Beweglich Durchschnittlich Sql Oracle

Gleitender Durchschnitt in T-SQL. Eine gemeinsame Berechnung in der Trendanalyse ist der bewegte oder rollende Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnitt der zum Beispiel letzten 10 Zeilen Der gleitende Durchschnitt zeigt eine glattere Kurve als die tatsächlichen Werte, mehr mit Eine längere Zeit für den gleitenden Durchschnitt, so dass es ein gutes Werkzeug für Trendanalyse Dieser Blog-Post wird zeigen, wie man gleitenden Durchschnitt in T-SQL zu berechnen Verschiedene Methoden werden je nach der Version von SQL Server verwendet werden. 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 Skript erstellt werden kann hier. In der Bevorzugtes Beispiel werden wir einen gleitenden Durchschnitt für die letzten 20 Tage berechnen Abhängig von der Version von SQL Server gibt es eine andere Methode, um die Berechnung zu machen. Und wie wir später sehen werden, haben die neueren Versionen von SQL Server Funktionen, die viel erlauben Effektivere Berechnung. SQL Server 2012 und später Moving Average. This Version nutzen eine aggregierte Fenster-Funktion Was ist neu in SQL 2012 ist die Möglichkeit, die Größe des Fensters zu beschränken, indem Sie angeben, wie viele Zeilen vor dem Fenster enthalten sollte. Rows voraus ist 19, weil wir die aktuelle Zeile auch in die Berechnung aufnehmen werden. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung des gleitenden Durchschnitts in SQL Server 2012 ziemlich einfach. Die folgende Abbildung zeigt das Fensterprinzip Aktuelle Zeile ist mit gelb markiert Das Fenster ist mit markiert Ein blauer Hintergrund Der gleitende Durchschnitt ist einfach der Durchschnitt von QuoteClose in den blauen lines. T-SQL Moving Durchschnitt Fenster. 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 Gebrauch von einem gemeinsamen Tabellenausdruck Der CTE ist selbst referenziert, um die letzten 20 Zeilen für jeden row. Moving Durchschnitt vor SQL Server 2005 zu erhalten. Die Vor-Version 2005 wird eine linke äußere Verknüpfung zu der gleichen Tabelle verwenden Holen Sie sich die letzten 20 Zeilen Die äußere Tabelle kann gesagt werden, um das Fenster, dass wir wollen, um einen Durchschnitt auf. Performance Vergleich zu berechnen. Wenn wir die drei verschiedenen Methoden gleichzeitig laufen und überprüfen Sie die daraus resultierenden Ausführungsplan, gibt es einen dramatischen Unterschied in der Leistung zwischen Die methodsparision von drei verschiedenen Methoden, um gleitenden Durchschnitt zu berechnen. 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 verwendet, um Trends zu veranschaulichen Gemeinsames Vorgehen besteht darin, gleitende Durchschnitte unterschiedlicher Längen zu kombinieren, um Veränderungen in den kurz-, mittel - und langfristigen Trends zu erkennen. Besonders interessant sind die Überquerung von Trendlinien Wenn sich der kurze Trend über den langen oder mittleren Trend bewegt, Dies kann als Kaufsignal in der technischen Analyse interpretiert werden Und wenn sich der kurze Trend unter einer längeren Trendlinie bewegt, kann dies als Verkaufssignal interpretiert werden. Das Diagramm unten zeigt Zitate, Ma20, Ma50 und Ma200.T-SQL Ma20, Ma50 , Ma200 kaufen und verkaufen Signale. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Sehen Sie die anderen Beiträge hier. Posted von Tomas Lind. Using ein einfacher gleitender Durchschnitt zu glätten Daten ist eine ziemlich beliebte Technik es S zu schlecht das primäre Beispiel in der SQL Anywhere Hilfe ist weit von einfach Was macht das Beispiel so komplex Neben der Problem-Anweisung, das ist berechnen den gleitenden Durchschnitt aller Produktverkäufe, im Monat, im Jahr 2000.Hier s, was macht es Komplexe. Zwei referenzen auf die AVG-Funktion. a GROUP BY, die alle von sich aus macht fast jeder SELECT ein Kopf-Scratcher. Eine Stealth-WINDOW-Klausel. a WINDOW-Klausel, die nicht einmal das WINDOW-Keyword verwendet, so dass die Uneingeweihten die Leute, die Beispiele mehr als alle anderen brauchen, ist es nicht offensichtlich, dass ein FENSTER überhaupt beteiligt ist. Nicht nur eine WINDOW-Klausel, Aber eine, die jede einzelne Komponente, die Sie in einer WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE Klausel nicht eine einfache ROWS-Klausel, aber voll-geblasen RANGE-Klausel, eine, die eine intime Beziehung mit der ORDER BY Ich weiß, was eine Zeile ist, Aber was das Redakteur ist ein RANGE. But warten, da s mehr Die Wahl von RANGE über ROWS in diesem Beispiel ist entscheidend für den korrekten Betrieb der Abfrage für eine ausführlichere Diskussion dieses Beispiels, siehe Beispiel 23 - Berechnen eines Moving Average In Glenn Paulley s ausgezeichnetes OLAP weißes Papier Jetzt, lassen Sie s wieder auf track. A Wirklich wirklich einfach Moving Average. Das folgende Beispiel zeigt 10 Tage im Wert von Daten zusammen mit dem gleitenden Durchschnitt der heutigen Wert und gestern s Die WINDOW-Klausel auf Linien 21 bis 23 definiert ein bewegendes Fenster, das zwei Zeilen enthält, die heute die Zeile CURRENT ROW und gestern s Zeile 1 PRECEDING. die FENSTER ORDER BY-Klausel bestimmt, was PRECEDING die vorhergehende Zeile durch und. die ROWS-Klausel bestimmt die Größe des Fensters immer zwei Zeilen. Der Ausdruck AVG OVER twodays auf Zeile 19 bezieht sich auf die WINDOW-Klausel nach Namen, und es sagt SQL Anywhere, um den Durchschnitt der beiden Werte zu berechnen, die im 2-reihigen Schiebefenster vorhanden sind, für jede Zeile im Ergebnis set. So , Für 2012-02-02 der Durchschnitt von 10 und 20 ist 15 000000.for 2012-02-03 der Durchschnitt von 20 und 10 ist 15 000000.for 2012-02-04 der Durchschnitt von 10 und 30 ist 20 000000.for 2012-02-10 der Durchschnitt von 10 und 60 ist 35 000000.Oops, was über die erste row. The 2012-02-01 Zeile doesn t haben eine PRECEDING Zeile, also was ist der Durchschnitt über das bewegte Fenster. Nach Glenn Paulley s Whitepaper im Falle eines bewegten Fensters, wird davon ausgegangen, dass Zeilen, die Nullwerte enthalten, vor der ersten Zeile und nach der letzten Zeile in der Eingabe vorhanden sind. Das bedeutet, wenn das bewegte Fenster 2012-02-01 als das hat CURRENT ROW, die 1 PRECEDING-Zeile enthält NULL-Werte und wenn SQL Anywhere ein AVG berechnet, das einen NULL-Wert enthält, zählt es nicht das NULL überhaupt nicht im Zähler oder im Nenner bei der Berechnung des durchschnittlichen Hier s-Beweis Das ist der Grund, warum twodayaverage 10 000000 für die erste Reihe 2012-02-01.Posted von Breck Carter bei 3 47 PM. This ist eine Evergreen Joe Celko Frage Ich ignoriere, welche DBMS-Plattform verwendet wird Aber auf jeden Fall Joe war in der Lage, vor mehr als 10 Jahren mit zu antworten 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. Wenn die zusätzliche Spalte oder die Abfrage besser geht Die Abfrage ist technisch besser, weil das UPDATE Ansatz wird die Datenbank zu denormalisieren Allerdings, wenn die historischen Daten aufgezeichnet werden nicht zu ändern und die Berechnung der gleitenden Durchschnitt ist teuer, könnten Sie erwägen, die Spalte Ansatz. SQL Puzzle query. by alle bedeutet Uniform Sie nur werfen, um die richtige Gewicht Eimer Je nach dem Abstand vom aktuellen Zeitpunkt Nehmen Sie zum Beispiel das Gewicht 1 für Datenpunkte innerhalb von 24 Stunden aus dem 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 48 Uhr voneinander entfernt sind. Ein Anwendungsfall Ich kann denken, wäre ein Versuch, das Histogramm zu glätten, wo Datapoints nicht dicht genug sind msciwoj Mai 27 15 bei 22 22.Ich bin nicht sicher, dass Ihre erwartete Ergebnisausgabe klassisch einfaches Rolling Average für 3 Tage zeigt. Weil zum Beispiel die Erstes Dreifach von Zahlen nach Definition gibt es. Aber Sie erwarten 4 360 und es ist verwirrend. Noch doch schlage ich die folgende Lösung, die Fenster-Funktion AVG verwendet wird Dieser Ansatz ist viel effizienter klarer und weniger ressourcenintensiv als SELF-JOIN eingeführt in Andere Antworten und ich bin überrascht, dass niemand eine bessere Lösung gegeben hat. Du siehst, dass AVG mit Fall verpackt ist, wenn rownum dann NULLs in den ersten Reihen zwingen wird, wo 3 Tage Moving Average bedeutungslos ist. answered Feb 23 16 at 13 12. Wir können Joe Celko s schmutzige linke äußere Verknüpfungsmethode anwenden, wie oben von Diego Scaravaggi zitiert, um die Frage zu beantworten, wie es gefragt wurde. Generiert die angeforderten output. answered Jan 9 16 bei 0 33.Your Antwort.2017 Stack Exchange, Inc.