Jag arbetar med SQL Server 2008 R2 och försöker beräkna ett glidande medelvärde. För varje post enligt min uppfattning vill jag samla värdena för de 250 föregående posterna och beräkna sedan genomsnittet för det här valet. Min synkolonner är enligt följande. TransactionID är unikt För varje TransaktionsID vill jag beräkna medelvärdet för kolumnvärde över tidigare 250 poster. Så för TransactionID 300, samla alla värden från tidigare 250 rader, sorteras nedåt med TransactionID och sedan i kolumnen MovAvg skriv resultatet av genomsnittet av dessa värden jag letar för att samla in data inom en rad recordss. asked 28 okt 14 vid 20 58. Exponentialt glidande medelvärde i T-SQL. Exponentiala glidande medelvärden liknar vägda glidmedel i det att de tilldelar mindre vikt att förändras länge sedan och mer vikt vid senaste förändringar. Viktiga glidmedel är linjära, men exponentiella rörliga medelvärden är exponentiella. Det vill säga vikten kan uttryckas som en kurva. Det finns ett bra sätt att beräkna Exponentiella glidande medelvärden i T-SQL med hjälp av en obodifierad funktion om variabler och körtotal i SQL Server I det här blogginlägget kommer jag att visa hur man använder den metoden för att beräkna exponentiell glidande medelvärde i T-SQL, men jag kommer också presentera en metod som är Använder standardfunktioner i SQL Server Tyvärr betyder det att du använder en loop. I exemplen kommer jag att beräkna ett 9-dagars exponentiellt glidande medelvärde. Exemplen använder databasen TAdb Ett skript för att skapa TAdb kan hittas här. Exponential Moving Average EMA Running Totals Method. Teorin bakom de totala funktionerna i uppdateringar beskrivs i detalj av Jeff Moden i sin artikel. Lösning av löpande totala och ordinära rankproblem. Övriga resurser som beskriver hur man använder denna metod för att beräkna EMA är bloggposten Beräkning av rörliga medelvärden med T-SQL av Gabriel Priest och forumet Post Exponentiell Moving Average Challenge både på SQL Server Central. I T-SQL kan du uppdatera variabler såväl som kolumner i en uppdatering st uppdateringen görs rad för rad internt av SQL Server Denna rad för rad beteende är det som gör beräkning av en löpande summa möjlig. Detta exempel visar hur det fungerar. Notera att ColumnRunningTotal är en löpande summa av ColumnToSum. Med denna metod kan vi beräkna EMA9 med denna T-SQL. Beräkningen av EMA är ganska enkel Vi använder nuvarande rad och föregående men med större vikt till nuvarande rad. Vikten beräknas med formeln 2 1 9, där 9 är parametern för längden på EMA För att beräkna EMA9 för rad 10 ovan är beräkningen. I detta fall får den aktuella raden 20 av vikten 2 1 9 0 2 och den föregående raden får 80 av vikten 1-2 1 9 0 8.Du hittar det här beräkning i ovanstående uttalande i CASE-satsen. Exponential Moving Average EMA Looping Method. Såvitt jag vet, med undantag för den löpande totalsmetoden som beskrivs ovan, finns det inget sätt att beräkna EMA med hjälp av ett uppsättning baserat SQL-formulering. Därför är T - SQL nedan använder en stundslinga för att beräkna EM A9. Resultaten är desamma som i löpande totalvärden exemplet ovan. Som förväntat är den uppsättning baserade löpande totalversionen mycket snabbare än loopversionen. På min maskin var den uppsättning baserade lösningen ungefär 300 ms jämfört med omkring 1200 med slingan Version Slingversionen överensstämmer mer med SQL-standarderna. Så valet mellan metoderna beror på vad som är viktigast för dig, prestanda eller standards. Det exponentiella glidande medlet kan användas i trendanalys, som med de andra typerna av glidande medelvärden, Simple Moving Average SMA och Weighted moving average WMA. Det finns också andra beräkningar i teknisk analys som använder EMA, MACD till exempel. Detta blogginlägg är en del av en serie om teknisk analys, TA, i SQL Server Se andra inlägg här. Inlagd av Tomas Lind. Tomas Lind - Konsulttjänster som SQL Server DBA och Database Developer vid High Coast Database Solutions AB. Tidigare diskuterade vi hur man skriver rullande medelvärden i Postgres. ing dig hur du gör detsamma i MySQL och SQL Server. We kommer att täcka hur du kommenterar bullriga diagram som denna. Med en 7-dagars föregående medellinje som denna. Den stora ideen. Vår första graf ovan är ganska bullriga och svår att få användbar information från Vi kan släta ut det genom att planera ett 7-dagars medelvärde ovanpå den underliggande data. Det kan göras med fönsterfunktioner, självförbindelser eller korrelerade undersökningar. Vi ska täcka de första två. Vi börjar med ett föregående medelvärdet, vilket innebär att medelvärdet på den 7: e månaden är genomsnittet för de första sju dagarna. Det här ändrar faktiskt spikarna i diagrammet till höger, eftersom en stor spik är medelvärde under de följande sju dagarna. Först Skapa en mellanliggande tabell. Vi vill beräkna ett medelvärde över de totala registreringarna för varje dag. Om vi antar att vi har en typisk användartabell med en rad per ny användare och en tidsstämpel skapad, kan vi skapa vårt aggregat vårt anmälningsbord som så. I Postgres och SQL Server kan du använda detta som en CTE I MySQL kan du sav e det som en tillfällig tabell. Postgres Rolling Average. Fortunately Postgres har fönsterfunktioner som är det enklaste sättet att beräkna ett löpande medelvärde. Denna fråga förutsätter att datumen inte har luckor Frågan är medeltal under de senaste sju raderna, inte förflutet Sju datum Om dina data har luckor, fyll i dem med generateseries eller gå med i ett bord med täta datumrader. MySQL Rolling Average. MySQL saknar fönsterfunktioner, men vi kan göra en liknande beräkning med hjälp av självförbindelser För varje rad i vårt talbord , Vi går med i varje rad som var inom de senaste sju dagarna och tar genomsnittsvärdet. Den här frågan hanterar automatiskt datumluckor, eftersom vi tittar på rader inom ett datumintervall snarare än föregående N rader. SQL Server Rolling Average. SQL Server har fönster Funktioner, så att beräkning av rullande medel kan göras i antingen Postgres-stilen eller MySQL-stilen För enkelhet använder vi MySQL-versionen med en självförening. Detta är konceptuellt detsamma som i MySQL De enda översättningarna är da Teadd funktion och uttryckligen namngiven grupp av kolumner. Övriga medelvärden. Vi fokuserade på 7-dagars efterföljande genomsnitt i detta inlägg. Om vi ville titta på det 7-dagars ledande genomsnittet, så är det så enkelt att sortera datumen i andra riktningen. Om Vi ville titta på ett centrerat medelvärde, vi d använder. Postgres rader mellan 3 föregående och 3 following. MySql mellan - 3 och 3 i MySQL. SQL Server mellan dateadd dag, -3 och dateadd dag, 3.
No comments:
Post a Comment