Mysql Flytting Gjennomsnittet Spørring

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 tidligere gjennomsnittlig linje som dette. 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, selvforbindelser eller korrelerte subqueries - vi skal dekke de to første. Vi begynner med et foregående gjennomsnitt, noe som betyr at gjennomsnittspunktet på den 7. i måneden er gjennomsnittet av de første syv dagene. Dette skifter faktisk toppene i grafen til høyre, som en stor pigg er gjennomsnittet i løpet av de følgende sju dagene. Først Opprett en mellomliggende 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 vårt aggregat vår s ignsjonstabell som det. 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. Heldigvis har Postgres vindufunksjoner som er den enkleste måten å beregne et løpende gjennomsnitt på. Denne spørringen forutsetter 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 vindufunksjoner, 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 hull i hullet da vi 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-stilen eller MySQL-stilen. For enkelhet bruker vi MySQL versjonen på med et selvtillit. 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.Exponentielt glidende gjennomsnitt i T-SQL. Eksponentielle glidende gjennomsnitt er lik veide glidende gjennomsnitt ved at de tilordner mindre vekt til endringer lenge siden, og mer vekt på de siste endringene Vektet Flytteverdier er lineære, men eksponentielle glidende gjennomsnitt er eksponentielle Det vil si vekten kan uttrykkes som en kurve. Det er en fin måte å beregne eksponentielle glidende gjennomsnitt i T-SQL ved hjelp av en ikke-dokumentert funksjon om variabler og kjørende totals i SQL Server In denne b loggpost Jeg vil vise hvordan du bruker den metoden til å beregne eksponentielt glidende 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 en 9 dager eksponentiell glidende gjennomsnitt Eksemplene bruker databasen TAdb Et skript for å opprette TAdb kan bli funnet her. Eksponensiell flytende gjennomsnittlig EMA Running Totals Method. Teorien bak de løpende totalfunksjonene i oppdateringer er beskrevet i detalj av Jeff Moden i sin artikkel Løsning av Kjører totalt og ordinært 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 forumposten Eksponentiell Moving Average Challenge både på SQL Server Central. Basalt i T - SQL kan du oppdatere variabler samt kolonner i en oppdateringsoppgave. Oppdateringene er gjort rad for rad internt av SQL Server. Denne raden etter radadferdighet er det som gjør beregning av løp totalt mulig. Dette eksemplet 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 med 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 den forrige raden 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, bortsett fra løpende totals metode som er skissert over, er det ingen måte å beregne EMA ved hjelp av en sett basert SQL-setning. Derfor bruker T-SQL nedenfor en stundsløyfe for å beregne EMA9. Resultatene er de samme som i de løpende totalene som er angitt ovenfor . Som forventet er sett-basert løpende totalversjon vei f aster enn loop-versjonen På min maskin var den settbaserte løsningen ca. 300 ms, sammenlignet med ca. 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 bruker 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 på High Coast Database Solutions AB. Jeg er ved å bruke følgende kode for å beregne 9-dagers flytende gjennomsnitt. Men det virker ikke fordi det først beregner alle de returnerte feltene før grensen er kalt. Med andre ord vil den beregne alle lukkene før eller lik den datoen, og ikke bare den siste 9. Så jeg må beregne SUM fra den returnerte valget, heller enn å beregne den rett. IE Velg SUM fra SELECT. Now hvordan skal jeg gå om å gjøre dette og er det er veldig kostbart eller er det en bedre måte. Skrevet Apr 20 13 på 13 43.