Sql Server Moving Average Funktion

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. Dies ist eine Evergreen Joe Celko Frage Ich ignoriere, welche DBMS-Plattform verwendet wird Aber auf jeden Fall Joe war in der Lage, mehr als 10 zu beantworten Vor Jahren mit Standard SQL. Joe Celko SQL Puzzles und Antworten Zitat Dieser letzte Update Versuch schlägt vor, dass wir das Prädikat verwenden könnten, um eine Abfrage zu konstruieren, die uns einen gleitenden Durchschnitt geben würde. Ist die zusätzliche Spalte oder die Abfrage ap Proach besser Die Abfrage ist technisch besser, weil der UPDATE-Ansatz die Datenbank verderben wird. Allerdings, wenn die historischen Daten aufgezeichnet werden, wird sich nicht ändern und die Berechnung der gleitenden Durchschnitt ist teuer, könnten Sie erwägen, die Spalte Ansatz. SQL Puzzle query. by alle Bedeutet Uniform Sie werfen auf den passenden Gewicht Eimer je nach der Entfernung von der aktuellen Zeitpunkt Zum Beispiel nehmen Gewicht 1 für Datenpunkte innerhalb von 24 Stunden aus aktuellen Datenpunkt Gewicht 0 5 für Datenpunkte innerhalb von 48 Stunden Dieser Fall ist es wichtig, wie viel aufeinander folgende Datenpunkte wie 6 12 Uhr und 11 48pm sind von einander entfernt Ein Anwendungsfall, den ich mir vorstellen kann, wäre ein Versuch, das Histogramm zu glätten, wo Datapunkte nicht dicht genug sind msciwoj 27. Mai 15 um 22 22. Ich bin nicht sicher, dass Ihre erwartete Ergebnisausgabe klassisch einfaches Rolling zeigt Durchschnitt für 3 Tage Weil zum Beispiel das erste Dreifach von Zahlen per Definition gibt. Aber Sie erwarten 4 360 und es ist verwirrend. Trotzdem schlage ich vor Die folgende lösung, die fensterfunktion verwendet AVG Dieser Ansatz ist viel effizienter klarer und weniger ressourcenintensiv als SELF-JOIN in anderen Antworten eingeführt und ich bin überrascht, dass niemand eine bessere Lösung gegeben hat. Sie sehen, dass AVG mit verpackt ist Fall, wenn rownum dann NULLs in ersten Reihen zu zwingen, wo 3 Tage Moving Average ist bedeutungslos. answered Feb 23 16 bei 13 12.Wir können Joe Celko s schmutzig links äußere Join-Methode, wie oben von Diego Scaravaggi zitiert, um die Frage als beantworten Es wurde gefragt. Generates die angeforderten output. answered Jan 9 16 bei 0 33.Ihr Antwort.2017 Stack Exchange, Inc. Moving Durchschnitt in T-SQL. A gemeinsame Berechnung in Trendanalyse ist der bewegte oder rollende Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt ist die Durchschnitt der zum Beispiel letzten 10 Zeilen Der gleitende Durchschnitt zeigt eine glattere Kurve als die tatsächlichen Werte, mehr mit einer längeren Periode für den gleitenden Durchschnitt, so dass es ein gutes Werkzeug für Trendanalyse Dieser Blog-Post wird zeigen, wie zu berechnen Gleitender Durchschnitt in T-SQL D Ifferent-Methoden werden je nach der Version von SQL Server verwendet. Das Diagramm unten zeigt die Glättung Wirkung rote Linie mit einem 200 Tage gleitenden Durchschnitt Die Aktienkurse sind die blaue Linie Der langfristige Trend ist deutlich sichtbar. T-SQL Moving Avergage 200 Tage. Die Demonstration unten erfordert die TAdb-Datenbank, die mit dem hier befindlichen Skript erstellt werden kann. Im kommenden Beispiel werden wir einen gleitenden Durchschnitt für die letzten 20 Tage berechnen. Je nach Version von SQL Server gibt es eine andere Methode, um das zu tun Berechnung Und wie wir später sehen werden, haben die neueren Versionen von SQL Server Funktionen, die eine viel effektivere Berechnung ermöglichen. SQL Server 2012 und später Moving Average. This Version nutzen eine aggregierte Fensterfunktion Was ist neu in SQL 2012 ist die Möglichkeit zu Beschränken Sie die Größe des Fensters, indem Sie angeben, wie viele Zeilen vor dem Fenster enthalten sollten. Vorwärts ist 19, da wir die aktuelle Zeile auch in die Berechnung aufnehmen werden. Wie Sie sehen können, ist die c Die Berechnung der gleitenden Durchschnitt in SQL Server 2012 ist ziemlich einfach. Die Abbildung unten zeigt das Fenster-Prinzip Aktuelle Zeile ist mit gelb markiert Das Fenster ist mit einem blauen Hintergrund markiert Der gleitende Durchschnitt ist einfach der Durchschnitt von QuoteClose in den blauen lines. T-SQL Verschieben des durchschnittlichen Fensters Die Ergebnisse der Berechnungen in älteren Versionen von SQL Server sind die gleichen, so dass sie nicht wieder angezeigt werden. SQL Server 2005 2008R2 Moving Average. This Version verwenden einen gemeinsamen Tabellenausdruck Der CTE ist selbst referenziert zu bekommen Die letzten 20 Zeilen für jeden row. Moving Durchschnitt vor SQL Server 2005.Die Pre 2005 Version wird eine linke äußere Verknüpfung zu der gleichen Tabelle verwenden, um die letzten 20 Zeilen zu erhalten Die äußere Tabelle kann gesagt werden, um das Fenster zu enthalten, das wir berechnen möchten Ein Durchschnitt auf. Performance Vergleich. Wenn wir die drei verschiedenen Methoden gleichzeitig laufen und überprüfen Sie die daraus resultierenden Ausführungsplan, gibt es einen dramatischen Unterschied in der Leistung zwischen der methodsparision von drei verschiedenen Methoden zu Berechnen gleitenden Durchschnitt. Wie Sie sehen können, macht die Fensterfunktion Verbesserungen in SQL 2012 einen großen Unterschied in der Leistung. Wie am Anfang dieses Beitrags erwähnt, werden gleitende Mittelwerte als Werkzeug zur Veranschaulichung von Trends verwendet. Ein gemeinsamer Ansatz besteht darin, gleitende Durchschnitte zu kombinieren Von verschiedenen Längen, um Veränderungen in den kurz-, mittel - und langfristigen Trends zu erkennen. Von besonderem Interesse sind die Überschreitung von Trendlinien Zum Beispiel, wenn sich der Kurztrend über den langen oder mittleren Trend bewegt, kann dies als Kauf interpretiert werden Signal in der technischen Analyse Und wenn der kurze Trend bewegt sich unter einer längeren Trendlinie, kann dies als ein Verkaufssignal interpretiert werden. Die Tabelle unten zeigt Quotes, Ma20, Ma50 und Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kaufen und verkaufen Signale. Diese Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Siehe die anderen Beiträge hier. Posted by Tomas Lind.