Mysql Liikkuva Keskiarvo Toiminto

Käyttämällä yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa tietojen tasaamiseksi on melko suosittu tekniikka, joka on liian huono. SQL Anywhere Help ei ole yksinkertainen esimerkki. Mikä tekee siitä esimerkin niin monimutkaiseksi. Ongelmailmoituksen lisäksi, joka laskee kaikkien tuotteiden myynnin kuukausittain vuonna 2000. Tässä on se, mikä tekee siitä monimutkaista. Kaksi viittausta AVG-funktioon. RYHMÄ, JOKA, joka tekee itsestään lähes minkä tahansa SELECT-päähahmon. salamurhan WINDOW-lausekkeen. a WINDOW-lauseke, joka ei edes käytä WINDOW-avainsanaa sellaisille ihmisille, jotka tarvitsevat enemmän esimerkkejä kuin kukaan muu, ei ole ilmeistä, että WINDOW on lainkaan mukana. Ei vain mitään WINDOW-lauseketta, mutta joka sisältää jokaisen yksittäisen komponentin, jota voit koodata WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE - lausekkeessa, ei ole yksinkertainen ROWS-lauseke, vaan täysipuhallus RANGE-lauseke, jolla on intiimi suhde ORDER BY: n kanssa. Tiedän, mikä rivi on, mutta mitä redacted on RANGE. But odota, siellä on enemmän RANGE valinta ROWS: n sisällä tässä esimerkissä on kriittinen kyselyn asianmukai - selle toiminnalle tämän erityisen esimerkin täydellisemmäksi keskusteluksi, ks. esimerkki 23 - Liikkuvan keskiarvon laskeminen Glenn Paulle on erinomainen OLAP-valkoinen paperi Nyt päästään takaisin raiteelle. Todella todella yksinkertainen liikkuva keskiarvo. Seuraavassa esimerkissä näytetään 10 päivän tiedot yhdessä tämän päivän arvojen liukuvan keskiarvon kanssa. e WINDOW-lause riveillä 21 - 23 määrittelee liikkuvan ikkunan, joka sisältää kaksi riviä nykypäivän s rivillä CURRENT ROW ja eilen s rivillä 1 PRECEDING. WINDOW ORDER BY - lauseke määrittää, mitä PRECEDING tarkoittaa edeltävää riviä ja jaROWS-lauseke määrittää ikkunan koon aina kahdella rivillä. AVG OVER kahdesti viivalla 19 viittaa WINDOW-lausekkeeseen nimen mukaan ja kertoo SQL Anywhereille, että laskee kahden rivin liukuikkunan kahden arvon keskiarvon jokaisen rivin tulossarjassa. Joten, 2012 -02-02 keskimäärin 10 ja 20 on 15 000000. 2012-02-03 keskimäärin 20 ja 10 on 15 000000. varten 2012-02-04 keskimäärin 10 ja 30 on 20 000000. varten 2012-02 -10 keskimäärin 10 ja 60 on 35 000000.Oroota, entä ensimmäinen rivi. Vuoden 2012-02-01 rivillä ei ole PRECEDING-riviä, joten mikä on keskimäärin liikkuvan ikkunan mukaan. Glenn Paulleyin valkoisen mukaan paperi liikkuvan ikkunan tapauksessa, oletetaan, että rivit, jotka sisältävät Null-arvot, ovat olemassa ennen ensimmäistä riviä ja viimeisen rivin jälkeen inpu t. Tämä tarkoittaa, että siirrettävä ikkuna on 2012-02-01 CURRENT ROW, 1 PREVEDING-rivi sisältää NULL-arvoja ja kun SQL Anywhere laskee AVG: n, joka sisältää NULL-arvon, se ei laske NULL-arvoa lainkaan numeratorilla tai nimittäjällä, kun lasketaan keskimäärin täältä. Todisteena Siksi miksi twodayaverage 10 000000 ensimmäiselle riville 2012-02-01.Posted by Breck Carter klo 3 47. Aiemmin keskustelimme siitä, miten kirjoittaa rolling keskiarvoja Postgres Suositusta kysynnästä näytämme uudelleen, miten tehdä sama MySQL ja SQL Server. We ll kattaa miten merkitä meluisia kaavioita kuten this. With 7 päivää ennen keskimääräistä linjaa, kuten tämä. The Big Idea. Our ensimmäinen kaavio yllä on melko meluisa ja kova saada hyödyllistä tietoa Me voimme sileäksi piirtää 7 päivän keskiarvon taustalla olevien tietojen päälle Tämä voidaan tehdä ikkunafunktioilla, itsenäisillä liittymillä tai korreloiduilla alikyselyillä - me kattavat kaksi ensimmäistä. Aloitamme edellistä keskiarvoa, mikä tarkoittaa, että keskimääräinen piste viidennestä kuukausi on keskimäärin ensimmäisten seitsemän päivän aikana. Vaiheessa tämä siirtää piikit kaaviosta oikealle, kun suurta piikkiä lasketaan keskiarvona seuraavien seitsemän päivän aikana. Ensimmäinen, Luo keskitason taulukko. Haluamme laskea keskiarvon Yhteensä kirjautumiset jokaiselle päivälle Olettaen, että meillä on tyypillinen käyttäjien taulukko, jossa on rivi uudelle käyttäjälle ja luotiin aikaleima, voimme luoda yhteenvetomme kirjautumissämme taulukon, kuten niin. Postgresissä ja SQL Serverissä voit käyttää tätä CTE: nä MySQL: ssä voit tallenna se tilapäisenä taulukkona. Postgres Rolling Average. Onneksi Postgresillä on ikkunafunktioita, jotka ovat yksinkertaisin tapa laskea juokseva keskiarvo. Tämä kyselyn oletetaan, että päivämäärillä ei ole aukkoja Kysely on keskimäärin viimeisten seitsemän rivin, ei menneisyyden seitsemän päivämäärää Jos tietosi ovat aukkoja, täytä ne generateseries tai liittyminen taulukon kanssa tiheä päivämäärä rivejä. MySQL Rolling Average. MySQL puuttuu ikkunan toimintoja, mutta voimme tehdä samanlaisen laskennan käyttämällä itsensä liittymistä kunkin rivin meidän laskuri tabl e, liitymme jokaiseen riviin, joka oli viimeisten seitsemän päivän aikana ja ottaisi keskimäärin. Tämä kysely käsittelee automaattisesti päivämääriä, kun tarkastelemme rivejä aika-alueella, eikä edeltäviä N-rivejä. SQL Server Rolling Average. SQL Server on ikkunan toiminnot, joten laskemisen keskiarvo lasketaan joko Postgres-tyyliin tai MySQL-tyyliin. Yksinkertaisuuden vuoksi käytämme MySQL-versiota itsenäisesti. Tämä on käsitteellisesti sama kuin MySQL: ssä. Ainoat käännökset ovat dateadd-toiminto ja eksplisiittisesti nimetty ryhmä sarakkeittain. Muut keskiarvot. Keskityimme tämän postin 7 päivän jälkeiseen keskiarvoon. Jos halusimme tarkastella 7 päivän johtavaa keskiarvoa, se on yhtä helppoa kuin päivämäärät lajittelemaan toiseen suuntaan. Jos halusimme näyttää keskimäärin keskimäärin, käytämme. Postgres rivejä välillä 3 edeltävät ja 3 jälkeen. MySql välillä - 3 ja 3 MySQL. SQL Server välillä dateadd päivä, -3, ja dateadd päivä, 3.Exponential liukuva keskiarvo T-SQL. Eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot ovat samanlaisia ​​kuin painotettu mo koska ne antavat vähemmän painoa muutoksiin jo kauan sitten ja painotetaan viimeaikaisiin muutoksiin Painotetut liukuvat keskiarvot ovat lineaarisia, mutta eksponentiaaliset liukuvat keskiarvot ovat eksponentiaalisia. Paino voidaan ilmaista käyränä. On hyvä tapa laskea eksponentiaaliset liikkuvat keskiarvot T-SQL: ssä ilman dokumentoitua ominaisuutta SQL Serverin muuttujien ja juoksevien kokonaismäärien suhteen Tässä blogikirjoituksessa esitän, kuinka tätä menetelmää käytetään eksponentiaalisen liukuvan keskiarvon laskemiseen T-SQL: ssä, mutta esitän myös menetelmän, joka on SQL Serverin vakiotoimintojen käyttäminen Valitettavasti tämä tarkoittaa silmukan käyttämistä. Esimerkkeissä lasketaan 9 päivän eksponentiaalinen liukuva keskiarvo. Esimerkit käyttävät tietokantaa TAdb. TAdb: n luominen käsikirjoitus löytyy täältä. Exponential Moving Average EMA Running Totals - menetelmä. Jeff Moden kuvailee yksityiskohtaisesti päivitysten käynnissä olevien ominaisuuksien taustalla artikkelia Solving the Running Total ja Ordinal Rank Problems. Muut resurssit, jotka kuvaavat tämä menetelmä EMA: n laskemiseksi on Gabriel Priesterin ja T-SQL: n laskemalla Moving Average - liiketoimintaryhmän Gabrielle Priesteriä sekä foorumiin Exponential Moving Average Challenge sekä SQL Server Centralissa. T-SQL: ssä voit päivittää päivityksen muuttujia sekä sarakkeita lausunto Päivitykset tehdään rivi riviltä sisäisesti SQL Server Tämä rivi rivin käyttäytyminen on mikä tekee laskettaessa käynnissä yhteensä mahdollista. Tämä esimerkki näyttää, miten se toimii. Huomata, että ColumnRunningTotal on käynnissä ColumnToSum. Käyttäen tätä menetelmää voimme laskea EMA9 tällä T-SQL: llä. EMA: n laskeminen on melko yksinkertaista Käytämme nykyistä riviä ja edellistä, mutta enemmän painoa nykyiseen riviin Paino lasketaan kaavalla 2 1 9, jossa 9 on parametri, jonka pituus on EMA Laske EMA9 edellä riville 10 laskenta on. Tässä tapauksessa nykyinen rivi saa 20 painosta 2 1 9 0 2 ja edellinen rivi saa 80 painosta 1-2 1 9 0 8. Löydät tämän laskelmassa edellä mainitussa CASE-lausekkeessa. Exponential Moving Average EMA Looping Method. As, kuten tiedän, lukuun ottamatta yllä mainittuja käynnissä olevia summamenetelmiä, ei ole mitään keinoa laskea EMA: ta käyttäen perustettua SQL-lausetta. Siksi alla olevassa T-SQL: ssä käytetään kun taas lasketaan EMA9: n laskeminen. Tulokset ovat samat kuin edellä esitetyssä suorituskerroissa. Odotettuna set-based running totals - versio on nopeampi kuin silmukkamuunnelma. Oma koneellani set-pohjainen ratkaisu oli noin 300 ms verrattuna 1200 silmukkaversion kanssa Silmukkamuunnos on enemmän SQL-standardien mukaista. Joten valinta menetelmien välillä riippuu siitä, mikä tärkein sinulle, suorituskyvylle tai standardeille. Eksponentiaalinen liukuva keskiarvo voidaan käyttää trendianalyysissä, kuten muidenkin tyyppien kanssa liukuva keskiarvo, Simple Moving Average SMA ja painotettu liukuva keskiarvo WMA. On myös muita laskelmia teknisessä analyysissä, joka käyttää EMA, MACD esimerkiksi. Tämä blogikirjoitus on osa sarjaa teknisestä analyysistä, TA, SQL Server Katso muut viestit here. Posted Tomas Lind. Tomas Lind - Konsultointipalvelut SQL Server DBA ja tietokannan kehittäjä High Coast Database Solutions AB.