Flytte Gjennomsnittet In Sql Spørring

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 Dette er et Evergreen Joe Celko spørsmål. Jeg ignorerer hvilken DBMS-plattform som brukes. Men i hvert fall kunne Joe svare på mer enn 10 år siden med standard SQL. Joe Celko SQL Puslespill og svar citation: Det siste oppdateringsforsøket antyder at vi kunne bruke predikatet til å konstruere en spørring som ville gi oss et bevegelige gjennomsnitt: Er den ekstra kolonnen eller spørringsmetoden bedre Spørringen er teknisk bedre fordi UPDATE-tilnærmingen vil deformalisere databasen. Men hvis de historiske dataene som blir registrert ikke kommer til å endres og beregning er det bevegelige gjennomsnittet dyrt, kan du vurdere å bruke kolonne tilnærming. SQL Puslespørsmål: for all del uniform. Du kaster bare til riktig vektbøtte, avhengig av avstanden fra det nåværende tidspunktet. For eksempel kvittve vekt1 for datapoints innen 24 timer fra nåværende datapoint weight0.5 for datapoints innen 48hrsquot. Det saken betyr det hvor mye datapoints som følger (som 6:12 og 11:48) er fjernt fra hverandre. En brukstilstand jeg kan tenke på, ville være et forsøk på å jevne histogrammet hvor datapoints ikke er tette nok ndash msciwoj 27. mai kl 15 22:22 Jeg er ikke sikker på at ditt forventede resultat (utgang) viser klassisk enkelt bevegelige (rullende) gjennomsnitt i 3 dager. Fordi, for eksempel, gir den første trippen av tall per definisjon: men du forventer 4,360 og det er forvirrende. Likevel foreslår jeg følgende løsning, som bruker vindufunksjon AVG. Denne tilnærmingen er mye mer effektiv (klar og mindre ressursintensiv) enn SELF-JOIN introdusert i andre svar (og jeg er overrasket over at ingen har gitt en bedre løsning). Du ser at AVG er innpakket med et tilfelle når rownum gt p. days deretter tvinge NULL s i første rader, hvor 3 dagers Moving Average er meningsløs. besvart 23 februar 16 kl 13:12 Vi kan bruke Joe Celkos skitne venstre ytre tilkoblingsmetode (som nevnt ovenfor av Diego Scaravaggi) for å svare på spørsmålet som det ble spurt. Genererer den forespurte utdataen: Besvart jan 9 16 kl 0:33 Ditt svar 2017 Stack Exchange, Inc