Früher haben wir diskutiert, wie man rollende Durchschnitte in Postgres schreiben Nach populärer Nachfrage zeigen wir Ihnen, wie man das gleiche in MySQL und SQL Server zu tun. Wir werden decken, wie man lärmende Charts wie folgt annotiert. Mit einer 7-Tage-vorausgegangenen durchschnittlichen Zeile wie folgt. Die große Idee. Unsere erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen von Wir können es glätten, indem Sie einen 7-Tage-Durchschnitt auf die zugrunde liegenden Daten Dies kann mit Fenster-Funktionen, Selbst-Joins oder korreliert erfolgen Unterabfragen - wir decken die ersten beiden ab. Wir beginnen mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der durchschnittliche Punkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben Tage ist. Dies verschiebt die Spikes in der Grafik nach rechts, Wie eine große Spitze in den folgenden sieben Tagen gemittelt wird. Zuerst erstellen Sie eine Zwischenzählertabelle. Wir möchten einen Durchschnitt über die gesamten Anmeldungen für jeden Tag berechnen Angenommen, wir haben eine typische Benutzer-Tabelle mit einer Zeile pro neuen Benutzer und einem Zeitstempel erstellt , Wir können unsere aggregate unsere s Zündungen Tisch wie so. In Postgres und SQL Server können Sie dies als CTE In MySQL können Sie es als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average. Glücklich Postgres hat Fenster Funktionen, die die einfachste Weg, um eine laufende Durchschnitt zu berechnen. Diese Abfrage Geht davon aus, dass die Daten keine Lücken haben Die Abfrage ist durchschnittlich in den letzten sieben Zeilen, nicht die letzten sieben Termine Wenn Ihre Daten Lücken haben, füllen Sie sie mit Generateure oder schließen Sie sich gegen eine Tabelle mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average. MySQL fehlt Fenster-Funktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Selbst-Joins machen Für jede Zeile in unserem Zähl-Tabelle, verbinden wir jede Zeile, die innerhalb der letzten sieben Tage war und nehmen Sie den Durchschnitt. Diese Abfrage automatisch behandelt Datum Lücken, wie wir uns anschauen Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstatt der vorangehenden n rows. SQL Server Rolling Average. SQL Server hat Fensterfunktionen, so dass das Berechnen des rollenden Mittels entweder im Postgres-Stil oder im MySQL-Stil durchgeführt werden kann. Für die Einfachheit verwenden wir das MySQL versi Auf mit einem Selbstverknüpfung. Dies ist konzeptionell das gleiche wie in MySQL Die einzigen Übersetzungen sind die Dateadd-Funktion und explizit benannt Gruppe nach Spalten. Weitere Mittelwerte. Wir konzentriert sich auf die 7-Tage-Leer-Durchschnitt in diesem Beitrag Wenn wir wollten, um die 7-tägiger durchschnittlicher Durchschnitt, es ist so einfach wie das Sortieren der Daten in die andere Richtung Wenn wir einen zentrierten Durchschnitt betrachten wollten, verwenden wir. Postgres Zeilen zwischen 3 vor und 3 folgenden. MySql zwischen - 3 und 3 in MySQL. SQL Server zwischen dateadd day, -3 und dateadd day, 3. Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz meiner Ansicht nach möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln, Und dann berechnen Sie den Durchschnitt für diese Auswahl. Meine Ansicht Spalten sind wie folgt. TransactionID ist eindeutig Für jede TransactionID möchte ich den Durchschnitt für Spaltenwert berechnen, über vorherige 250 Datensätze Also für TransactionID 300, sammeln alle Werte aus früheren 250 Zeilen Ansicht Sortiert nach Transacti OnID und dann in Spalte MovAvg schreiben das Ergebnis des Durchschnitts dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einem Bereich von Datensätzen zu sammeln 28. Oktober 14 bei 20 58.Exponentielle gleitenden Durchschnitt in T-SQL. Exponentielle gleitende Durchschnitte sind ähnlich wie gewichtet Bewegte Durchschnitte, in denen sie vor langer Zeit weniger Gewicht verleihen und mehr Gewicht auf die jüngsten Veränderungen Die gewichteten Bewegungsdurchschnitte sind linear, aber die exponentiellen gleitenden Durchschnitte sind exponentiell. Das heißt, das Gewicht kann als Kurve ausgedrückt werden. Es gibt eine gute Möglichkeit, zu berechnen Exponentielle gleitende Durchschnitte in T-SQL mit einem undokumentierten Merkmal über Variablen und laufende Summen in SQL Server In diesem Blogpost werde ich zeigen, wie man diese Methode verwendet, um den exponentiellen gleitenden Durchschnitt in T-SQL zu berechnen, aber ich werde auch eine Methode vorstellen, die ist Mit Standard-Features in SQL Server Leider bedeutet das, mit einem loop. In den Beispielen berechnen wir eine 9 Tage exponentielle gleitenden Durchschnitt Die Beispiele verwenden die Datenbank TAdb Ein Skript zu erstellen TAdb finden Sie hier. Exponentielle Moving Average EMA Running Totals Methode. Die Theorie hinter den laufenden Total Features in Updates wird im Detail von Jeff Moden in seinem Artikel beschrieben Solving the Running Total und Ordinal Rank Probleme. Other Ressourcen, die mit dieser Methode zu berechnen EMA sind die Blog-Post beschrieben Berechnen von Moving Averages mit T-SQL von Gabriel Priester und dem Forum Post Exponential Moving Average Challenge sowohl auf SQL Server Central. Basically, in T-SQL können Sie Variablen sowie Spalten in einer Update-Anweisung aktualisieren Die Updates werden Zeile für Zeile intern durchgeführt Von SQL Server Dieses Zeilen-zu-Zeilen-Verhalten ist das, was die Berechnung einer laufenden Summe ermöglicht. Dieses Beispiel zeigt, wie es funktioniert. Hinweis, dass ColumnRunningTotal eine laufende Summe von ColumnToSum ist. Mit dieser Methode können wir EMA9 mit diesem T-SQL berechnen EMA ist ziemlich einfach Wir verwenden die aktuelle Zeile und die vorherige, aber mit mehr Gewicht auf die aktuelle Zeile Das Gewicht wird nach der Formel 2 1 9 berechnet, wobei 9 das Paramet ist Er für die Länge der EMA Um die EMA9 für Zeile 10 oben zu berechnen, ist die Berechnung in diesem Fall die aktuelle Zeile 20 des Gewichts 2 1 9 0 2 und die vorherige Zeile erhält 80 des Gewichts 1-2 1 9 0 8.Sie finden diese Berechnung in der obigen Anweisung in der CASE-Anweisung. Exponentielle Moving Average EMA Looping Methode. Soweit ich weiß, mit Ausnahme der laufenden Summen Methode oben beschrieben, gibt es keine Möglichkeit, EMA mit einer set basierten SQL-Anweisung zu berechnen Daher ist die T-SQL unten mit einer while-Schleife, um EMA9 zu berechnen. Die Ergebnisse sind die gleichen wie in der laufenden Summen Beispiel oben. Als erwartet, ist die Set-basierte laufende Summen Version viel schneller als die Loop-Version Auf meinem Rechner der Satz Basierte Lösung war etwa 300 ms, im Vergleich zu etwa 1200 mit der Loop-Version Die Loop-Version ist mehr konform mit SQL-Standards aber Also die Wahl zwischen den Methoden hängt davon ab, was am wichtigsten für Sie, Leistung oder Standards. Der exponentielle gleitenden Durchschnitt kann sein Verwendet in der Trendanalyse, als Witz H die anderen Arten von gleitenden Durchschnitten, Simple Moving Average SMA und Weighted Moving Average WMA. Es gibt auch andere Berechnungen in der technischen Analyse, die die EMA, MACD zum Beispiel verwendet. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Sehen Sie die anderen Beiträge hier. Posted by Tomas Lind. Tomas Lind - Beratungsdienste als SQL Server DBA und Datenbankentwickler bei High Coast Database Solutions AB.
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