Exponentiellt rörligt medelvärde i T-SQL. Exponentiala glidande medelvärden liknar vägda glidmedelvärden genom att de tilldelar mindre vikt att förändras för länge sedan och större vikt vid senaste förändringar. Viktiga glidmedel är linjära, men exponentiella glidmedel är exponentiella. Det vill säga Vikt kan uttryckas som en kurva. Det finns ett bra sätt att beräkna exponentiella glidande medelvärden i T-SQL med hjälp av en obodifierad funktion om variabler och körtotaler i SQL Server I det här blogginlägget kommer jag att visa hur man använder den metoden för att beräkna exponentiell rörelse Genomsnitt i T-SQL, men jag kommer också presentera en metod som använder standardfunktioner i SQL Server. Tyvärr betyder det att du använder en loop. I exemplen kommer jag att beräkna ett 9-dagars exponentiellt glidande medelvärde. Exemplen använder databasen TAdb A script till Skapa TAdb kan hittas här. Exponential Moving Average EMA Running Totals Method. Teorin bakom de totala funktionerna i uppdateringar beskrivs i detalj av Jeff Moden i hans artikel E Lösning av löpande totala och ordinära rankproblem. Övriga resurser som beskriver hur man använder denna metod för att beräkna EMA är bloggposten Beräkning av rörliga genomsnittsvärden med T-SQL av Gabriel Priester och forumet Post Exponential Moving Average Challenge både på SQL Server Central. I T-SQL kan du uppdatera variabler såväl som kolumner i en uppdateringsuppsättning. Uppdateringarna görs rad för rad internt av SQL Server. Denna rad efter rad beteende är det som gör att man kan beräkna en löpande total. Detta exempel visar hur det fungerar. Notera att ColumnRunningTotal är en löpande summa av ColumnToSum. Med denna metod kan vi beräkna EMA9 med denna T-SQL. Beräkningen av EMA är ganska enkel Vi använder nuvarande rad och föregående men med större vikt till nuvarande rad. Vikten beräknas av Formeln 2 1 9, där 9 är parametern för längden på EMA För att beräkna EMA9 för rad 10 ovan är beräkningen. I detta fall får den aktuella raden 20 av vikten 2 1 9 0 2 och previo Oss raden får 80 av vikten 1-2 1 9 0 8.Du hittar denna beräkning i ovanstående uttalande i CASE-satsen. Exponential Moving Average EMA Looping Method. As långt som jag vet, förutom den löpande totals metod som skisseras ovan, Det finns inget sätt att beräkna EMA med hjälp av ett setbaserat SQL-formulär. Därför använder T-SQL nedan en mellanslag för att beräkna EMA9. Resultaten är desamma som i löpande totalvärden exemplet ovan. Som förväntat är de uppsatta baserade löpande totalvärdena Versionen är väldigt snabbare än loop-versionen På min maskin var den uppsättning baserade lösningen ungefär 300 ms jämfört med cirka 1200 med loopversionen. Slingversionen överensstämmer mer med SQL-standarder. Så valet mellan metoderna beror på vad som är viktigast För dig, prestanda eller standards. The exponentiella glidande medelvärdet kan användas i trendanalys, som med de andra typerna av glidande medelvärden, Simple Moving Average SMA och Weighted moving average WMA. Det finns också andra beräkningar i teknisk analys som oss Es EMA, MACD till exempel. Denna blogginlägg är en del av en serie om teknisk analys, TA, i SQL Server Se de andra inläggen här. Upplagt av Tomas Lind. Tomas Lind - Konsulttjänster som SQL Server DBA och Database Developer at High Coast Database Solutions AB. Tidigare diskuterade vi hur man skriver rullande medelvärden i Postgres. Med populära efterfrågan visar vi dig hur du gör detsamma i MySQL och SQL Server. Vi kommer att täcka hur du kommenterar bullriga diagram som denna. Med en 7-dagars föregångare Den genomsnittliga raden som den här. Den stora ideen. Vår första graf ovan är ganska högljudd och svår att få användbar information från. Vi kan släta ut det genom att planera ett 7-dagars genomsnitt ovanpå den underliggande data. Det kan göras med fönsterfunktioner, själv - joins eller korrelerade underundersökningar - vi kommer att täcka de första två. Vi börjar med ett föregående medel, vilket betyder att medelvärdet på den 7: e månaden är genomsnittet för de första sju dagarna. Det här skifter faktiskt spikarna i Graf till höger, som en stor spik är averag Utgå över de följande sju dagarna. Först Skapa ett mellantalstabell. Vi vill beräkna ett genomsnitt över de totala registreringarna för varje dag. Om vi antar att vi har ett typiskt användartabell med en rad per ny användare och en tidsstämpel skapad, kan vi skapa vår Aggregera vår registreringstabell som så. In Postgres och SQL Server kan du använda detta som en CTE I MySQL kan du spara den som en tillfällig tabell. Postgres Rolling Average. Fortunately har Postgres fönsterfunktioner som är det enklaste sättet att beräkna ett löpande medelvärde. Den här frågan förutsätter att datumen inte har några luckor. Frågan är genomsnittlig under de senaste sju raderna, inte de senaste sju datumen. Om dina data har luckor, fyll i dem med generateseries eller gå med i ett bord med täta datumrader. MySQL Rolling Average. MySQL saknar fönsterfunktioner, men vi kan göra en liknande beräkning med hjälp av självförbindelser För varje rad i vårt räknebord går vi med i varje rad som var inom de senaste sju dagarna och tar medeltalet. Den här frågan hanterar automatiskt datumluckor, som vi en Titta på rader inom ett datumintervall snarare än föregående N rader. SQL Server Rolling Average. SQL Server har fönsterfunktioner, så beräkning av rullande medel kan göras i antingen Postgres-stilen eller MySQL-stilen. För enkelhet använder vi MySQL igen Versionen med en självförening. Detta är begreppsmässigt detsamma som i MySQL De enda översättningarna är datumaddfunktionen och uttryckligen namngiven grupp av kolumner. Övriga medelvärden. Vi fokuserade på det 7-dagars efterföljande genomsnittet i detta inlägg. Om vi ville titta på 7-dagars ledande medelvärde, det är lika enkelt som att sortera datumen i andra riktningen. Om vi ville titta på ett centrerat medelvärde, använder vi. Postgres rader mellan 3 föregående och 3 följande. MySql mellan - 3 och 3 i MySQL. SQL Server mellan dateadd dag, -3 och dateadd dag 3. Jag arbetar med SQL Server 2008 R2 och försöker beräkna ett glidande medelvärde. För varje post enligt min uppfattning vill jag samla värdena för de 250 tidigare posterna, Och sedan beräkna medelvärdet för det här valet Visa kolumner är följande. TransaktionsID är unik För varje TransaktionsID vill jag beräkna medelvärdet för kolumnvärde över tidigare 250 poster Så för TransactionID 300 samlar du alla värden från tidigare 250 rader, sorteras nedåt av TransactionID och sedan i kolumnen MovAvg Skriv resultatet av genomsnittet av dessa värden Jag letar för att samla in data inom en rad rekord. Skal den 28 oktober 14 kl 20 58.
No comments:
Post a Comment