Microsoft Sql Moving Average

Pracuję z SQL Server 2008 R2, próbując obliczyć ruchome średnie Dla każdego rekordu w moim widoku, chciałbym zebrać wartości z 250 poprzednich rekordów, a następnie obliczyć średnią dla tego select. My kolumny widoku są następujące. TransactionID jest unikalny Dla każdego TransactionID chciałbym obliczyć średnią dla wartości kolumny w poprzednich 250 rekordach Więc dla TransactionID 300 zebrać wszystkie wartości z poprzednich 250 wierszy jest sortowane sortowanie malejące według TransactionID, a następnie w kolumnie MovAvg zapisać wynik średnia z tych wartości szukam zbierać dane w zakresie records. asked 28 października 14 w 20 58. Oczywiście omówiliśmy, jak pisać średnie kroczące w Postgres Poprzez popyt popularny pokazujemy, jak to zrobić w MySQL i SQL Serwer. Zobaczymy, jak opisać hałaśliwe wykresy takie jak ta. Z poprzednią średnią o 7 dni przedtem podobną do tej. Wielki pomysł. Nasz pierwszy wykres powyżej jest dość hałaśliwy i trudny do uzyskania użytecznych informacji. Możemy to wygładzić przez p przynosząc 7-dniową średnią na podstawie danych podstawowych Można to zrobić z funkcjami okna, samodzielnymi łączeniami lub skorelowanymi podukwerami - obejmiemy pierwsze dwa. Zaczniemy od średniej poprzedniej, co oznacza, że ​​średnia punkt na 7-tego miesiąca jest średnią z pierwszych siedmiu dni. W tym samym czasie przesuwa się kolczyki na wykresie po prawej stronie, ponieważ w ciągu następnych siedmiu dni uśrednia się średnie ostrze. Pierwsze, utworzyć tabelę średniej liczby. Chcielibyśmy obliczyć średnia dla wszystkich rejestracji dla każdego dnia Zakładając, że mamy typową tabelę użytkowników z wierszem dla każdego nowego użytkownika i utworzony timestamp, możemy utworzyć naszą zbiorczą tabelę rejestracji, tak jak to. W Postgresie i SQL Server można użyć tego jako CTE W MySQL można zapisać ją jako tabelę tymczasową. Postgres Rolling Average. Fortunately Postgres ma funkcje okienka, które są najprostszym sposobem obliczania średniej bieżącej. Jest to zapytanie zakładające, że daty nie mają luk w zapytaniu Kalkulacja jest uśredniona w ciągu ostatnich siedmiu wierszy , a nie przeszłości daty wen Jeśli Twoje dane mają luki, wypełnij je generacjami lub łącz się z tabelą z wierszami gęstej daty. MySQL Rolling Average. MySQL brakuje funkcji okienkowych, ale możemy wykonać podobne obliczenia przy użyciu samodzielnych połączeń Dla każdego wiersza w tabeli zliczania , przyłączamy się do każdego wiersza, który trwał w ciągu ostatnich siedmiu dni i przeciętnie. Ta kwerenda automatycznie obsługuje luki w danych dat, ponieważ szukamy wierszy w zakresie dat, a nie poprzednich wierszy N. Serwer SQL w wersji średniej. SQL Server ma okno więc obliczanie średniej kroczki można wykonać zarówno w stylu Postgres jak iw stylu MySQL W prostocie użyjemy wersji MySQL z własnym połączeniem. Jest to pojęciowo takie samo jak w MySQL Jedyne tłumaczenie to funkcja dateadd i wyraźnie nazwana grupa według kolumn. Pozostałe średnie. Skupiliśmy się na 7-dniowej średniej końcowej w tym poście Jeśli chcemy przyjrzeć się 7-dniowej średniej, to jest tak proste, jak sortowanie dat w innym kierunku Jeśli chcemy spojrzeć centrum ed średnie użyjemy wierszy w wierszu Postgres między 3 poprzedzającym i 3 następującymi. MySql między - 3 i 3 w MySQL. SQL Server między dateadd day, -3 i dateadd day, 3.Moving średnia w T-SQL. A wspólne obliczenia w analizie trendu jest średnia ruchoma lub walcownicza Średnia ruchoma jest średnią, na przykład ostatnich 10 wierszy Średnia ruchoma wykazuje bardziej gładką krzywą niż rzeczywiste wartości, a więc dłuższy okres dla średniej ruchomej, co czyni ją dobrym narzędziem do analizy trendów W tym blogu pokaże się sposób obliczania średniej ruchomej w T-SQL Różne metody będą stosowane w zależności od wersji programu SQL Server. Start poniżej pokazuje efekt czerwonej linii wygładzania z 200-dniową średnią ruchoma cytaty są niebieską linią Długoterminowy trend jest wyraźnie widoczny. T-SQL Przenoszenie Avergage 200 dni. Poniższa prezentacja wymaga bazy danych TAdb, która może zostać utworzona przy użyciu skryptu. W kolejnym przykładzie obliczymy średnią ruchomej dla ostatnie 20 dni De oczekując na wersję SQL Server, będzie istnieć inna metoda obliczania i, jak zobaczymy później, nowsze wersje SQL Server mają funkcje pozwalające na bardziej efektywne obliczanie. SQL Server 2017 i późniejsze Moving Average. Ten wersja wykorzystuje funkcję agregatu okiennego Co nowego w programie SQL 2017 jest możliwość ograniczenia rozmiaru okna, określając, ile wierszy poprzedzających okno powinno zawierać. Poprzedzające wiersze to 19, ponieważ będziemy zawierać bieżący wiersz, a także w obliczenia Jak widać, obliczanie średniej ruchomej w programie SQL Server 2017 jest dość proste. Poniższy rysunek przedstawia zasadę okienkowania Obecny wiersz jest oznaczony żółtym Oknem zaznaczono na niebieskim tle Średnia ruchoma jest po prostu średnią z QuoteClose in niebieskie linie. T-SQL Przesuwanie średniej window. The wyników obliczeń w starszych wersjach SQL Server są takie same, więc nie będą one ponownie wyświetlane. SQL Server 2005 2008R2 Moving Average. W tej wersji korzysta się ze wspólnej tabeli Wyrażenie CTE jest samoczynnie odwoływany, aby uzyskać ostatnie 20 wierszy dla każdego wiersza. Moving Średnia przed SQL Server 2005. W wersji przed 2005 będzie używać lewego złącza zewnętrznego do tej samej tabeli, aby uzyskać ostatnich 20 wiersze Zewnętrzny stół może zawierać okno, które chcemy obliczyć średnio na porównaniu. Performance. W przypadku jednoczesnego uruchomienia trzech różnych metod i sprawdzenia wynikającego planu wykonania, istnieje znaczna różnica w wydajności pomiędzy metodologią trzech różne metody obliczania średniej ruchomej. Jak widać, poprawa funkcji okienkowania w programie SQL 2017 robi dużą różnicę w wydajności. Jak wspomniano na początku tego wpisu, średnia ruchoma jest używana jako narzędzie do zilustrowania trendów. Wspólnym podejściem jest łączy średnie ruchy o różnych długościach, aby odpowiednio zauważyć zmiany w krótkich, średnich i długoterminowych trendach Szczególnie interesujące są przejście linii trendu Na przykład, kiedy krótka tendencja przemieszcza się w długiej lub średniej tendencji, można ją interpretować jako sygnał kupna w analizie technicznej. Kiedy krótka tendencja przemieszcza się pod dłuższym trendem, może to być interpretowane jako sygnał sprzedaży. Ma20, Ma50 i Ma200.T-Ma20 Ma20, Ma50, Ma200 sygnały kupna i sprzedaŜy. Ten wpis na blogu jest częścią serii analizy technicznej, TA w SQL Server Zobacz inne posty tutaj. Posted by Tomas Lind.