Oblicz przenoszenie serwer sql

Pracuję z SQL Server 2008 R2, próbując obliczyć średnią ruchomą. Dla każdego rekordu w moim widoku chciałbym zebrać wartości 250 poprzednich rekordów, a następnie obliczyć średnią dla tego wyboru. Moje kolumny widoku są następujące: TransactionID jest unikalny. Dla każdego TransactionID. Chciałbym obliczyć średnią dla wartości kolumny powyżej 250 rekordów. Tak więc dla TransactionID 300, zebrać wszystkie wartości z poprzednich 250 wierszy (widok jest posortowany malejąco według TransactionID), a następnie w kolumnie MovAvg zapisać wynik średniej z tych wartości. Szukam zebrać dane w zakresie rekordów. zapytał Oct 28 14 o 20: 58Przedyskutowaliśmy, jak napisać średnie kroczące w Postgresie. Według popularnego popytu pokazywali ci, jak zrobić to samo w MySQL i SQL Server. Zajmij się tym, jak opisywać głośne wykresy: 7-dniowa poprzednia średnia linia: Wielka idea Nasz pierwszy wykres powyżej jest dość głośny i trudno jest uzyskać przydatne informacje. Możemy go wygładzić, wykreślając 7-dniową średnią na podstawie danych podstawowych. Można to zrobić za pomocą funkcji okna, łączenia się lub skorelowanych podkwerend - dobrze pokrywają pierwsze dwa. Zacznijmy od poprzedniej średniej, co oznacza, że ​​średni punkt 7 dnia miesiąca jest średnią z pierwszych siedmiu dni. Wizualnie przesuwa to kolce na wykresie w prawo, ponieważ duży skok jest uśredniany w ciągu następnych siedmiu dni. Najpierw utwórz tabelę zliczeń pośrednich Chcemy obliczyć średnią z łącznej liczby rejestracji dla każdego dnia. Zakładając, że mamy typową tabelę użytkowników z wierszem dla każdego nowego użytkownika i znacznikiem czasu, możemy utworzyć naszą agregację naszej tablicy rejestracyjnej, tak jak to jest: W Postgres i SQL Server możesz użyć tego jako CTE. W MySQL można zapisać go jako tabelę tymczasową. Postgres Rolling Average Na szczęście Postgres ma funkcje okna, które są najprostszym sposobem obliczenia średniej bieżącej. To zapytanie zakłada, że ​​daty nie zawierają luk. Zapytanie jest uśredniane w ciągu ostatnich siedmiu wierszy, a nie w ciągu ostatnich siedmiu dat. Jeśli w Twoich danych występują luki, wypełnij je generatorami lub dołącz do tabeli z wierszami o gęstej dacie. MySQL Rolling Average MySQL nie ma funkcji okienkowych, ale możemy wykonać podobne obliczenia za pomocą self-joinów. Dla każdego wiersza w tabeli liczenia dołączamy każdy wiersz, który był w ciągu ostatnich siedmiu dni i przyjmujemy średnią. To zapytanie automatycznie obsługuje luki w dacie, ponieważ szukamy wierszy w zakresie dat, a nie poprzednich N wierszy. SQL Server Toczenia Średnia SQL Server ma funkcje okna, więc obliczanie średniej kroczącej można wykonać w stylu PostgreSQL lub MySQL. Dla uproszczenia wykorzystano wersję MySQL z samo łączeniem. Jest to koncepcyjnie takie samo, jak w MySQL. Jedyne tłumaczenia to funkcja dateadd i jawnie nazwana grupa według kolumn. Inne średnie Skupiliśmy się na 7-dniowej średniej kroczącej w tym poście. Jeśli chcieliśmy spojrzeć na 7-dniową średnią wyprzedzającą, to tak proste, jak posortowanie dat w innym kierunku. Jeśli chcemy spojrzeć na średnią, środkową, używamy: Postgres: wiersze między 3 poprzedzającymi i 3 następujące po MySql: pomiędzy signups. date - 3 i signups. date 3 w MySQL SQL Server: pomiędzy dateadd (dzień, -3, zapisy. date) i dateadd (dzień, 3, zapisy. date) Średnia ruchoma w T-SQL Wspólnym obliczeniem w analizie trendów jest średnia (ruchoma) ruchoma. Średnia krocząca to średnia z ostatnich 10 wierszy. Średnia ruchoma pokazuje bardziej gładką krzywą niż rzeczywiste wartości, bardziej z dłuższym okresem dla średniej ruchomej, co czyni ją dobrym narzędziem do analizy trendów. Ten post na blogu pokaże, jak obliczyć średnią ruchomą w T-SQL. W zależności od wersji programu SQL Server będą stosowane różne metody. Poniższa tabela pokazuje efekt wygładzania (czerwona linia) z 200-dniową średnią kroczącą. Notowania giełdowe są niebieską linią. Długoterminowy trend jest wyraźnie widoczny. T-SQL Moving Avergage 200 dni Poniższa demonstracja wymaga bazy danych TAdb, którą można utworzyć za pomocą skryptu znajdującego się tutaj. W nadchodzącym przykładzie obliczymy średnią ruchomą z ostatnich 20 dni. W zależności od wersji SQL Server, będzie inna metoda wykonywania obliczeń. I, jak zobaczymy później, nowsze wersje SQL Server mają funkcje umożliwiające znacznie bardziej efektywne obliczenia. SQL Server 2017 i nowsze wersje Średnia ruchoma Ta wersja korzysta z funkcji zagregowanej okna. Co nowego w SQL 2017 to możliwość ograniczenia rozmiaru okna poprzez określenie liczby wierszy poprzedzających okno: Wiersze poprzedzające to 19, ponieważ uwzględnimy również bieżący wiersz w obliczeniach. Jak widać, obliczenie średniej ruchomej w SQL Server 2017 jest dość proste. Poniższy rysunek demonstruje zasadę okienkowania. Bieżący wiersz jest oznaczony kolorem żółtym. Okno jest oznaczone niebieskim tłem. Średnia ruchoma to po prostu średnia z QuoteClose w niebieskich liniach: T-SQL Średnie ruchome okno. Wyniki obliczeń w starszych wersjach SQL Server są takie same, więc nie będą ponownie wyświetlane. SQL Server 2005 8211 2008R2 Średnia ruchoma Ta wersja korzysta ze wspólnego wyrażenia tabelowego. CTE jest samo referencyjny, aby uzyskać ostatnie 20 wierszy dla każdego wiersza: Średnia ruchoma przed SQL Server 2005 Wersja przed 2005 używa lewego sprzężenia zewnętrznego do tej samej tabeli, aby uzyskać ostatnie 20 wierszy. Można powiedzieć, że zewnętrzna tabela zawiera okno, w którym chcemy obliczyć średnią: Porównywanie wyników Jeśli uruchomimy trzy różne metody jednocześnie i sprawdzimy wynikowy plan wykonania, występuje dramatyczna różnica w wydajności między metodami: Porównanie trzech różne metody obliczania średniej kroczącej Jak widać, ulepszenia funkcji okienkowania w SQL 2017 znacznie poprawiają wydajność. Jak wspomniano na początku tego postu, średnie ruchome są używane jako narzędzie do zilustrowania trendów. Wspólnym podejściem jest łączenie średnich ruchomych o różnych długościach, aby odpowiednio uwzględnić zmiany w krótko-, średnio - i długoterminowych trendach. Szczególnie interesujące jest przekraczanie linii trendu. Na przykład, gdy krótki trend porusza się w długim lub średnim trendzie, można to zinterpretować jako sygnał kupna w analizie technicznej. A kiedy krótki trend porusza się pod dłuższą linią trendu, można to zinterpretować jako sygnał sprzedaży. Poniższy wykres pokazuje Cytaty, Ma20, Ma50 i Ma200. Sygnały kupna i sprzedaży T-SQL Ma20, Ma50, Ma200. Ten wpis na blogu jest częścią serii o analizie technicznej, TA, w SQL Server. Zobacz inne posty tutaj. Wysłany przez Tomasa Linda