Flytte Gjennomsnittet In Orakel Sql

Hvis du ser denne meldingen, har nettleseren enten deaktivert eller støtter ikke JavaScript. For å bruke de fulle funksjonene til dette hjelpesystemet, for eksempel å søke, må nettleseren din ha JavaScript-støtte aktivert. Gjennomsnittlig bevegelige gjennomsnitt. Med enkle bevegelige gjennomsnitt, vil hver dataværdi i vinduet der beregningen utføres, er gitt lik betydning eller vekt Det er ofte tilfelle, særlig i økonomisk prisdataanalyse at flere kronologisk nyere data burde bære større vekt. I disse tilfellene er vektet flytende gjennomsnitt eller eksponentiell flytende gjennomsnitt - se følgende emnefunksjonalitet er ofte foretrukket. Vurder samme tabell med salgsdataværdiene i tolv måneder. For å beregne et veidende flytende gjennomsnitt. Beregn hvor mange dataintervall som deltar i beregningen av flytende gjennomsnitt, dvs. størrelsen på beregningsvinduet. Hvis beregningsvinduet sies å være n, multipliseres den nyeste dataværdien i vinduet med n, den neste siste multipliseringen d ved n-1, verdien før det multipliseres med n-2 og så videre for alle verdier i vinduet. Diviser summen av alle de multipliserte verdiene med summen av vektene for å gi vektet flytte gjennomsnitt over det vinduet . Legg den vektede flytende gjennomsnittsverdien i en ny kolonne i henhold til den gjennomsnittlige posisjonen som er beskrevet ovenfor. For å illustrere disse trinnene, bør du vurdere om et 3-måneders vektet flytende gjennomsnitt av salg i desember kreves ved å bruke tabellen over salgsverdier ovenfor. 3 måneder innebærer at beregningsvinduet er 3, og derfor bør den vektede flytende gjennomsnittsberegningsalgoritmen for denne saken være. Eller hvis et 3-måneders veidende flytende gjennomsnitt ble evaluert over hele det opprinnelige dataområdet, ville resultatene være.3 - Medvektet Moving Average. Moving 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 faktiske verdier es, mer med en lengre periode for glidende gjennomsnitt, noe som gjør det til 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. Diagrammet 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 plassert 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. Og som vi vil se senere, er nyere versjoner av SQL Server har 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 av speci Fying hvor mange rader som ligger foran vinduet, bør inneholde. Ruter som er tidligere 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 windowing-prinsippet Nåværende rad er merket med gul Vinduet er merket med en blå bakgrunn. Det glidende gjennomsnittet er bare gjennomsnittet av QuoteClose i det blå linjene. T-SQL Flytende gjennomsnittlig vindu. Resultatene av beregningene i eldre versjoner av SQL Server er samme, slik at de ikke vises igjen. SQL Server 2005 2008R2 Flyttende Gjennomsnitt. Denne versjonen gjør bruk av et vanlig borduttrykk. CTE er selv referert til å få de siste 20 radene for hver rad. Gjennomsnittlig gjennomsnitt for SQL Server 2005. 2005-versjonen vil bruke en venstre ytre sammenføyning 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 metoder samtidig og kontroller den resulterende utførelsesplanen, er det en dramatisk forskjell i ytelsen mellom metodesparisjonen 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 på dette innlegget, bevegelige gjennomsnitt brukes som et verktøy for å illustrere trender. En felles tilnærming er å kombinere bevegelige gjennomsnitt av forskjellige lengder, for å se på endringer i henholdsvis kort, mellomlang og lang sikt Trender av særlig interesse er krysset av trendlinjer For eksempel når den korte trenden beveger seg over den lange eller mellomstore trenden, kan dette tolkes som et kjøpssignal i teknisk analyse. Og når den korte trenden beveger seg under en lengre trendlinje, kan dette tolkes som et salgssignal. diagram nedenfor viser Quotes, Ma20, Ma50 og Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kjøp og salg signaler. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server Se de andre innleggene her. Postet av Tomas Lind. Dette 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 et spørsmål som ville gi oss et bevegelige gjennomsnitt. Er den ekstra kolonnen eller spørringsmetoden bedre Spørringen er teknisk bedre fordi UPDATE-tilnærmingen vil deformalisere databasen. Men hvis Historiske data som blir registrert, kommer ikke til å endres, og beregningen av det bevegelige gjennomsnittet er dyrt. Du kan 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 datapunktvekt 0 5 for datapoints innen 48 timer Den saken er det viktig hvor mange sammenhengende datapoeng som 6 12 am og 11 48:00 er fjernt fra hverandre En brukstilstand jeg kan tenke på, ville være et forsøk på å jevne ut histogrammet hvor datapunkter ikke er tette nok msciwoj 27 mai klokken 22 22. 22. Jeg er ikke sikker på at forventet resultatutgang viser klassisk enkel bevegelse rullende gjennomsnitt i 3 dager Fordi for eksempel den første trippelen av tall gir per definisjon. 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 ressurskrevende enn SELF-JOIN introdusert i andre svar, og jeg er overrasket over at ingen har gitt en bedre løsning. Du ser at AVG er pakket med tilfelle når rownum deretter tvinge NULL s i første rader, der 3 dagers Moving Average er meningsløst. Besvart 23. februar 16 kl 13 12. Vi kan søke Joe Celko s skitne venstre ytre tilkoblingsmetode som nevnt ovenfor av Diego Scaravaggi for å svare på spørsmålet som det ble spurt. Gjenoppretter den forespurte output. answered Jan 9 16 på 0 33. Ditt svar.2017 St ack Exchange, Inc.