Ms Sql Moving Average

Jeg har en tabellproduksjon som inneholder følgende struktur. Jeg har data for hver rep fra 1 1 2011 til 8 1 2013 Hva jeg vil kunne gjøre er å lage et 12 måneders glidende gjennomsnitt som begynner 1 1 2012 for hver rep, som følger hvor hver rad representerer det 12 måneders glidende gjennomsnittet for repeteren på oppgitt tidspunkt, fant jeg noen eksempler som var svakt lukkede og jeg prøvde dem til ingen nytte. Det virker tilsetning av en gruppe av rep-komponent er den store avviken fra andre eksempler. Dette er omtrent så langt jeg fikk. Denne spørringen ser ut til å trekke et samlet gjennomsnitt eller sum, siden det ikke er noen gruppering i den korrelerte subquery Når jeg prøver å gruppere, får jeg en feil at den kun kan returnere maksimalt en row. asked Okt 10 13 ved 14 47. Gjennomsnittlig gjennomsnitt i T-SQL. A vanlig beregning i trendanalyse er det bevegelige eller rullende gjennomsnittet. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av for eksempel de siste 10 radene. Det glidende gjennomsnittet viser en mer jevn kurve enn de faktiske verdiene, mer med en lengre periode for glidende gjennomsnitt, m aking det et godt verktøy for trendanalyse Dette blogginnlegget vil vise hvordan du beregner glidende gjennomsnitt i T-SQL. Ulike metoder vil bli brukt avhengig av versjonen av SQL Server. Skjemaet nedenfor viser utjevningseffekten rød linje med et 200 dagers glidende gjennomsnitt Aksjekursene er den blå linjen. Den langsiktige trenden er tydelig visible. T-SQL Moving Avergage 200 dager. Demonstrasjonen nedenfor krever TAdb-databasen som kan opprettes med skriptet her. I det kommende eksemplet beregner vi et glidende gjennomsnitt for de siste 20 dagene Avhengig av versjonen av SQL Server, vil det være en annen metode for å gjøre beregningen. Som vi senere vil se, har nyere versjoner av SQL Server funksjoner som muliggjør mye mer effektiv beregning. SQL Server 2012 og senere Flytende Gjennomsnitt. Denne versjonen benytter en samlet vindusfunksjon. Hva er nytt i SQL 2012, er muligheten til å begrense størrelsen på vinduet ved å angi hvor mange rader som ligger foran vinduet. ws foregående er 19, fordi vi også vil inkludere den nåværende raden i beregningen Som du kan se er beregningen av glidende gjennomsnitt i SQL Server 2012 ganske enkelt. Figuren nedenfor viser vinduet for vinduet Gjeldende rad er merket med gul Vinduet er merket med en blå bakgrunn. Det bevegelige gjennomsnittet er ganske enkelt gjennomsnittet av QuoteClose i det blå linjene. T-SQL Flytende gjennomsnittlig vindu. Resultatene av beregningene i eldre versjoner av SQL Server er de samme, slik at de ikke vises igjen. SQL Server 2005 2008R2 Flytende gjennomsnitt. Denne versjonen benytter et vanlig tabelluttrykk. CTE er selv referert til for å få de siste 20 radene for hver rad. Gjennomsnittlig gjennomsnitt for SQL Server 2005. Pre 2005-versjonen vil bruke en venstre ytre tilkobling til samme tabell for å få de siste 20 radene. Det ytre bordet kan sies å inneholde vinduet som vi vil beregne et gjennomsnitt på. Performance Comparision. Hvis vi kjører de tre forskjellige metodene samtidig og kontrollerer den resulterende kjøringen p lan, det er en dramatisk forskjell i ytelse mellom metodesparisionen av tre forskjellige metoder for å beregne glidende gjennomsnitt. Som du kan se, forbedrer vinduene i SQL 2012 en stor forskjell i ytelse. Som nevnt i begynnelsen av dette innlegget, flyttet Gjennomsnitt er brukt som et verktøy for å illustrere trender En felles tilnærming er å kombinere bevegelige gjennomsnitt av forskjellige lengder, for å kunne oppdage endringer på kort, mellomlang og lang sikt Trendene av spesiell interesse er krysset av trendlinjer For eksempel når kort trend beveger seg over den lange eller mellomstore trenden, dette kan tolkes som et kjøpssignal i teknisk analyse. Og når den korte trenden beveger seg under en lengre trendlinje, kan dette tolkes som et salgssignal. Tabellen under viser Quotes, Ma20, Ma50 og Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kjøp og selg signaler. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server. Se de andre innleggene her. Sendt av Tomas Lind. This er et Evergreen Joe Celko-spørsmål Jeg ignorerer hvilken DBMS-plattform som brukes, men i hvert fall kunne Joe svare på mer enn 10 år siden med standard SQL. Joe Celko SQL-puslespill og svar citation Det siste oppdateringsforsøket antyder at vi kunne bruke predikatet til å konstruere en forespørsel som vil gi oss et bevegelige gjennomsnitt. Er den ekstra kolonnen eller spørringsmetoden bedre Spørringen er teknisk bedre fordi UPDATE-tilnærmingen vil deformalisere databasen. Men hvis de historiske dataene som blir registrert, ikke kommer til å endre og beregne bevegelsen gjennomsnittlig er dyrt, kan du vurdere å bruke kolonne tilnærming. SQL puzzle query. by means uniform Du kaster bare til riktig vektbøtte avhengig av avstanden fra det nåværende tidspunktet. For eksempel, ta 1 vekt for datapoints innen 24 timer fra nåværende datapoint vekt 0 5 for datapoints innen 48 timer Den saken er det viktig hvor mange sammenhengende datapoints som 6 12 og 11 48 er fjernt fra hverandre En brukstilfelle jeg kan t hink av ville være et forsøk på å jevne histogrammet hvor datapoints ikke er tette nok msciwoj 27. mai kl. 22 22. Jeg er ikke sikker på at din forventede resultatutgang viser klassisk enkelt bevegelige rullende gjennomsnitt i 3 dager. For eksempel, den første trippelen av tall etter definisjon gir. men du forventer 4 360 og det er forvirrende. Likevel foreslår jeg følgende løsning, som bruker vindufunksjon AVG Denne tilnærmingen er mye mer effektiv, klar og mindre ressursintensiv enn SELF-JOIN introdusert i andre svar og jeg er overrasket over at ingen har gitt en bedre løsning. Du ser at AVG er innpakket med tilfelle når rownum da for å tvinge NULL s i første rader, der 3 dagers Moving Average er meningsløst. Besvart 23. februar kl. 16 på 13 12. Vi kan Bruk Joe Celko s skitne venstre ytre tilkoblingsmetode som nevnt ovenfor av Diego Scaravaggi for å svare på spørsmålet som det ble spurt. Gjenoppretter forespurt output. answered Jan 9 16 på 0 33. Ditt svar.2017 Stack Exchange, Inc.