Microsoft Sql Glidande Medelvärde

Jag arbetar med SQL Server 2008 R2 och försöker beräkna ett glidande medelvärde. För varje post enligt min uppfattning vill jag samla värdena för de 250 föregående posterna och beräkna sedan genomsnittet för det här valet. Min synkolonner är enligt följande. TransactionID är unikt För varje TransaktionsID vill jag beräkna medelvärdet för kolumnvärde över tidigare 250 poster. Så för TransactionID 300 samlar du alla värden från tidigare 250 rader, sorteras nedåt med TransactionID och sedan i kolumnen MovAvg skriver du resultatet av Genomsnittet av dessa värden jag letar för att samla in data inom en rad records. asked 28 oktober 14 vid 20 58. Tidigare diskuterade vi hur man skriver rullande medelvärden i Postgres. Enligt populär efterfrågan visar vi dig hur du gör detsamma i MySQL och SQL Server. Vi kommer att täcka hur man kommenterar bullriga kartor som denna. Med en 7-dagars föregående medellinje som denna. Den stora ideen. Vår första graf ovan är ganska bullriga och svårt att få användbar information från. Vi kan släta ut det genom p Satsar ett 7-dagars medelvärde utöver de underliggande uppgifterna. Det kan göras med fönsterfunktioner, självförbindelser eller korrelerade undersökningar. Vi kommer att täcka de första två. Vi börjar med ett föregående medel, vilket innebär att den genomsnittliga punkten på Den 7: e månaden är genomsnittet för de första sju dagarna. Det här ändrar faktiskt spikarna i diagrammet till höger, eftersom en stor spik är medelvärde under de följande sju dagarna. Först Skapa ett mellantalstabell. Vi vill beräkna Ett genomsnitt över de totala registreringarna för varje dag Om vi ​​antar att vi har ett typiskt användartabell med en rad per ny användare och en tidsstämpel skapad, kan vi skapa vårt aggregat vårt registreringsbord som så. I Postgres och SQL Server kan du använda detta som en CTE I MySQL kan du spara det som ett temporärt bord. Postgres Rolling Average. Fortunately Postgres har fönsterfunktioner som är det enklaste sättet att beräkna ett löpande medelvärde. Denna fråga förutsätter att datumen inte har luckor Frågan är genomsnittlig under de senaste sju raderna , Inte det förflutna se Vän datum Om dina data har luckor, fyll i dem med generateseries eller gå med i ett bord med täta datumrader. MySQL Rolling Average. MySQL saknar fönsterfunktioner, men vi kan göra en liknande beräkning med självförbindelser För varje rad i vårt talbord , Vi går med i varje rad som var inom de senaste sju dagarna och tar genomsnittsvärdet. Den här frågan hanterar automatiskt datumluckor, eftersom vi tittar på rader inom ett datumintervall snarare än föregående N rader. SQL Server Rolling Average. SQL Server har fönster Funktioner, så att beräkning av rullande medel kan göras i antingen Postgres-stilen eller MySQL-stilen För enkelhet använder vi MySQL-versionen med en självförening. Detta är konceptuellt samma som i MySQL De enda översättningarna är datumaddfunktionen och uttryckligen namngiven Grupp med kolumner. Övriga medelvärden. Vi fokuserade på 7-dagars efterföljande medelvärde i det här inlägget. Om vi ​​ville titta på det 7-dagars ledande genomsnittet så var det så enkelt att sortera datumen i andra riktningen. Om vi ​​ville titta på Ett centrum Ed genomsnitt, vi d använder. Postgres rader mellan 3 föregående och 3 following. MySql mellan - 3 och 3 i MySQL. SQL Server mellan dateadd dag, -3 och dateadd dag, 3.Moving genomsnittet i T-SQL. A gemensam beräkning I trendanalys är det rörliga eller rullande genomsnittet Ett glidande medelvärde är medeltalet av t ex de senaste 10 raderna Det glidande medlet visar en mer jämn kurva än de faktiska värdena, mer med en längre period för glidande medelvärde, vilket gör det Ett bra verktyg för trendanalys Det här blogginlägget visar hur man beräknar glidande medelvärde i T-SQL. Olika metoder kommer att användas beroende på versionen av SQL Server. Diagrammet nedan visar utjämningseffekten röd linje med ett 200-dagars glidande medel Citat är den blå linjen Den långsiktiga trenden är tydligt visible. T-SQL Moving Avergage 200 dagar. Demonstrationen nedan kräver TAdb-databasen som kan skapas med manuset här. I det kommande exemplet kommer vi att beräkna ett glidande medelvärde för De senaste 20 dagarna De I väntan på versionen av SQL Server kommer det att finnas en annan metod för att göra beräkningen. Såsom vi kommer se senare har de nyare versionerna av SQL Server funktioner som möjliggör en mycket effektivare beräkning. SQL Server 2012 och senare Moving Average. This Version använder sig av en samlad fönsterfunktion Vad är nytt i SQL 2012 är möjligheten att begränsa storleken på fönstret genom att ange hur många rader som föregår fönstret ska innehålla. Rader som är föregående är 19, eftersom vi också kommer att inkludera den aktuella raden i Beräkning Som du kan se är beräkningen av glidande medelvärde i SQL Server 2012 ganska enkel. Figuren nedan visar fönsterprincipen Nuvarande rad är markerad med gul Fönstret är markerat med en blå bakgrund Det glidande genomsnittet är helt enkelt genomsnittet av QuoteClose i Det blåa linjer. T-SQL Flyttande medelfönstret. Resultaten av beräkningarna i äldre versioner av SQL Server är desamma, så de kommer inte att visas igen. SQL Server 2005 2008R2 Flyttande medelvärde. Denna version använder sig av ett gemensamt tabelluttryck. CTE är självhänvisat för att få de senaste 20 raderna för varje rad. Behovsmedelvärde före SQL Server 2005. Pre 2005-versionen använder en vänster yttre anslutning till samma tabell för att få de senaste 20 Rader Det yttre bordet kan sägas innehålla det fönster som vi vill beräkna ett genomsnitt på. Performance Comparision. Om vi ​​kör de tre olika metoderna samtidigt och kontrollera den resulterande exekveringsplanen, finns det en dramatisk skillnad i prestanda mellan metodsparisionen av tre Olika metoder för att beräkna glidande medelvärde. Som du kan se, förbättrar fönsterfunktionsförbättringarna i SQL 2012 en stor skillnad i prestanda. Som nämnts i början av detta inlägg används glidande medelvärden som ett verktyg för att illustrera trender. Ett gemensamt förhållningssätt är att Kombinera rörliga medelvärden av olika längder, för att upptäcka förändringar i trenderna på kort, medellång och lång sikt. Av särskilt intresse är korsningen av trendlinjer. Till exempel, När den korta trenden rör sig över den långa eller medellånga trenden kan detta tolkas som en köpsignal i teknisk analys. Och när den korta trenden rör sig under en längre trendlinje kan detta tolkas som en försäljningssignal. Tabellen nedan visar Citat, Ma20, Ma50 och Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 köp och sälj signaler. Detta blogginlägg är en del av en serie om teknisk analys, TA, i SQL Server. Se de andra inläggen här. Upplagt av Tomas Lind.