Hitung Moving Average Sql Server

Sebelumnya kita membahas bagaimana menulis rata-rata bergulir di Postgres Dengan permintaan populer, kami menunjukkan kepada Anda bagaimana melakukan hal yang sama di MySQL dan SQL Server. Kami akan membahas bagaimana menganotasi bagan bising seperti ini. Dengan garis rata-rata 7 hari sebelumnya seperti ini. Ide Besar. Grafik pertama kami di atas sangat bising dan sulit mendapatkan informasi bermanfaat dari Kami dapat memperlancarnya dengan merencanakan rata-rata 7 hari di atas data dasar Ini dapat dilakukan dengan fungsi jendela, bergabung sendiri, atau berkorelasi. Subqueries - kita akan membahas putaran pertama. Kita akan mulai dengan rata-rata sebelumnya, yang berarti bahwa titik rata-rata pada tanggal 7 bulan adalah rata-rata tujuh hari pertama. Secara visual, ini mengubah lonjakan dalam grafik ke kanan, Sebagai lonjakan besar dirata-ratakan selama tujuh hari berikutnya. Pertama, Buat Tabel Count Antara. Kami ingin menghitung rata-rata di atas total pendaftaran untuk setiap hari Dengan asumsi kami memiliki tabel pengguna biasa dengan baris per pengguna baru dan timestamp yang dibuat , Kita bisa menciptakan agregat kita Meja ignos seperti begitu. Di Postgres dan SQL Server Anda dapat menggunakan ini sebagai CTE Di MySQL Anda dapat menyimpannya sebagai tabel sementara. Penggantian Rolling Average. Untungnya Postgres memiliki fungsi jendela yang merupakan cara termudah untuk menghitung rata-rata yang berjalan. Query ini Mengasumsikan bahwa tanggal tidak memiliki celah Kueri rata-rata selama tujuh baris terakhir, bukan tujuh tanggal terakhir Jika data Anda memiliki kesenjangan, isi dengan generateseries atau bergabung dengan tabel dengan baris tanggal yang padat. MySQL Rolling Average. MySQL kekurangan Fungsi jendela, tapi kita bisa melakukan perhitungan yang sama dengan menggunakan self-join. Untuk setiap baris di meja penghitungan, kita bergabung setiap baris yang ada dalam tujuh hari terakhir dan ambil rata-rata. Kueri ini secara otomatis menangani kesenjangan tanggal, seperti yang kita lihat Baris dalam rentang tanggal daripada baris N sebelumnya. SQL Server Rolling Average. SQL Server memiliki fungsi jendela, jadi menghitung rata-rata rolling dapat dilakukan dengan gaya Postgres atau gaya MySQL Untuk kesederhanaan, kita menggunakan versi MySQL Pada dengan join sendiri. Ini secara konseptual sama seperti di MySQL Satu-satunya terjemahan adalah fungsi dateadd dan secara eksplisit diberi nama grup berdasarkan kolom. Rata-rata di Google. Kami fokus pada rata-rata 7 hari di posting ini. Jika kami ingin melihat Rata-rata memimpin 7 hari, itu sesederhana menyortir tanggal ke arah lain Jika kita ingin melihat rata-rata terpusat, kita akan menggunakannya. Buat baris antara 3 sebelumnya dan 3 berikut. MySql antara - 3 dan 3 di MySQL. SQL Server antara dateadd day, -3, dan dateadd day, 3.Saya bekerja dengan SQL Server 2008 R2, mencoba untuk menghitung rata-rata bergerak Untuk setiap record dalam pandangan saya, saya ingin mengumpulkan nilai dari 250 catatan sebelumnya, Dan kemudian menghitung rata-rata untuk pemilihan ini. Lihat kolom saya sebagai berikut. TransactionID itu unik Untuk setiap TransactionID saya ingin menghitung rata-rata untuk nilai kolom, lebih dari 250 catatan sebelumnya Jadi untuk TransactionID 300, kumpulkan semua nilai dari 250 baris sebelumnya lihat Diurutkan turun oleh Transacti OnID dan kemudian di kolom MovAvg menuliskan hasil rata-rata nilai-nilai ini yang saya cari untuk mengumpulkan data dalam berbagai catatan. Ikuti 28 Okt 20 di 20 58. Rata-rata pergerakan bergerak di T-SQL. Rata-rata pergerakan bergerak sama dengan bobot Bergerak rata-rata karena mereka memberi bobot kurang pada perubahan sejak lama, dan bobot yang lebih besar terhadap perubahan terkini Rata-rata pergerakan tertimbang adalah linier, namun rata-rata bergerak eksponensial bersifat eksponensial. Bobot dapat dinyatakan sebagai kurva. Ada cara yang bagus untuk menghitung Rata-rata bergerak eksponensial di T-SQL menggunakan fitur yang tidak berdokumen tentang variabel dan jumlah total berjalan di SQL Server Di posting blog ini, saya akan menunjukkan bagaimana menggunakan metode tersebut untuk menghitung rata-rata pergerakan eksponensial di T-SQL, namun saya juga akan menyajikan metode yang Menggunakan fitur standar di SQL Server Sayangnya, itu berarti menggunakan sebuah lingkaran. Dalam contoh saya akan menghitung 9 hari eksponensial moving average Contoh menggunakan database TAdb Skrip untuk membuat TAdb dapat ditemukan di sini. Exponential Moving Average Metode EMA Running Totals. Teori di balik total fitur yang berjalan di update dijelaskan secara rinci oleh Jeff Moden dalam artikelnya Memecahkan Masalah Jumlah Total dan Ordinal Total. Sumber daya lain yang menjelaskan penggunaan metode ini untuk menghitung EMA adalah posting blog. Menghitung Moving Averages dengan T-SQL oleh Gabriel Priester dan posting forum Exponential Moving Average Challenge baik di SQL Server Central. Secara umum, di T-SQL Anda dapat memperbarui variabel dan juga kolom dalam pernyataan update Pembaruan dilakukan oleh baris secara internal. Oleh SQL Server Baris ini oleh perilaku baris adalah apa yang membuat menghitung berjalan total possible. This contoh menunjukkan bagaimana cara kerjanya. Catatan bahwa ColumnRunningTotal adalah jumlah total ColumnToSum. Menggunakan metode ini kita dapat menghitung EMA9 dengan perhitungan T-SQL. The EMA agak sederhana Kami menggunakan baris saat ini dan sebelumnya, tapi dengan bobot lebih ke baris saat ini Berat dihitung dengan rumus 2 1 9, di mana 9 adalah paramet Er untuk panjang EMA Untuk menghitung EMA9 untuk baris 10 di atas, perhitungannya adalah. Dalam hal ini baris saat ini mendapat 20 dari berat 2 1 9 0 2 dan baris sebelumnya mendapat 80 dari berat 1-2 1 9 0 8.Anda menemukan penghitungan ini dalam pernyataan di atas dalam pernyataan CASE. Metode Pengambilan EMA Looping Beralih Rata-Rata. Sejauh yang saya tahu, kecuali metode total berjalan yang diuraikan di atas, tidak ada cara untuk menghitung EMA dengan menggunakan pernyataan SQL berbasis set. Oleh karena itu, T-SQL di bawah ini menggunakan loop sementara untuk menghitung EMA9. Hasilnya sama seperti pada contoh total running di atas. Seperti yang diharapkan, versi run based running total jauh lebih cepat daripada versi loop. Di komputer saya, set Solusi berbasis sekitar 300 ms, dibandingkan dengan sekitar 1200 dengan versi loop Versi loop lebih sesuai dengan standar SQL namun Jadi, pilihan antara metode bergantung pada apa yang paling penting bagi Anda, kinerja atau standar. Rata-rata pergerakan eksponensial dapat terjadi. Digunakan dalam analisis trend, seperti akal H jenis lain dari moving averages, Simple Moving Average SMA dan Weight Moving Average WMA. Ada juga perhitungan lain dalam analisis teknis yang menggunakan EMA, MACD misalnya. Pos blog ini adalah bagian dari seri tentang analisis teknis, TA, in SQL Server Lihat posting lainnya di sini. Posted by Tomas Lind. Tomas Lind - Layanan konsultasi sebagai SQL Server DBA dan Pengembang Database di High Coast Database Solutions AB.