Moving Average Sql Server

Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz in meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Auswahl berechnen. Meine Ansichtspalten sind wie folgt. TransactionID ist eindeutig Für jede TransactionID möchte ich den Durchschnitt für Spaltenwert berechnen, über vorherige 250 Datensätze Also für TransactionID 300 sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen Ansicht sortiert absteigend von TransactionID und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis der Durchschnitt dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln 28. Oktober 14 bei 20 58.Exponentielle gleitenden Durchschnitt in T-SQL. Exponentielle gleitende Durchschnitte sind ähnlich wie gewichtete gleitende Durchschnitte, in denen sie weniger Gewicht auf Änderungen lange zuweisen Vor und um mehr Gewicht auf die jüngsten Änderungen Gewichtete Bewegungsdurchschnitte sind linear, aber exponentielle gleitende Durchschnitte sind exponentiell Das heißt, das Gewicht kann als Kurve ausgedrückt werden. Es gibt eine großartige Möglichkeit, exponentielle gleitende Durchschnitte in T-SQL mit einem undokumentierten Merkmal zu berechnen Über Variablen und laufende Summen in SQL Server In diesem Blog-Post werde ich zeigen, wie man diese Methode verwendet, um exponentiellen gleitenden Durchschnitt in T-SQL zu berechnen, aber ich werde auch eine Methode vorstellen, die Standardmerkmale in SQL Server verwendet Eine Schleife. In den Beispielen berechnen wir einen 9 Tage exponentiellen gleitenden Durchschnitt Die Beispiele verwenden die Datenbank TAdb Ein Skript zur Erstellung von TAdb finden Sie hier. Exponentielle Moving Average EMA Running Totals Methode. Die Theorie hinter den laufenden Total Features in Updates beschrieben wird Im Detail von Jeff Moden in seinem Artikel Solving the Running Total und Ordinal Rank Probleme. Weitere Ressourcen, die mit dieser Methode zu berechnen EMA sind die Blog-Post Berechnen Moving Averages mit T-SQL von Gabriel Priester und der Forum Post Exponential Moving Average Challenge beide Auf SQL Server Central. Basically, in T-SQL können Sie Variablen sowie Spalten in einer Update-Anweisung aktualisieren Die Updates werden Zeile für Zeile intern von SQL Server durchgeführt Dieses Zeilen-zu-Zeilen-Verhalten ist, was die Berechnung einer laufenden Summe möglich macht. Dieses Beispiel Zeigt, wie es funktioniert. Hinweis, dass ColumnRunningTotal eine laufende Summe von ColumnToSum ist. Mit dieser Methode können wir EMA9 mit diesem T-SQL berechnen. Die Berechnung von EMA ist ziemlich einfach. Wir verwenden die aktuelle Zeile und die vorherige, aber mit mehr Gewicht auf die Aktuelle Zeile Das Gewicht wird nach der Formel 2 1 9 berechnet, wobei 9 der Parameter für die Länge der EMA ist. Um die EMA9 für die Zeile 10 zu berechnen, wird die Berechnung berechnet. In diesem Fall erhält die aktuelle Zeile 20 des Gewichts 2 1 9 0 2 und die vorherige Zeile erhält 80 des Gewichts 1-2 1 9 0 8.Sie finden diese Berechnung in der obigen Anweisung in der CASE-Anweisung. Exponentielle Moving Average EMA Looping Methode. Soweit ich weiß, mit Ausnahme der laufenden Summen Methode, die oben skizziert wurde, gibt es keine Möglichkeit, EMA mit einer setbasierten SQL-Anweisung zu berechnen. Daher verwendet das T-SQL unten eine while-Schleife, um EMA9 zu berechnen. Die Ergebnisse sind die gleichen wie im laufenden Summenbeispiel oben Set basierte laufende Summen Version ist viel schneller als die Loop-Version Auf meinem Rechner war die Set-basierte Lösung ca. 300 ms, im Vergleich zu ca. 1200 mit der Loop-Version Die Loop-Version ist eher mit den SQL-Standards konform, aber die Wahl zwischen den Methoden hängt davon ab Was für Sie wichtig ist, Leistung oder Standards. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann in der Trendanalyse verwendet werden, wie bei den anderen Arten von gleitenden Durchschnitten, Simple Moving Average SMA und Weighted Gleitender Durchschnitt WMA. Es gibt auch andere Berechnungen in der technischen Analyse, die Verwendet die EMA, MACD zum Beispiel. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Siehe die anderen Beiträge hier. Posted by Tomas Lind. Tomas Lind - Consulting-Services als SQL Server DBA und Datenbank-Entwickler bei High Coast Database Solutions AB. Previously diskutierten wir, wie man rollende Durchschnitte in Postgres schreiben Nach populärer Nachfrage zeigen wir Ihnen, wie man das selbe in MySQL und SQL Server tut. Wir decken, wie man lärmende Diagramme wie dieses annotiert. Mit einem 7-Tage vorherigen Durchschnittliche Linie wie diese. Die große Idee. Unsere erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen von Wir können es glätten, indem Sie einen 7-Tage-Durchschnitt über die zugrunde liegenden Daten Dies kann mit Fenster-Funktionen, selbst gemacht werden - zusammengesetzte oder korrelierte Unterabfragen - wir werden die ersten beiden abdecken. Wir beginnen mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der durchschnittliche Punkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben Tage ist. Dies verschiebt die Spikes in der Grafisch nach rechts, da ein großer Spike über die folgenden sieben Tage gemittelt wird. Zuerst eine Zwischenzählertabelle erstellen. Wir wollen einen Durchschnitt über die gesamten Anmeldungen für jeden Tag berechnen. Angenommen, wir haben eine typische Benutzer-Tabelle mit einer Zeile pro neu Benutzer und ein Zeitstempel erstellt, können wir unsere Aggregat unsere Signatur-Tabelle wie so erstellen. In Postgres und SQL Server können Sie dies als CTE In MySQL können Sie es als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average. Glücklich Postgres hat Fenster Funktionen, die Sind die einfachste Möglichkeit, einen laufenden Durchschnitt zu berechnen. Diese Abfrage geht davon aus, dass die Daten keine Lücken haben. Die Abfrage ist durchschnittlich in den letzten sieben Zeilen, nicht die letzten sieben Daten Wenn Ihre Daten Lücken haben, füllen Sie sie mit generateseries oder dem Beitritt gegen ein Tabelle mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average. MySQL fehlt Fensterfunktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Selbstverknüpfungen machen Für jede Zeile in unserem Zählertisch verbinden wir jede Zeile, die in den letzten sieben Tagen war und den Durchschnitt nehmen. Diese Abfrage behandelt automatisch Datumslücken, da wir Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstatt der vorangegangenen N Zeilen suchen. SQL Server Rolling Average. SQL Server hat Fensterfunktionen, so dass das Berechnen des Rolldurchmessers entweder im Postgres-Stil oder MySQL durchgeführt werden kann Stil Für die Einfachheit, verwenden wir die MySQL-Version mit einem Selbst-Join. This ist konzeptionell das gleiche wie in MySQL Die einzigen Übersetzungen sind die Dateadd-Funktion und explizit benannt Gruppe nach Spalten. Other Averages. We konzentriert sich auf die 7-Tage-Folie Durchschnitt in Dieser Beitrag Wenn wir den 7-tägigen durchschnittlichen Durchschnitt betrachten wollten, ist es so einfach wie das Sortieren der Daten in die andere Richtung Wenn wir einen zentrierten Durchschnitt betrachten wollten, verwenden wir. Postgres Zeilen zwischen 3 vor und 3 folgenden. MySql zwischen - 3 und 3 in MySQL. SQL Server zwischen dateadd day, -3 und dateadd day, 3.