidligere 250 rader (visningen sorteres synkende av TransactionID) og deretter i kolonne MovAvg skrive resultatet av gjennomsnittet av disse verdiene. Jeg ønsker å samle inn data innenfor en rekke poster. spurte 28. oktober klokken 20:58. Tidligere diskuterte vi hvordan vi skrev rullende gjennomsnitt i Postgres. Av populær etterspørsel viste du hvordan du gjør det samme i MySQL og SQL Server. Godt omslag Slik annoterer du støyende diagrammer som dette: Med en 7-dagers tidligere gjennomsnittlig linje slik: Den store ideen Vår første graf over er ganske støyende og vanskelig å få nyttig informasjon 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 - dekke de to første. God start med et foregående gjennomsnitt, noe som betyr at gjennomsnittspunktet på den 7. i måneden er gjennomsnittet av de første syv dagene. Visuelt skifter toppene toppene i grafen til høyre, da en stor topp er gjennomsnittet i løpet av de følgende sju dagene. Først oppretter du en mellomtalltabel Vi 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 opprette 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 Heldigvis har Postgres vindufunksjoner som er den enkleste måten å beregne et løpende gjennomsnitt på. Denne spørringen antar at datoene ikke har hull. Spørringen er gjennomsnittlig i løpet av de siste syv radene, 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 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-radene. 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, brukte 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 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 sentrert gjennomsnitt, bruker vi: Postgres: rader mellom 3 forrige og 3 etter MySql: mellom signups. date - 3 og signups. date 3 i MySQL SQL Server: mellom dateadd (dag, -3, registreringer. dato) og dateadd (dag, 3, signups. date)