Sql glidande medelvärde over

Med ett enkelt glidande medelvärde för att jämna ut data är en ganska populär teknik det är synd, det primära exemplet i SQL Anywhere Help är långt ifrån enkelt. Vad gör det exemplet så komplicerat Förutom problemformuleringen beräknar man det rörliga genomsnittet för hela produkten Försäljning, per månad, år 2000. Här är det som gör det komplext. Två referenser till AVG-funktionen. En GRUPP AV vilken allt i sig gör bara om någon SELECT-huvudskrapa. en snygg WINDOW clause. a WINDOW-klausul som inte ens använder WINDOW-sökordet så att de oinitierade personerna som behöver exempel mer än någon annan är det inte uppenbart att en WINDOW är involverad alls. Inte bara någon Windows-klausul, tänker dig, men en som innehåller varje enskild komponent som du kan koda i en WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE-klausul, inte en enkel ROWS-klausul, men fullblåst RANGE-klausul, en som har ett intimt förhållande med ORDER BY Jag vet vad en rad är, men vad redigeras är en RANGE. Men vänta, det är mer Valet av RANGE över ROWS i det här exemplet är avgörande för korrekt sökning av frågan för en mer fullständig diskussion av det här exemplet, se exempel 23 - Beräkning av ett rörligt medelvärde i Glenn Paulleys utmärkta OLAP-vitt papper. Låt oss nu komma tillbaka på spår. A Verkligen riktigt enkelt rörande medelvärde. Följande exempel visar 10 dagars värde av data tillsammans med det glidande medlet av dagens värde och igår s WINDOW-klausulen på linjer 21 till 23 definierar ett rörligt fönstret som innehåller två rader idag s raden CURRENT ROW och igår s row 1 PRECEDING. theWINDOW ORDER BY-klausulen bestämmer vad PRECEDING betyder föregående rad av and. the ROWS-klausulen bestämmer storleken på fönstret alltid två rader. Uttrycket AVG OVER twodays på rad 19 hänvisar till WINDOW-klausulen med namnet, och det berättar att SQL Anywhere ska beräkna genomsnittet av de två värdena som finns i 2-rader skjutfönstret, för varje rad i resultatuppsättningen. Så för 2012 -02-02 medeltalet 10 och 20 är 15 000000.för 2012-02-03 är genomsnittet 20 och 10 15 000000.för 2012-02-04 är genomsnittet 10 och 30 20 000000.för 2012-02 -10 genomsnittet 10 och 60 är 35 000000.Oops, vad sägs om den första roden. 2012-02-01 raden har inte en föregående rad, så vad är genomsnittet över det rörliga fönstret. Enligt Glenn Paulley s vita Papper vid ett rörligt fönster antas att rader med Null-värden existerar före första raden och efter sista raden i inpu t. That betyder när det rörliga fönstret har 2012-02-01 som CURRENT ROW innehåller raden 1 PRECEDING NULL-värden och när SQL Anywhere beräknar en AVG som innehåller ett NULL-värde, räknar det inte med att NULL alls inte är i täljare eller i nämnaren vid beräkning av genomsnittet Här är beviset Det är därför twodayaverage 10 000000 för första raden 2012-02-01.Postad av Breck Carter vid 3 47 PM. 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 till 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 medelvärde. Aktiekurserna är de blå linje Den långsiktiga trenningen d är tydligt visible. T-SQL Moving Avergage 200 dagar. Demonstrationen nedan kräver TAdb-databasen som kan skapas med manuset som finns här. I det kommande exemplet kommer vi att beräkna ett glidande medelvärde under de senaste 20 dagarna Beroende på versionen av SQL Server kommer det att finnas en annan metod för att göra beräkningen. Som vi ser 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 aggregatfönsterfunktion 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 även kommer att inkludera den nuvarande raden i beräkningen. Som ni kan se , beräkningen av glidande medelvärde i SQL Server 2012 är ganska enkelt. Figuren nedan visar fönsterprincipen Nuvarande rad är markerad med gul Fönstret är markerat med en blå bakgrund Den rörliga aver ålder 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 Average. This versionen använder sig av ett gemensamt borduttryck CTE är självhänvisat för att få de 20 senaste raderna för varje rad. Rösta genomsnittet före SQL Server 2005. Pre 2005-versionen använder en vänster yttre anslutning till samma tabell för att få de senaste 20 raderna 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 il lustränstrationer Ett gemensamt förhållningssätt är att kombinera rörliga medelvärden av olika längder för att se förändringar på 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 medellång trend kan detta tolkas som en köpsignal i teknisk analys. 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 köpa och sälja 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. Tidigare diskuterade vi hur man skriver rullande medelvärden i Postgres. kräver att vi visar dig hur du gör detsamma i MySQL och SQL Server. Vi kommer att täcka hur du kommenterar bullriga diagram som denna. Med en 7-dagars föregående genomsnittlig linje som denna. Den stora ideen. Vår första graf ovan är ganska bullriga och svårt att få användbar information på från Vi kan släta ut det genom att planera ett 7-dagars medelvärde ovanpå den underliggande data. Det kan göras med fönsterfunktioner, självförbindelser eller korrelerade undersökningar - vi kommer att täcka de första två. Vi börjar med ett föregående medelvärde , vilket innebär att den genomsnittliga punkten på den 7: e månaden är genomsnittet för de första sju dagarna. Det härvisar faktiskt spikarna i diagrammet till höger, eftersom en stor pigg är medelvärde under de följande sju dagarna. Först Skapa en Intermediate Count Table. We 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 du kan använda detta som en CTE I MySQL kan du spara den som en tillfällig tabell. Postgres rullande medel. Lyckligtvis har Postgres fönsterfunktioner som är det enklaste sättet att beräkna ett löpande medelvärde. Denna fråga förutsätter att datumen saknar luckor. frågan är medeltal över över sju rader, inte de senaste sju datumen 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 hjälp av självförbindelser För varje rad i vår räknatabell sammanfogar vi 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 fönsterfunktioner, så 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 detsamma som i MySQL De enda översättningarna är dateadd-funktionen och uttryckligen namngiven grupp av kolumner. Övriga medelvärden. Vi fokuserade på det 7-dagars efterföljande genomsnittet i det här inlägget. Om vi ​​ville titta på det 7-dagars ledande genomsnittet är det så enkelt att sortera datumen i den andra riktning Om vi ​​ville titta på ett centrerat medelvärde, använder vi. Postgres rader mellan 3 föregående och 3 följande. MySql mellan - 3 och 3 i MySQL. SQL Server mellan dateadd dag, -3 och dateadd dag, 3.