Microsoft Sql Gleitender Durchschnitt

Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz in meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Auswahl berechnen. Meine Ansichtspalten sind wie folgt. TransactionID ist eindeutig Für jede TransactionID möchte ich den Durchschnitt für Spaltenwert berechnen, über vorherige 250 Datensätze Also für TransactionID 300 sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen Ansicht sortiert absteigend von TransactionID und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis der Durchschnitt dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln 28. Oktober 14 bei 20 58.Vorhin diskutierten wir, wie zu schreiben rollenden Durchschnitte in Postgres Von beliebten Nachfrage zeigen wir Ihnen, wie man das gleiche in MySQL und SQL zu tun Server. Wir decken, wie zu kommentieren laute Charts wie this. With eine 7-Tage-Vor-durchschnittliche Zeile wie this. The Big Idea. Our erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen von Wir können es glätten durch p Einen 7-tägigen Durchschnitt über den zugrunde liegenden Daten ausgeben Dies kann mit Fensterfunktionen, Selbstverknüpfungen oder korrelierten Unterabfragen erfolgen - wir decken die ersten beiden ab. Wir beginnen mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der durchschnittliche Punkt auf Der 7. des Monats ist der Durchschnitt der ersten sieben Tage. Normalerweise verschiebt sich die Spikes in der Grafik nach rechts, da eine große Spitze in den folgenden sieben Tagen gemittelt wird. Zuerst erstellen Sie eine Zwischenzählertabelle. Wir wollen berechnen Ein Durchschnitt über die gesamten Anmeldungen für jeden Tag Angenommen, wir haben eine typische Benutzer-Tabelle mit einer Zeile pro neuen Benutzer und ein Zeitstempel erstellt, können wir unsere aggregate unsere Signatur-Tabelle wie so erstellen. In Postgres und SQL Server können Sie dies als CTE verwenden In MySQL können Sie es als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average. Glücklicherweise hat Postgres Fensterfunktionen, die die einfachste Möglichkeit sind, einen laufenden 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 Vergangenheit Ven dateien Wenn deine Daten Lücken haben, fülle sie mit generateseries zusammen oder schließt sich gegen eine Tabelle mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average. MySQL fehlt Fensterfunktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Selbstverknüpfungen machen Für jede Zeile in unserer Zählertabelle , Wir verbinden jede Zeile, die innerhalb der letzten sieben Tage war und nehmen Sie den Durchschnitt. Diese Abfrage automatisch behandelt Datum Lücken, da wir auf Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstatt der vorherigen N Zeilen suchen. SQL Server Rolling Average. SQL Server hat Fenster Funktionen, so dass die Berechnung der rollenden Durchschnitt kann entweder in der Postgres-Stil oder MySQL-Stil durchgeführt werden. Für die Einfachheit, verwenden wir die MySQL-Version mit einem Selbst-Join. This ist konzeptionell das gleiche wie in MySQL Die einzigen Übersetzungen sind die dateadd-Funktion und explizit benannt Gruppieren nach Spalten. Weitere Mittelwerte. Wir konzentrierten uns auf den 7-tägigen nachlaufenden Durchschnitt in diesem Beitrag Wenn wir den 7-Tage-Leitwert betrachten wollten, ist es so einfach wie das Sortieren der Daten in die andere Richtung Wenn wir uns anschauen wollten Ein Zentrum Ed Durchschnitt, wir d use. Postgres Zeilen zwischen 3 vor und 3 folgenden. MySql zwischen - 3 und 3 in MySQL. SQL Server zwischen dateadd Tag, -3 und dateadd Tag, 3.Moving Durchschnitt in T-SQL. A gemeinsame Berechnung In der Trendanalyse ist der bewegte oder rollende Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnitt der zum Beispiel letzten 10 Zeilen Der gleitende Durchschnitt zeigt eine glattere Kurve als die tatsächlichen Werte, mehr mit einer längeren Periode für den gleitenden Durchschnitt, so dass es Ein gutes Werkzeug für Trendanalyse Dieser Blogpost zeigt, wie man den gleitenden Durchschnitt in T-SQL berechnet. Verschiedene Methoden werden je nach der Version von SQL Server verwendet. Das Diagramm unten zeigt den Glättungseffekt rote Linie mit einem 200 Tage gleitenden Durchschnitt Der Bestand Zitate sind die blaue Linie Der langfristige Trend ist deutlich sichtbar. T-SQL Moving Avergage 200 Tage. Die Demonstration unten erfordert die TAdb-Datenbank, die mit dem Skript erstellt werden kann hier. In dem kommenden Beispiel werden wir berechnen einen gleitenden Durchschnitt für die Letzte 20 Tage De Anhängig von der Version von SQL Server, gibt es eine andere Methode, um die Berechnung zu tun Und, wie wir später sehen werden, die neueren Versionen von SQL Server hat Funktionen, die eine viel effektivere Berechnung. SQL Server 2012 und später Moving Average. This Version nutzen eine aggregierte Fensterfunktion Was ist neu in SQL 2012 ist die Möglichkeit, die Größe des Fensters zu beschränken, indem sie spezifiziert, wie viele Zeilen vor dem Fenster enthalten sollte. Rows vor 19 ist, weil wir die aktuelle Zeile auch in die Berechnung Wie Sie sehen können, ist die Berechnung des gleitenden Durchschnitts in SQL Server 2012 ziemlich einfach. Die folgende Abbildung zeigt das Fensterprinzip Aktuelle Zeile ist mit gelb markiert Das Fenster ist mit einem blauen Hintergrund markiert Der gleitende Durchschnitt ist einfach der Durchschnitt von QuoteClose in Die blauen lines. T-SQL Moving Average Fenster. Die Ergebnisse der Berechnungen in älteren Versionen von SQL Server sind die gleichen, so dass sie nicht wieder angezeigt werden. SQL Server 2005 2008R2 Moving Average. Diese Version macht Gebrauch von einem gemeinsamen Tabellenausdruck Der CTE ist selbst referenziert, um die letzten 20 Zeilen für jeden row. Moving Durchschnitt vor SQL Server 2005 zu erhalten. Die Vor-Version 2005 wird eine linke äußere Verknüpfung zu der gleichen Tabelle verwenden, um die letzten 20 zu erhalten Zeilen Die äußere Tabelle kann gesagt werden, um das Fenster zu enthalten, das wir berechnen wollen einen Durchschnitt on. Performance Vergleich. Wenn wir die drei verschiedenen Methoden gleichzeitig laufen und überprüfen Sie die daraus resultierenden Ausführungsplan, gibt es einen dramatischen Unterschied in der Leistung zwischen der methodsparision von drei Verschiedene Methoden, um gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wie Sie sehen können, macht die Fensterfunktion Verbesserungen in SQL 2012 einen großen Unterschied in der Leistung. Wie am Anfang dieses Beitrags erwähnt, werden gleitende Durchschnitte als ein Werkzeug verwendet, um Trends zu veranschaulichen. Ein gemeinsamer Ansatz ist Kombinieren bewegte Durchschnitte unterschiedlicher Längen, um Veränderungen in den kurz-, mittel - und langfristigen Trends zu erkennen. Von besonderem Interesse sind die Überschreitung von Trendlinien, Wenn sich der kurze Trend über den langen oder mittleren Trend bewegt, kann dies als Kaufsignal in der technischen Analyse interpretiert werden. Und wenn sich der kurze Trend unter einer längeren Trendlinie bewegt, kann dies als Verkaufssignal interpretiert werden. Das Diagramm unten zeigt Zitate, Ma20, Ma50 und Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kaufen und verkaufen Signale. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Siehe die anderen Beiträge hier. Posted by Tomas Lind.