Moving Gjennomsnittet Tsql

Eksponentielt glidende gjennomsnitt i T-SQL. Eksponentielle glidende gjennomsnitt er lik veide glidende gjennomsnitt ved at de tilordner mindre vekt til endringer for lenge siden, og mer vekt på nyere endringer. Veidede glidende gjennomsnitt er lineære, men eksponentielle glidende gjennomsnitt er eksponentielle. Det vil si at vekt kan uttrykkes som en kurve. Det er en fin måte å beregne eksponentielle glidende gjennomsnitt i T-SQL ved hjelp av en utokumentert funksjon om variabler og kjørende totals i SQL Server I dette blogginnlegget vil jeg vise hvordan man bruker den metoden for å beregne eksponensiell bevegelse gjennomsnitt i T-SQL, men jeg vil også presentere en metode som bruker standardfunksjoner i SQL Server. Dessverre betyr det at du bruker en loop. I eksemplene vil jeg beregne et 9-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt. Eksemplene bruker databasen TAdb A script til Opprett TAdb kan bli funnet her. Eksponensiell Moving Gjennomsnittlig EMA Running Totals Method. The teorien bak de løpende totalfunksjonene i oppdateringer er beskrevet i detalj av Jeff Moden i sin artikkel e Løse de løpende total - og ordinære rangproblemer. Andre ressurser som beskriver bruk av denne metoden for å beregne EMA, er blogginnlegget. Beregning av bevegelige gjennomsnitt med T-SQL av Gabriel Priester og forumet Post Exponential Moving Average Challenge både på SQL Server Central. i T-SQL kan du oppdatere variabler så vel som kolonner i en oppdateringsoppgave. Oppdateringene gjøres rad for rad internt av SQL Server. Denne raden etter radadferdighet er det som gjør beregning av en løpende total mulig. Dette eksempelet viser hvordan det fungerer. Merk at ColumnRunningTotal er en løpende sum av ColumnToSum. Ved hjelp av denne metoden kan vi beregne EMA9 med denne T-SQL. Beregningen av EMA er ganske enkel. Vi bruker nåværende rad og forrige, men med mer vekt til den nåværende raden. Vekten beregnes av formelen 2 1 9, hvor 9 er parameteren for lengden av EMA For å beregne EMA9 for rad 10 ovenfor, er beregningen. I dette tilfellet får den nåværende raden 20 av vekten 2 1 9 0 2 og previo vår rad får 80 av vekten 1-2 1 9 0 8.Du finner denne beregningen i setningen ovenfor i CASE-setningen. Eksponentiell Moving Average EMA Looping Method. As langt som jeg vet, med unntak av løpende totals metode som er skissert ovenfor, det er ingen måte å beregne EMA ved hjelp av en settbasert SQL-setning. Derfor bruker T-SQL nedenfor en stundsløyfe for å beregne EMA9. Resultatene er de samme som i løpende totals eksempel ovenfor. Som forventet settes de totale baserte løpende totalene versjonen er raskere enn loop-versjonen På min maskin var den settbaserte løsningen rundt 300 ms, sammenlignet med omtrent 1200 med loop-versjonen. Sløyfe-versjonen er mer i samsvar med SQL-standarder, men så er valget mellom metodene avhengig av hva som er viktigst for deg, ytelse eller standarder. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet kan brukes i trendanalyse, som med de andre typer bevegelige gjennomsnitt, Simple Moving Average SMA og Weighted moving average WMA. Det er også andre beregninger i teknisk analyse som oss es EMA, MACD for eksempel. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server. Se de andre innleggene her. Postet av Tomas Lind. Tomas Lind - Rådgivningstjenester som SQL Server DBA og Database Developer at High Coast Database Solutions AB. Tidligere diskuterte vi hvordan du skriver rullende gjennomsnitt i Postgres. Ved populær etterspørsel viser vi deg hvordan du gjør det samme i MySQL og SQL Server. Vi vil dekke hvordan du annoterer støyende diagrammer som dette. Med en 7-dagers forrige gjennomsnittlig linje som denne. Den store ideen. Vår første graf over er ganske støyende og vanskelig å få nyttig informasjon fra. Vi kan glatte det ut ved å plotte et 7-dagers gjennomsnitt på toppen av de underliggende dataene. Dette kan gjøres med vindufunksjoner, selv - joins eller korrelerte undersøkelser - vi skal dekke de to første. Vi skal begynne med et tidligere gjennomsnitt, noe som betyr at gjennomsnittspunktet på den 7. i måneden er gjennomsnittet av de første syv dagene. Dette skifter faktisk spydene i graf til høyre, som en stor spike er averag ed over de følgende syv dager. Først opprett en mellomtall tabell. Vi vil beregne et gjennomsnitt over de totale registreringene for hver dag. Forutsatt at vi har en typisk bruker tabell med en rad per ny bruker og en tidsstempel opprettet, kan vi lage vår aggregat vårt oppslagstabell som så. I Postgres og SQL Server kan du bruke dette som en CTE I MySQL kan du lagre det som en midlertidig tabell. Postgres Rolling Average. Fortunately har Postgres vindufunksjoner som er den enkleste måten å beregne et løpende gjennomsnitt på. Denne spørringen antar at datoene ikke har hull. Spørringen er gjennomsnittlig i løpet av de siste syv radene, ikke de siste syv datoene. Hvis dataene dine har hull, fyll dem inn med generateseries eller bli med i et bord med tette dataarker. MySQL Rolling Average. MySQL mangler vindusfunksjoner, men vi kan gjøre en lignende beregning ved hjelp av selvforbindelser. For hver rad i vårt taletabell, går vi sammen i hver rad som var de siste syv dagene og tar gjennomsnittet. Dette spørsmålet håndterer automatisk datohull, som vi en ser på rader innenfor et datoperiode i stedet for de foregående N-rader. SQL Server Rolling Average. SQL Server har vindufunksjoner, slik at beregning av rullende gjennomsnitt kan gjøres i enten Postgres-stil eller MySQL-stil. For enkelhet bruker vi MySQL versjon med en selvtillit delta. Dette er konseptuelt det samme som i MySQL De eneste oversettelsene er dateadd-funksjonen og eksplisitt navngitt gruppe av kolonner. Andre gjennomsnitt. Vi fokuserte på 7-dagers etterfølgende gjennomsnitt i dette innlegget. Hvis vi ønsket å se på 7-dagers ledende gjennomsnitt, det er så enkelt som å sortere datoene i den andre retningen. Hvis vi ønsket å se på et sentrert gjennomsnitt, bruker vi. Postgres rader mellom 3 forrige og 3 følgende. MySql mellom - 3 og 3 i MySQL. SQL Server mellom dateadd dag, -3 og dateadd dag 3. Jeg jobber med SQL Server 2008 R2, prøver å beregne et bevegelige gjennomsnitt. For hver post i min visning, vil jeg gjerne samle verdiene til de 250 tidligere postene, og deretter beregne gjennomsnittet for dette valget. Min Vis kolonnene er som følger. TransaksjonsID er unikt For hvert TransaksjonsID vil jeg gjerne beregne gjennomsnittet for kolonneverdi over tidligere 250 poster. Så for TransactionID 300, samle alle verdier fra forrige 250 rader, visningen sorteres synkende av TransactionID og deretter i kolonne MovAvg skriv resultatet av gjennomsnittet av disse verdiene jeg ser for å samle inn data innenfor en rekke rekord. Skrevet 28. oktober kl 14 ved 20 58.