Liukuva Keskiarvo Toiminto In Sql

Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo T-SQL: ssä. Eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot ovat samankaltaisia ​​kuin painotetut liukuvat keskiarvot, koska ne antavat vähemmän painoa muutoksille jo kauan sitten ja painotukset viimeaikaisiin muutoksiin. Painotetut liikkuvat keskiarvot ovat lineaarisia, mutta eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot ovat eksponentiaalisia. paino voidaan ilmaista kaarteena. On hieno tapa laskea eksponentiaalisia liikkuvia keskiarvoja T-SQL: ssä ilman dokumentoitua ominaisuutta muuttujien ja juoksevien kokonaismäärien suhteen SQL Serverissa. Tässä blogikirjastossa esitän kuinka käyttää tätä menetelmää eksponentiaalisen liikuteltavuuden laskemiseksi keskimäärin T-SQL: ssä, mutta esittelen myös menetelmän, joka käyttää SQL Serverin vakiotoimintoja. Valitettavasti tämä tarkoittaa silmukan käyttämistä. Esimerkkeissä laskee 9 päivän eksponentiaalinen liukuva keskiarvo. Esimerkit käyttävät tietokantaa TAdb Skripti luoda TAdb löytyvät täältä. Exponential Moving Keskimääräinen EMA Running Totals Method. The teorian takana käynnissä kokonaisuuden ominaisuuksia päivitykset on kuvattu yksityiskohtaisesti Jeff Moden hänen articl E Running Total - ja Ordinal Rank - ongelmien ratkaiseminen. Muita resursseja, jotka kuvaavat tätä menetelmää EMA: n laskemiseksi, ovat Gabriel Priesterin ja T-SQL-laskentayksikön laskemalla liikennemäärät sekä SQL Server Centralin foorumiin. T-SQL: ssä voit päivittää päivitystiedoissa olevat muuttujat sekä sarakkeet. Päivitykset tehdään rivi riviltä sisäisesti SQL Serverin avulla. Tämä rivi rivin käyttäytyminen tekee mahdollisen laskentataulukon. Tämä esimerkki näyttää, miten se toimii. ColumnRunningTotal on käynnissä oleva ColumnToSum. Käyttämällä tätä menetelmää voimme laskea EMA9: n tällä T-SQL: llä. EMA: n laskeminen on melko yksinkertainen Käytämme nykyistä riviä ja edellistä mutta enemmän painoa nykyiseen riviin Paino lasketaan kaava 2 1 9, jossa 9 on parametri EMA: n pituudelle EMA9: n laskemiseksi edellä riville 10, laskenta on. Tässä tapauksessa nykyinen rivi saa 20 painosta 2 1 9 0 2 ja edeltävä us-rivi saa 80: n painon 1-2 1 9 0 8. Löydät tämän laskelman yllä olevassa lausunnossa CASE-selityksessä. Exponential Moving Average EMA Looping Method. As niin pitkälle kuin tiedän, lukuun ottamatta yllä mainittuja käynnissä olevia kokonaismenetelmiä, ei ole mitään keinoa laskea EMA: ta käyttämällä joukko-pohjaista SQL-lausetta. Siksi alla oleva T-SQL käyttää EAS: n 9 laskentayksikköä. Tulokset ovat samat kuin edellä esitetyssä suorituskerroissa. Odotettavissa, versio on nopeampi kuin silmukan versio Oma koneellani set-pohjainen ratkaisu oli noin 300 ms, verrattuna noin 1200: een silmukkaversion kanssa Silmukkamuistiinpano vastasi paremmin SQL-standardeja. Joten valinta menetelmien välillä riippuu tärkeimmistä sinulle, suorituskyvylle tai standardeille. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo voidaan käyttää trendianalyysissä, kuten muiden liikkuvien keskiarvojen, Simple Moving Average SMA: n ja painotetun liikkuvan keskiarvon WMA: n kanssa. Myös muita laskelmia teknisessä analyysissä, Esimerkiksi EMA, MACD. Tämä blogikirjoitus on osa sarjaa teknisestä analyysistä, TA: sta, SQL Serverissa. Katso muut viestit täältä. Tomas Lind. Tommi Lind. Tomas Lind - Konsultointipalvelut SQL Server DBA: n ja tietokannan kehittäjänä korkealla Coast Database Solutions AB. Oikeastaan ​​keskustelimme siitä, miten kirjoittaa rolling keskiarvoja Postgres Suositusta kysynnästä kerromme sinulle, miten samaa MySQL ja SQL Server. We ll kattaa miten merkitä meluisia kaavioita, kuten tämä. Kun 7 päivää edeltävän keskimääräinen linja, kuten tämä. Big Idea. Ensimmäinen kaavio yllä on melko meluisa ja vaikea saada hyödyllistä tietoa. Me voimme tasoittaa sen esittelemällä 7 päivän keskiarvon taustalla olevien tietojen päälle. Tämä voidaan tehdä ikkunatoiminnoilla, itsellä - yhteyksien tai korreloidut alikyselyt - kattavat kaksi ensimmäistä. Aloitamme edellisellä keskiarvolla, mikä tarkoittaa, että kuukauden 7. keskiarvo on ensimmäisen seitsemän päivän keskiarvo. Näkyvästi tämä siirtää piikit Kaaviona oikealle, koska iso piikki on keskiarvo edeltävän seuraavan seitsemän päivän aikana. Ensimmäinen, Luo keskitason taulukko. Haluamme laskea keskimäärin jokaisen päiväkodin kokonaissummasta. Olettaen, että meillä on tyypillinen käyttäjätasku, jossa on rivi uudelle käyttäjälle ja luotiin aikaleima, voimme luoda Aggregoida meidän rekisteröitymisen taulukko kuten niin. Postgres ja SQL Server voit käyttää tätä CTE MySQL voit tallentaa sen tilapäisenä taulukon. Postgres Rolling Average. Onneksi Postgres on ikkuna toiminnot, jotka ovat yksinkertaisin tapa laskea juoksevan keskiarvon. Tämä kysely olettaa, että päivämäärillä ei ole aukkoja. Kysely on keskimäärin viimeisten seitsemän riviä, ei viimeksi kuluneita seitsemää päivämäärää. Jos tietojasi on aukkoja, täytä ne generaattoreilla tai liittymällä taulukkoon, jossa on tiheä päivämäärärivit. MySQL Rolling Average. MySQL: llä puuttuu ikkunafunktioita, mutta voimme tehdä samanlaisen laskennan itsenäisten liittymien avulla. Laskentataulun jokaiselle riville liitymme jokaiseen riviin, joka oli viimeisten seitsemän päivän aikana ja ottaisi keskimäärin. Tämä kysely käsittelee automaattisesti päivämääriä, koska me uudelleen tarkastelemalla rivejä sisällä aikavälillä kuin edeltävät N rivit. SQL Server Rolling Average. SQL Server on ikkuna toiminnot, joten laskenta liikkuvan keskiarvon voidaan tehdä joko Postgres tyyliin tai MySQL tyyli Yksinkertaisuuden vuoksi käytämme uudelleen MySQL Versio on itsenäinen. Tämä on käsitteellisesti sama kuin MySQL: ssä. Ainoat käännökset ovat dateadd-toiminto ja nimenomaisesti nimetty ryhmä sarakkeittain. Muut keskiarvot. Keskityimme tämän postin 7 päivän jälkeiseen keskiarvoon. Jos halusimme tarkastella 7 päivän johtava keskiarvo, se on yhtä helppoa kuin lajitella päivämäärät toiseen suuntaan. Jos halusimme tarkastella keskitettyä keskiarvoa, käytämme. Postgres rivejä 3 edeltävän ja 3 jälkeen. MySql välillä - 3 ja 3 MySQL. SQL Serverin päivämäärän, päivämäärän 3, päivämäärän ja päivämäärän välillä, 3. työskentelen SQL Server 2008 R2: n kanssa, yrittäen laskea liukuvaa keskiarvoa. Kunkin rekisterin mielestäni haluan kerätä 250 aiemman tietueen arvot, Ja laske tämän valinnan keskiarvo näkymän sarakkeet ovat seuraavat. TransactionID on ainutlaatuinen Jokaiselle Transaktiokoodille haluan laskea sarakkeen arvon keskiarvon edellisillä 250 kirjaa varten Joten TransactionID 300: lle kerää kaikki arvot edellisiltä 250 rivejä näytöstä lajitellaan laskemalla TransactionID ja sitten sarakkeessa MovAvg Kirjoita näiden arvojen keskimääräisen tuloksen keräämällä tietoja tietojoukon sisällä. tulottu 28. lokakuuta klo 20 58.